【駐在／ニューヨーク】海外新支社立ちあげ！◆新規開拓営業◆裁量権◎／冷凍パンシェアトップ級株式会社スタイルブレッド

大手エンタープライズ企業のデータ活用を支えるため 課題の深掘りから提案まで一貫して担当し、 事業に深く入り込んで価値を創出します。 Snowflake・BigQueryなどクラウドDWHを中心に、 数十億〜数千億レコード規模のビッグデータを扱う環境です。 ＜具体的な仕事内容＞ 【分析基盤の構築】 ■Snowflake/BigQuery/RedshiftなどDWHの設計・構築 ■テーブル設計、データモデリング ■クエリチューニング・性能改善 ■セキュリティ・権限設計・コスト最適化 【データ収集〜ETL/ELT】 ■Airflow/Lambda/Cloud Runなどを用いたパイプライン構築 ■データ収集、前処理、加工処理の自動化 ■品質チェック機構の整備 【分析・可視化】 ■Tableau/Looker/Amplitudeによるダッシュボード開発 ■KPI設計、メトリクス定義 ■事業課題に踏み込むインサイト抽出・レポーティング 「可視化して終わり」ではなく、事業貢献に直結する分析を行います。 【AI領域との連携】 ■AIモデル用データセットの作成 ■特徴量設計・評価指標策定 ■生成AI/LLMを活用したプロジェクトとの協働 ■大手通信キャリア ・数千億レコード規模のビッグデータ分析 ・Snowflake/Tableauによる分析基盤・可視化 ・最適な分析手法の提案とインサイト抽出支援 ■大手アパレルメーカー ・世界中の店舗、ECデータをBigQueryに統合 ・Airflowによるパイプライン自動化 ・自律的にPDCAを回せる運用体制を構築 ■化粧品メーカー ・AIモデルをクラウドへ移行 ・API化し外部システムから利用可能に ■その他 ・リアルタイム異常検知基盤 ・LLM/RAGを活用した資料再構築PoC データ分析エンジニアとして、大手エンタープライズ企業の データ活用を支える基盤構築・分析支援・可視化・AI連携まで 幅広く担当します。 扱うデータは数十億〜数千億レコード規模と非常に大きく、 Snowflake・BigQuery・Redshiftなど最新のDWH環境を活用しながら 高度な分析を行える点が特徴です。 【分析基盤・データパイプライン】 ■Snowflake/BigQuery/Redshiftを用いたDWH構築 ■Airflow/Step Functions/Lambda/Cloud RunによるETL/ELT設計 ■S3/Cloud Storageによるデータレイク環境構築 ■大量データの最適化、テーブル設計、パフォーマンスチューニング 【BI・可視化・インサイト抽出】 ■Tableau/Looker/Amplitudeなどによる可視化 ■ダッシュボード設計、指標定義、KPIモデリング ■分析結果からの示唆出し、次フェーズ提案 【AI・アルゴリズムとの連携】 ■AIモデルのクラウドリフト（GCP/AWS） ■FastAPI/FlaskによるAPI化 ■LLM×RAGなど生成AI活用支援 ■異常検知・最適化モデルとの連携パイプライン構築 【技術スタック】 Python/SQL/TypeScript/Docker/GitHub AWS：Lambda/ECS/Athena/Aurora/DMS GCP：BigQuery/Cloud Run/Vertex AI DWH：Snowflake/Redshift/BigQuery その他：Airflow/Tableau/Looker/Amplitude 【働き方】 ■10年以上フルリモート ■Slack中心、必要に応じてオンラインMTG ■朝会＋Wikiで情報共有し、リモートでも孤立しない環境 クラウド・データ・AIを横断する技術に触れながら、 大規模プロジェクトで実践的スキルを伸ばせるフィールドです。 <注目ポイント1> 担当プロジェクトの魅力 ほとんどが大手エンタープライズ企業との直取引。 業界は通信・アパレル・化粧品・医療・海運・観光など多岐にわたり、 データは数十億〜数千億レコード規模。 分析基盤構築にとどまらず、分析企画・インサイト抽出・可視化・AI連携まで、 データ活用の「入口から出口」までを担える点が大きな魅力です。 また、Snowflake・BigQuery・Redshift・Tableau・Looker・Amplitude などプロジェクト要件に合わせて幅広い技術を扱える機会があります。 データ基盤と分析の両面を深められます。 生成AI（GPT/Claude/Gemini/RAG/MCP）案件、 リアルタイム異常検知基盤など、先端領域にも挑戦可能。 分析結果が売上や施策改善に直結する手応えを得やすい環境です。 <注目ポイント2> 得られるスキル・経験・機会 ■Snowflake/BigQuery/Redshiftを中心としたDWHスキル ■AWS/GCPを用いた大規模データパイプライン構築 ■Tableau/Looker/Amplitudeによる可視化・KPI設計 ■分析からインサイト抽出・提案までの一連の実務 ■AIモデルのAPI化、LLM/RAGを活用した先端分析 ■大手エンタープライズのDX課題を深く理解する経験 ■事業サイドとの長期伴走によるデータドリブンな体制づくり 直取引で裁量が大きく、企画・基盤・分析・AI連携まで幅広く携われるため、 データ分析エンジニアとしての専門性と、 クラウドやアーキテクチャ設計の実務スキルを同時に伸ばせます。 クラウド×データ×AIの3領域を横断できる数少ない環境です。 【入社後の成長サポート】 入社後は、既存プロジェクトの理解を深めるために 議事録作成や社内Wikiの確認からスタートすることも可能。 全体像をつかみながら自然にチームへ馴染めるようサポートします。 コミュニケーションは基本的にSlack。 必要に応じてオンラインMTGを実施し、 ほぼ毎日の朝会で進捗・課題を共有。 フルリモートでも連携が密で、 孤立しない仕組みが整っています。 技術書・資格試験・カンファレンス参加費は会社が全額負担。 AWS/GCP資格、Tableau認定など、 成長したい領域を自由に伸ばせる支援制度があります。

▼ポジションマッチ登録対象職種 ---------------------------------- ■営業 お客様のビジネスが継続・発展できるよう、 さまざまなニーズや課題を深く理解し、 的確なソリューションを提案していきます。 ■コーポレート部門 社員が働きやすい環境を整え、 一人ひとりのスキルアップを支援することで 会社組織を強化していくポジションです。 ■その他 ※本登録では、公開求人のみならず、非公開求人/公開前新規求人も含めマッチングさせて頂きます。 ※ご経験・スキルがマッチする可能性がある求人がございましたらご連絡いたしますので、必ずしも全ての方にご案内ができるものではありません。予めご了承ください。 <注目ポイント1> 創業220年の歴史を持つ『鈴与』 鈴与の創業は1801年（享和元年）。「共生（ともいき）の精神」「自己改革で積み重ねた220年の歴史」「グループ約140社の総合力」を基盤として、お客さまのあらゆるニーズに応えるとともに、社会インフラを支える物流企業としての使命を220年以上にわたって果たし続けています。 ◆拠点数…国内143拠点/海外13ヵ国22拠点 ◆グループ売上…5,310億円 ◆グループ従業員数…約13,200名 <注目ポイント2> 鈴与の目指すWell-being 「日本一働きやすい物流会社」を目指し、古い慣習を捨て、新しい働き方を創出しようと鈴与一丸となって取り組んでいます。旧態依然の業務手順や転記作業等の「業務の無駄」にメスを入れ、会社を上げて業務改革に着手。社員一人ひとりが「真に価値ある仕事」にシフトし、自らのWell-beingを考え実現できる会社に変わるべく、働き方改革を続けています。 ◎子育てサポート企業認定「くるみん」を2015年に取得。2019年にはさらに高水準の「プラチナくるみん」を取得し現在も更新しています！ ＜平均勤続年数＞14.8年 ＜有給取得日数＞11.5日 ＜平均研修時間＞18.7時間/年 ＜平均残業時間＞25.1時間（※23年度）