【東京|Senior Data Architect (E1) - Enterprise Architecture, Technology】長期的なビジネス戦略をサポートするターゲット データ アーキテクチャとブループリントの定義、維持、改善等をお任せします!
アクサ生命保険株式会社
給与:400万円〜1000万円
雇用形態:正社員
勤務地:本社
〒108-8020
東京都港区白金一丁目17番3号 NBFプラチナタワー
仕事内容
【必須要件】
・ TOGAF 認定資格または 5 年以上のデータ関連経験
・ データ管理およびデータライフサイクル管理方法論に関する知識
・ モデリング自動化の経験: DBT、およびメダリオン階層化 (ブロンズ、シルバー、ゴールド) に関する経験
・ 運用データストアのコアデータモデルの ERD 定義を使用したデータモデリングの経験、
およびフェデレーテッドデータアーキテクチャの観点から見た Data Vault 2.0 モデリングと、
コアおよび分析データ製品を使用したデータメッシュコンセプトの実装に関する理解
・ Data Lakehouse、ETL、API、データパイプライン、
メタデータ、データマスキング/暗号化などのテクノロジーデータビルディングブロック
・ GDPR および PIP 規制に精通
・ クラウドテクノロジー (AWS、Azure など) および
データプラットフォーム (Databricks、Snowflake など) に関する知識と専門知識
・AI および GenAI の経験、MLOps および LLMOps プラットフォームの実装、
および ML/AI 製品としてのユースケースのオンボーディング
・ビジネスレベルの日本語およびビジネスレベルの英語
【具体的な業務内容 / Job descriptions】
当社は、Lakehouse のコンセプトに関する専門知識を持つ、
高度なスキルと経験を備えたシニア データ アーキテクトを探しています。
理想的な候補者は、データ アーキテクチャ、設計、実装に関する強力なバックグラウンドを持ち、
最新のデータ管理の原則とベスト プラクティスを深く理解している必要があります。
候補者の目的は、IT 戦略のデータ アーキテクチャ
(エンタープライズ データ モデリング、マスター/参照データ管理、
データ レイクハウス プラットフォームと分析、BI/データ視覚化、すべてクラウドに基づくなど) の
側面が会社のビジネス戦略と一致していることを保証し、
それによって次のことを達成することで IT 投資に対するビジネス収益を最大化し、
IT システムの総所有コストを削減することです。
・データ アーキテクチャの決定に関してチーフ アーキテクトに支援を提供します。
・長期的なビジネス戦略をサポートする
ターゲット データ アーキテクチャとブループリントを定義、維持、改善します。
・グループ横断的な IT プログラムをサポートし、データ & AI グループ コミュニティに貢献します。
・アーキテクチャ ガバナンス プロセスを通じてターゲット アーキテクチャと
ブループリントに向けた IT 実装の最大限の収束を促進します。
・データ チームと協力して、会社のデータ戦略と
将来のデータ使用ケースをサポートするデータ ソリューションを設計します。
・データ関連ソリューションに貢献します。
このポジションの範囲は、AXA ジャパンのすべての事業分野 (生命保険と損害保険) です。
ユーザー ストーリーを通じてプロダクト オーナーが定義したビジネス ニーズに基づいて、
適切で最適なデータ ソリューションを定義します。
ソリューション アーキテクトと緊密に連携し、
提案されたソリューションのデータ面が IT 戦略およびロードマップと一致していることを確認します。
また、利用可能な IT 資産を再利用して IT 機能を高速化し、
無駄と重複を減らしながらビジネスに価値をより早く提供します。
【主な責任】
◆ 現在のビジネス戦略と目標を理解して IT 戦略計画活動に貢献する-
戦略計画のデータ アーキテクチャ面に関してチーフ アーキテクトに支援を提供する
◆ データ アーキテクチャに関連する原則/ガイドライン、ターゲット アーキテクチャ、
ブループリントを管理し、ターゲット データ アーキテクチャに向けた実装を促進する
・ グループ/会社のビジネス戦略と AXA グローバル ターゲット アーキテクチャに沿って、
ローカル ターゲット アーキテクチャの変更についてチーフ アーキテクトに判断を推奨する
・AXA IT 社会の内外のベスト プラクティスに基づいて、ターゲット データ アーキテクチャと
ブループリントを定義、維持、改善する
・IT 組織の内部または IT 組織の参加により開発されている関連資料を
プロジェクト コントロール ゲートでレビューし、ターゲットと一致していることを確認する
・日々のやり取りや教育セッションを通じて、
プロジェクト マネージャーやソリューション アーキテクトを指導および支援します
◆ グローバル アーキテクチャ コミュニティ内でローカル要件の代弁者として活動し、
データ アーキテクチャに関する事業会社内のグローバル戦略と方向性をフィードバックします
・ AXA Japan のデータ エキスパートとして、事業会社の懸念事項と要件がより広い舞台で適切に表現され、
理解されるようにすることで、データ領域における
ローカルな方向性とグローバルな取り組みの一貫性が向上します。
・積極的な情報発信により、標準準拠とアーキテクチャの成熟度が向上します。
・チーフ アーキテクトに助言/提案を行い、データ戦略やデータ ロードマップ作成などの
グループ横断的な IT プログラムの全社的な実行に積極的に貢献します
◆ データ アーキテクチャに関するローカル IT 標準を管理します。
・ データ領域に関連する IT 組織の内部または参加により
開発中の提案された IT 標準のレビューと承認について、
チーフ アーキテクトに助言/提案を行います。
・プロジェクトが定義された標準に準拠していることを確認します。
◆ ソリューション実装をガイドするための実践的な技術経験を提供します
・ ソリューション設計を提供し、実装に向けてエンジニアと共同作業を行います
・ ソリューションの全体的なアーキテクチャと、
さまざまなドメインアプリケーション/データがどのように統合されるかをガイドする責任を負います。
-・データ集約型ソリューション/製品 (データレイク、データウェアハウス、BI、データハブ、ODS など) への
データモデリングを促進および実行します
・推奨されるソリューション/標準のインベントリを拡張し、
購入/構築するかどうかを決定するために、ソフトウェア/ベンダーの比較/リスク分析を開発します。
・アプリケーション設計が情報セキュリティ、すべての企業規制管理、
およびセキュリティのベストプラクティスに準拠していることを確認します
・ 新しい実装のデータのサイズ設定とパフォーマンス評価を提供します。
応募資格
【必須要件】
・ TOGAF 認定資格または 5 年以上のデータ関連経験
・ データ管理およびデータライフサイクル管理方法論に関する知識
・ モデリング自動化の経験: DBT、およびメダリオン階層化 (ブロンズ、シルバー、ゴールド) に関する経験
・ 運用データストアのコアデータモデルの ERD 定義を使用したデータモデリングの経験、
およびフェデレーテッドデータアーキテクチャの観点から見た Data Vault 2.0 モデリングと、
コアおよび分析データ製品を使用したデータメッシュコンセプトの実装に関する理解
・ Data Lakehouse、ETL、API、データパイプライン、
メタデータ、データマスキング/暗号化などのテクノロジーデータビルディングブロック
・ GDPR および PIP 規制に精通
・ クラウドテクノロジー (AWS、Azure など) および
データプラットフォーム (Databricks、Snowflake など) に関する知識と専門知識
・AI および GenAI の経験、MLOps および LLMOps プラットフォームの実装、
および ML/AI 製品としてのユースケースのオンボーディング
・ビジネスレベルの日本語およびビジネスレベルの英語
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Qualifications
- TOGAF Certification or over 5 year-experience with data
- Knowledgeable on Data Management and data lifecycle management methodology
- Experience on Modeling automation: DBT, and experience on medallion layering (bronze, silver, gold)
- Experience on Data modeling with ERD definition of core data model of operational data stores and understanding of Data Vault 2.0 modeling in perspective to federated data architecture and Data Mesh concept implementation with Core and Analytical Data products
- Technology data building blocks like Data Lakehouse, ETL, API, Data pipelines, Meta data, Data masking/encryption, etc.
- Familiar with GDPR and PIP regulations
- Knowledge and Expertise on Cloud Technologies (e.g. AWS, Azure) and Data platforms (Databricks, Snowflake…)
- AI and GenAI experience, implementation of MLOps and LLMOps platforms, and onboarding of use cases as ML/AI products
- Business level Japanese and Business level English
勤務時間
09:00〜17:00(平均残業 月30時間以下)
休日休暇
土日祝休み/年間休日120日
完全週休2日制(休日は土日祝日)
年間有給休暇14日~20日(下限日数は、入社直後の付与日数となります)
福利厚生
社会保険完備・交通費支給
通勤手当、寮社宅、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、厚生年金基金、退職金制度