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・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

GCP 実務経験（BigQuery / GCS / Pub/Sub / GKE のうち複数） Kubernetes 運用経験（Argo Workflows / ArgoCD は特に歓迎）

コンサルティングファームでマネージャー以上を2年以上経験し、プランニングから実行まで主体的にリードした経験 DX／データ活用／業務改革における要件定義～PoC～推進経験、および業務データを構造化・整理できるスキル PMO経験、および経営層・部長層との討議に耐えうる高品質な資料作成・論点設計スキル

・バイリンガル(英語/日本語)環境下でのビジネスコミュニケーションが可能な方 ・BI Dashboard構築に関する実務経験をお持ちの方 ・DMP/DHWなどの設計/更新/管理などの経験をお持ちの方 ・リモート環境下でも責任を持って自走可能な方。

提案活動の経験 DX推進の経験 データ活用・BIツール・DWH（SnowFlake）の知見 主体的に動ける方 DWH/SnowFlake、提案

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

提案活動の経験 DX推進の経験 データ活用・BIツール・DWH（SnowFlake）の知見 主体的に動ける方

・公共系PJの経験 ・PM経験 ・データ分析基盤（Redshift、DataBricks、Snowflake等）の設計、構築経験 ・データレイクの知見

SQLによるデータ抽出・分析・性能改善経験 クエリチューニング・性能改善経験 Snowflake等クラウドDWHの利用経験 Claude等の生成AIを活用した開発・業務改善経験 Python等を用いた開発経験 技術選定やアーキテクチャ検討を主体的に推進した経験 AI Agent・生成AI等の新技術について、自ら調査・PoCを実施し、業務へ適用・キャッチアップした経験 チームリーダーまたはサブリーダー経験 メンバー管理・進捗管理・課題管理経験 顧客との折衝・要件整理・ファシリテーション経験 合意形成や意思決定をリードした経験 自律的に課題を発見し、改善を推進できること

データプラットフォーム／データ基盤の移行経験 データレイヤー設計経験 データ移行計画の立案経験 プロジェクト推進経験 関係者調整・折衝経験 Oracleに関する知識・実務経験

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

・Snowflake／Databricksの活用・設計・運用経験 ・データマネジメントの実務経験（データカタログ、セマンティックレイヤー、メタデータ管理、権限設計等） ・エンドユーザー企業またはSIerでの上流コンサルティング経験（顧客ヒアリング〜方針策定〜成果物化まで） ・自走可能な推進力（指示待ちではなく、自ら考えて動けること） ・顧客の曖昧な課題を引き出し、対等に議論できるコミュニケーション能力 ・シニア層（中堅以上）で、案件をリードできる方

技術的なバックグラウンドを持ち、仕様の妥当性や技術課題に対して判断を出せる方（開発経験、SE経験、技術PMO経験など）。 実開発はベンダー担当ですが、ベンダーとの技術視点での会話、補完ができること。 データベースを用いたシステムの設計・構築に関与した経験。 クライアントへの報告・折衝ができるコミュニケーション力。 プロジェクト進行管理（進捗・課題・リスク）の実務経験。 要件を取りまとめ資料に落とし込めること。

AIを用いたソリューション企画、サービス開発の経験 Databricks、Snowflakeの基礎知識（機能概要と運用イメージが語れるレベル） エンドユーザー企業またはSIerでの上流コンサルティング経験 自分の意見を持ち、顧客と対等に議論できるコミュニケーション能力

データエンジニア もしくは データサイエンティスト 且つ AI領域でのエンジニア経験 要件定義～実装まで一気通貫での開発経験 プロジェクトリードの経験 社内ツール・業務フローの自動化を実装・運用した経験

SQLの実務経験（2年以上） データ分析基盤構築の経験 クラウド環境（AWS/GCP/Azure）利用経験 dbt または類似ツールの利用経験 Snowflake / BigQuery / Databricks経験

SQLの実務経験（2年以上） データ分析基盤構築の経験 クラウド環境（AWS/GCP/Azure）利用経験 dbt または類似ツールの利用経験 Snowflake / BigQuery / Databricks経験

Pythonバッチ開発経験 (スクレイピング系の開発経験があれば確度が高いです) dbt, ETLの開発経験 AWSでの開発経験 GitHubを利用した開発経験

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力（ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験 傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験 A/Bテスト設計・効果測定の実務経験

Snowflake / AWSを用いたデータ基盤構築における要件定義や技術検証など上流工程のご経験 Snowflakeのロール設計・権限設計まわりの仕様を詳細まで理解し、実装経験があること 既存構成やTerraformコードを読み解き、追加・変更実装ができること モダンデータスタック(Snowflake / Fivetran / dbt / Terraform)の基本理解 コミュニケーション能力の高い方 能動的に1人称で業務を推進できること 経験のない技術や新しい技術に対しても積極的にキャッチアップし対応できること 勤怠に問題のないこと 柔軟かつ主体的に動いていただけること

大規模言語モデル（GPT-4、Claude、Gemini等）を活用したシステム開発経験（1年以上）、データパイプラインおよびETLの設計・実装経験、要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験、社内ツールや業務フローの自動化に関する実装・運用の経験

・DWH／Report基盤の要件定義または基本設計経験 ・DWH／Report基盤の構築または導入経験 ・DWH／Report基盤のアーキテクチャ検討経験 ・メダリオンアーキテクチャ、またはデータレイク／データウェアハウス設計に関する知見 ・DWH／BI／データ基盤におけるデータ連携経験 ・他システム／周辺システムとの連携設計または連携要件整理の経験 ・PPT／Excelを用いた説明資料作成経験 ・クライアント向けミーティングのファシリテーション経験

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 ※データ基盤をゼロから構築する力は求めません 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力 （ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 ※データ基盤をゼロから構築する力は求めません 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力 （ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方

・複雑な状況を整理し、言語化・資料化して顧客（銀行システム部）への説明が可能 ・顧客からの要望に基づき、機能追加案件におけるシステム要件定義、提案が可能 ・リーダーとして、BP含む配下メンバ数名（5－10名）を率いて、QCDマネジメントしながら推進できる ・自身が担当するシステムと接続する周辺システム（他組織）との各種調整を主体的に実施可能 DWHにおけるデータ連携開発の経験あり

DatabricksやSnowflakeを活用したデータ連携基盤の構築経験 エンド顧客との要件調整の経験

バイリンガル(英語/日本語)環境下でのビジネスコミュニケーションが可能な方 MTGやドキュメントは、ほぼ英語を併用すると想定いただけますと BI Dashboard構築に関する実務経験をお持ちの方 関連するIT開発スキル（BI, SQL, ETL, パフォーマンスチューニング, etc) DMP/DHWなどの設計/更新/管理などの経験をお持ちの方 マスタデータ管理、データマート/データレイクの作成、他DB領域でのご経験 リモート環境下でも責任を持って自走可能な方。

・データ連携基盤（Databricks、Snowflake、Microsoft Fabric、Treasure Dataのいずれか）の設計・構築実務経験3年以上 ・要件定義など上流工程からの参画・アーキテクチャ設計実務経験