【職務内容】
・大手モバイルキャリアが展開する通信・金融・決済・EC・エンターテイメント・ヘルスケアなど、多様なサービスから日々生成される膨大なデータを活用するデータプラットフォームの設計・構築・運用を担当いただきます。
・本プラットフォームは約1億規模の会員基盤を支え、マーケティング施策の高度化、サービス改善、新規事業創出、経営意思決定など、クライアントのデータドリブン経営を支える中核システムです。
・近年は生成AIや機械学習の活用拡大により、データ基盤は単なる情報の保管場所ではなく、企業の競争力を支える重要な経営基盤へと進化しています。
・本ポジションでは、国内最大級規模のデータプラットフォームを支えるエンジニアとして、データ活用のみならず、今後のAI活用を支える基盤づくりにも携わっていただきます。単なる開発・運用に留まらず、アーキテクチャ設計、新技術の評価・導入、運用高度化など、技術的な意思決定にも深く関与いただける環境です。

【職務詳細】
データプラットフォーム構築・運用全般を対応している大規模プロジェクトのため、幅広い職務が存在します。以下に職務例を記載します。
　・AWS、Snowflakeを活用したデータプラットフォームの設計・構築・運用
　・大規模データの収集、蓄積、加工、連携パイプラインの設計・実装
　・データ活用およびAI活用を見据えたアーキテクチャ設計
　・性能、可用性、運用性を考慮した基盤設計・改善
　・運用自動化、監視高度化などの運用改善推進
　・新技術、新サービスの技術検証および商用適用
　・既存システムのモダナイゼーション、継続的改善
　・クライアント課題に対する技術提案および改善提案

今現在はAWS及びSnowflakeが中心ですが、今後のクライアントのニーズに応じてより多くのクラウドプラットフォームやデータプラットフォームに携わる可能性もあります。

ご経験や志向・適正に応じて、以下のような幅広いキャリアパスを描いていただくことが可能です。
　・データプラットフォームアーキテクト
　・クラウドアーキテクト
　・テックリード
　・プロジェクトマネージャー
　・データ活用／AI活用を支援する技術コンサルタント など

【アピールポイント（職務の魅力）】
①国内最大級規模のデータプラットフォームへの従事
約1億規模の会員データと、多様なサービスから生成される膨大なデータを支える基盤開発に携わります。
一般的なシステム開発では経験できないスケールで、性能・可用性・運用性を考慮したアーキテクチャ設計や大規模データ処理に挑戦できます。

②AI時代の競争力を支えるデータプラットフォームへの従事
生成AIや機械学習の活用が急速に進む中、企業の競争力はデータの質と活用基盤によって大きく左右される時代になっています。
AIが十分な価値を発揮するためには、信頼できるデータを収集・統合・管理できる基盤が不可欠です。
本ポジションでは、従来の分析・マーケティング用途だけでなく、今後拡大するAI活用を支える基盤づくりに携わることができ、AI時代に求められるデータエンジニアリングの専門性を身につけることができます。

③「データをためる」だけでなく、「ビジネス価値を生み出す」基盤の構築
構築した基盤は、マーケティング施策、顧客体験向上、新規サービス創出、経営判断など、事業そのものに直結する形で活用されます。
自らの技術がどのように事業価値へつながるのかを実感しながら働くことができます。

④技術選定やアーキテクチャ設計への従事・挑戦
担当範囲を限定された開発ではなく、以下の業務にも従事・挑戦いただきます。
・新技術の評価・導入
・アーキテクチャ検討・設計・実装
・運用改善
・技術標準化　など

SIerにありがちなパートナーへの指示だし主体の業務ではなく、自らが手を動かし積極的に設計・構築（実装）・動作検証に携わることも可能です。
積極的なAI活用や海外カンファレンスも含むイベント参加も組織として推奨しており、
エンジニアとして技術的な意思決定に挑戦したい方・そのための能力を身に着けたい方に適した環境です。

⑤専門性を深めながら市場価値を高められる
データ基盤開発に加え、クラウドアーキテクチャ・データエンジニアリング・SRE／運用自動化・データガバナンス・AI活用を支えるデータマネジメントなど幅広い領域に携わることができます。
特定製品の運用担当ではなく、データプラットフォーム全体を俯瞰できるエンジニアとして成長できます。

☆富士誇の推しポイント☆
一言で言うと
『約1億人規模の超大規模データ＆AI基盤を創るデータプラットフォームエンジニア／アーキテクト』です。

＜キャリア的価値＞
◆国内最大級（約1億会員規模）のメガデータ基盤開発
→ビッグデータ処理、高可用性・高性能なアーキテクチャ設計の実践的なスキルが身につく。

◆生成AI時代を支える最先端データエンジニアリング
→AWSやSnowflakeを活用し、単なる分析基盤にとどまらない「AI活用を見据えた次世代データ基盤」の構築に携われる。

◆上流設計から手を動かす実装・技術選定まで一貫して経験
→指示出し主体の業務ではなく、自らアーキテクチャ設計や新技術の検証・導入などの意思決定に深く関与できる。