■仕事内容（概要）
自社のデータ活用を支える基盤を、構築から利用者展開・ライフサイクル運用まで一気通貫で担っていただきます。

・データ分析基盤の構築 — 事業部門・データサイエンティスト・AIエンジニアと連携し、要件整理から設計・実装・運用までを担う。レイヤードアーキテクチャやデータモデリング、CI/CDによるデプロイフローの確立などを通じて、安定してデータ活用できる状態を実現する。

・ データガバナンスやセキュリティの構築 — マスキング・アクセス制御・機密分類タグ付与など、データを安全に扱う仕組みを構築する。情シス・法務など関係部門を巻き込みながら、組織として守れる状態を実現する。

・利用者への展開 — 構築した基盤を、データサイエンティスト・AIエンジニア・アナリスト・事業部門が自走して使える形で展開する。カタログ整備・Streamlit などを通じて、利用者の活用サイクルを回す。

・データライフサイクルの最大化 — 使われるデータは育て、使われないデータは落とす「新陳代謝」の仕組みを構築する。利用状況モニタリング・TTL・昇格パスなどを設計・運用し、組織全体のデータ利活用を継続的に推進する。

■仕事内容（詳細／概要で示した 4 領域を、具体業務に落とした内容）
1. データ分析基盤の構築
・レイヤードアーキテクチャの設計と実装
・データモデリング（ディメンショナルモデルの適用、データマート設計）
・複数ソースからのデータ収集と統合
・Databricks を用いたデータ基盤および ETL/ELT 処理の開発・運用
・Python（PySpark）等を用いたデータパイプライン構築（バッチ / ストリーミング処理）
・CI/CD によるデプロイフローの確立
・Terraform によるデータ基盤インフラの IaC 化と構成管理
・非構造化データを対象とした基盤拡張

2. データガバナンス・セキュリティの構築
・情シス・法務など関係部門との要件すり合わせ
・機密分類タグの整備と運用
・マスキング基準の統一と適用
・Unity Catalog 等によるアクセス制御の設計・実装
・データ品質チェックの設計と運用

3. 利用者への展開
・メタデータ・カタログ整備（テーブル説明・カラム説明・リネージ）
・データ利用ガイドの整備
・Streamlit などによる可視化アプリの展開
・データサイエンティスト・AIエンジニア・アナリスト・事業部門への展開と利用支援

4. データライフサイクルの最大化
・データ利用状況のモニタリング基盤の構築（クエリログ・リネージの活用）
・アドホックに作られたデータセットを、管理レイヤーに昇格させる仕組みの設計と運用
・未利用テーブル・カラムの検知と棚卸しの仕組み構築
・TTL によるデータ自動削除の設計

※スキルや経験に応じて、できるところからステップアップしていただきます。
※仕事内容の変更の範囲：会社の定める業務