私たちコカ･コーラ ボトラーズジャパンは、東は宮城県から西は鹿児島県まで1都2府35県を営業地域として、コカ･コーラ社製品を製造・販売するボトラーです。
日本のコカ･コーラシステムの約9割の販売量を担う、国内最大のコカ･コーラボトラーであるとともに、世界に250以上あるコカ･コーラボトラーの中でも、売上高でアジア最大、世界でも有数の規模を誇ります。
私たちはこれからも事業を持続的に成長させることで、利益還元の拡充と企業価値の向上を実現し、みなさまの期待に応えてまいります。
そして、お客さま･お得意さまの特性にあわせた営業活動や、製造分野における生産効率性向上など、国内外の知見を結集し、安全で高品質な製品をお届けすることで、コカ･コーラビジネスのさらなる成長を目指すとともに、日本の清涼飲料業界の発展に寄与してまいります。
当社は、人々の一生と日々の生活に寄り添い、人生のあらゆる場面においてハッピーな瞬間とさわやかさをお届けするトータル・ビバレッジ・カンパニーとして、お客さま、お得意さま、株主さま、地域社会、社員に対して、持続的に高水準の付加価値を提供してまいります。
当社をより詳しく知りたい方は画像をクリック！
Job Purpose
Design, build, and operate scalable, reliable data pipelines and curated datasets that power BI and AI/ML solutions. Ensure data quality, governance, and performance to support decision‑making across SCM.
Responsibilities:
• Pipeline Engineering: Implement ELT/ETL with Azure Data Factory/Databricks; schedule, monitor, and optimize jobs and costs.
• Data Modeling: Build star/snowflake schemas and semantic layers for Power BI/AI; maintain data dictionaries and lineage.
• Quality & Governance: Implement validation, reconciliation, SCD handling, and access controls; support audit/controls.
• Integration: Integrate data ingested from SAP APO/ECC and other sources; manage APIs/files/streams; collaborate on data contracts.
• Reliability & Ops: Own observability (logging/alerts), runbooks, incident response, and SLA performance.
KPIs
· Pipeline success rate and SLA adherence (latency/throughput targets)
· Data quality scores (completeness, accuracy, freshness)
· Reuse of curated datasets and reduction of duplicate data prep
· BI/AI consumer satisfaction (adoption, trust, usability)
Reports to
SCM Senior Solution Designer – Data & Web Apps
Key Stakeholders:
SCM, DNA, business users, Digital Transformation teams.
Academic Qualifications / Professional Experience
· Bachelor’s degree in Computer Science, Engineering, Information Systems, Data/Analytics, or equivalent practical experience
· 4–7+ years experience in data engineering, building production-grade pipelines and curated datasets
· Proven experience operating data solutions in production (monitoring, incident handling, SLA ownership)
· Experience supporting analytics use cases (BI, KPI reporting, semantic layers) and/or AI/ML enablement
· Bilingual Japanese/English
Technical Competencies
Core Data Engineering
- SQL (strong proficiency)
- Python (data engineering, automation, reusable utilities)
- Spark/Databricks (ETL patterns, performance tuning, distributed processing)
Azure Data Platform
- Azure Data Factory (ADF) (orchestration, scheduling, monitoring)
- Databricks job workflows and operational patterns (clusters, jobs, cost/performance)
Data Modeling & Analytics Enablement
- Dimensional modeling (star/snowflake)
- Curated datasets and semantic-ready layers for Power BI / analytics consumption
- Understanding of KPI/metric consistency and data definition stewardship
Data Quality & Governance
- Validation and reconciliation techniques
- SCD handling (Type 1/2) and history management
- Access controls and governance practices (lineage, documentation, audit readiness)
Operations & Reliability
- Monitoring/alerting, runbooks, incident response practices
- Performance and cost optimization mindset (job tuning, scheduling, resource management)
Preferred
· Experience with streaming and event-based ingestion patterns
· Familiarity with DataOps/DevOps practices (CI/CD for pipelines, IaC concepts)
· Experience with Power BI datasets/semantic modeling (collaboration with BI teams)
· Exposure to MLOps or enabling datasets for data science/AI workflows
Behavioral Competencies
· Strong ownership & accountability (build → run → improve)
· Data quality mindset (trusted, consistent, governed outputs)
· Analytical problem solving (root-cause analysis, performance tuning, reliability improvements)
· Collaboration (works effectively with BI, app teams, Solution Designers, and source-system owners)
· Clear communication (explains data issues and trade-offs to technical and business audiences)
· Execution discipline (prioritization, predictable delivery, documentation and operational readiness)
· Continuous improvement (automation, simplification, standardization, reuse)
コカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社
2001年(平成13年)６月29日
※2018年1月1日 コカ･コーラ ボトラーズジャパン株式会社に商号変更
〒107-6211
東京都港区赤坂九丁目7番1号
ミッドタウン・タワー
勤務時間 9:00～17:45
休日 年間休日数121日。 週休2日（土日休）会社カレンダーに準ずる
※職務により別カレンダーあり
スーパーフレックス：始業・終業時間をより柔軟に選択できる、コアタイムのない「スーパーフレックス」を導入しています。それぞれのライフスタイルに合わせて勤務時間を設定することが可能です。
在宅勤務：パソコンやスマートフォンを全社員に配布し、自宅でも仕事ができる環境整備に取り組んでいます。
直行直帰（営業職）：「営業活動時間の拡大」と「ワークライフバランスの充実」を目的に、自宅からお得意さまなどへ直接訪問し、会社に立ち寄らずに自宅に戻る「直行直帰」を導入しています。
サテライトオフィス：個人の生活環境に合わせて、主たる勤務地でなくても業務が行える「サテライトオフィス勤務」を導入。自社拠点約100拠点をサテライトオフィスとしています。
• 財産形成：退職金制度（企業型確定拠出年金 ※100%会社負担）、従業員持株会、グループ保険
• 社会保険完備（健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険）、休日手当など
• 結婚休暇、葬祭休暇、公傷病休暇、私傷病積立休暇、公用休暇、罹災休暇、赴任休暇、 配偶者出産休暇、リフレッシュ休暇（永年勤続表彰）子の看護休暇/介護休暇（年間5労働日）、ならし保育休暇
• ととのえ休暇（生理休暇）、出産休暇、育児休業、介護休業
• 育児短時間勤務（子供が小学校3年生終了まで）
• チャレンジ休業制度；社員のキャリアアップ（学位や専門能力取得）を目的に6か月以上3年以下の休業を認める制度
• ウェルカムバック制度（再雇用制度）
• その他：共済会、健康支援、各地契約保養施設、各種割引券など
Sawayaka Dress: TPOに応じた節度のある着用を前提にビジネスカジュアルを推奨しています
チノパン・ジーンズ・スニーカーなどOKです
風通しのよい職場：役職ではなく、「○○さん」と名前で呼び合うことで、風通しのよい職場づくりを推進しています。
私たちは、働く従業員の「健康保持・増進」を重要な経営課題の一つと考え、「Road to 100」＝100才でも元気な体でいられることを目指し、「健康第一」の企業風土を醸成しています。
2020年1月より就業時間中は全面禁煙としています。
積極的に禁煙を推進することで、社員の健康と働きやすい職場づくりを推進しています。
社員一人ひとりの「学ぶ向上心」の実現のために、新たな知識・能力・マインド・リーダーシップを得るための育成施策に真剣に取り組んでいます。
Eラーニング、通信学習などをはじめ、選択研修、選抜研修、様々なプログラムを用意し、社員が自分らしいキャリアを実現できるような仕組みづくりを行っています。
