小売×自動車のAIエンジニア・データサイエンティスト cr407981

＜主なミッション＞
• レガシーシステムにおけるデータの課題を認識し、自ら解決策（仕様）を提案・実行する
• データベース、データテーブルの定義・設計および構築の主導
• Google Cloud Platform (GCP), Azure, AWSを中心としたクラウド環境でのベンダー共同企画

＜募集背景＞
当社では長年、基幹システムを中心に業務運営を行ってきましたが、近年の事業環境の変化や顧客接点の多様化に伴い、既存の基幹システムだけでは管理しきれない「基幹システム“以外”」のデータをどう管理し、どう活用するかが次の成長に向けた重要なテーマとなっています。
これまで当社では、データベース／データ基盤領域に関して専任の担当者を置かずに運用してきましたが、今後のDX推進と事業成長を見据え、データベース／データ基盤領域の専任ポジションを新たに立ち上げ、設計思想から中長期的な基盤づくりまでを担っていただける人材を募集します。

＜仕事内容＞
当社では、長年利用してきた基幹システムを活かしながら、顧客体験の向上および業務改革を目的としたDX推進に取り組んでいます。
現在は、蓄積されたデータを整理・統合し、各種施策へ活用していくための体制強化を進めています。
本ポジションでは、データベース／データ基盤領域の中核メンバーとして、データベースの検討段階からプロジェクトに参画いただきます。
業務効率化に向けた提案からツール選定、実務対応までを一貫して担い、
大量のデータを安全かつ効率的に保存・検索・活用できる状態を実現することがミッションです。
単なる実装担当ではなく、当社にとって最適なデータ構造や将来の拡張性、現場業務への定着までを見据え、
「社内のデータベースオーナー」として設計思想づくりからリードする役割を期待しています。
基幹システムを前提としつつ、その外側に広がる顧客接点データや業務固有データの管理・活用方法を整理し、
当社にとって現実的なデータ管理・活用の仕組みを形にしていくポジションです。
入社後は、データベース構築業務を主軸としつつ、業務理解を深める目的でDX推進部の業務にも一部関わっていただきます。

DX推進部にて、現在以下の業務をおこなっております。
■業務効率化ツールの企画・運営に関する業務
・新機能・改善施策の企画立案
・関係部署・外部ベンダーとの調整
・プロジェクトの進行管理、総括事務局業務
■基幹システムからのデータ抽出・整理・統合
・各種顧客・顧客接点データの吸い上げ、整備、統合
・データ活用に向けたルール設計、運用推進
■データ分析および活用企画の推進
・顧客データを用いた分析、レポーティング
・マーケティング、営業、アフターサービスへの活用企画
・データに基づく業務改善・顧客体験向上施策の立案

＜ご参考＞使用ツール
トヨタ基幹システム各種、Access、VBA、Power BI
※入社後は、ご経験やスキルに応じて担当業務を決定します

神奈川県最大級自動車ディーラーウエインズトヨタ神奈川【データアーキテクト・リード人財】

＜ポジションの魅力＞
１．事業成長に伴う「次フェーズ」を担う、データ基盤立ち上げポジション
これまで当社では、基幹システムを中心とした業務運営により事業を拡大してきました。
現在は、業務・事業の多角化が進む中で、基幹システムの外側に広がるデータをどう扱うかが次の成長テーマとなっています。
これまで機能してきた基幹システムを前提に、次の段階を設計していくその中核を担っていただけます。

２．「社内のデータベースオーナー」として設計思想から関われる裁量
基幹システム以外で顧客データを管理・活用するための明確な設計思想を持つ専任担当者がいませんでした。
本ポジションでは社内のデータベースオーナーとして主体的に考え、形にしていくことができます。
業務要件を理解したうえでデータモデルを設計し、ベンダー提案に対しても技術・業務の両面から意見が言える、裁量と責任のあるポジションです。

３．「ゼロから立ち上げる」経験を積める
本ポジションの大きな魅力は、データベース／データ基盤をゼロから立ち上げる経験ができる点です。
実際に現場で使われ、活用される仕組みを作る経験を積みたい方にとって、非常にやりがいのある環境です。

４．DX推進部・経営と近い距離で事業に直結できる仕事ができる
本ポジションはDX推進部に所属し、業務部門・外部ベンダー・場合によっては経営層とも連携しながら業務を進めます。
単なる「技術担当」ではなく、データをどう使えば業務や顧客体験が良くなるのかを考え、事業に直結する意思決定に関われる点も特徴です。

【必須（MUST）】
• RDBを中心としたデータベース／データテーブルの定義設計、構築実務経験
• 正確なデータ抽出に加え、ダブルチェックスキーム（ミスを防ぐ仕組み）を自ら設計できる能力
• 大学卒・大学院卒・情報系専門卒・高専卒以上

専門卒以上