【会社概要】
ウフルは「データとデジタルで社会を変革する」を掲げ、スマートシティ／顧客接点DX を中心に、データ・AIを活用した変革を推進しています。

【業務内容】
当社のデータマネジメント領域におけるリードアーキテクト として、顧客のビジネス価値を最大化する データ基盤×AI活用の構想〜実装・運用定着 を牽引いただきます。
DWH / Data Lakeの構築に留まらず、AWS（S3/Lake Formation/Glue/Athena/Redshift/IAM/KMS等） と Databricks Lakehouse などを適材適所で組み合わせ、
さらに Salesforce（Data Cloud等）を含む顧客接点データ を統合して、生成AI・機械学習を本番運用できる “AI Ready” なデータプラットフォーム を設計します。
加えて、Amazon SageMaker等を用いた学習・ファインチューニング、推論基盤、MLOps まで踏み込み、PoCで終わらない“実装と定着およびデータの活用”をリードしていただきます。

1) データ基盤（AWS / Databricks）の設計・実装リード
AWS（S3/Glue/Athena/Redshift/Lake Formation）＋Databricksで、データレイク〜DWH〜Lakehouseを設計。IAM/KMS等を踏まえたセキュリティ・監査・可観測性、取り込み〜提供（SLA/責任分界、データプロダクト化）まで統合して推進

2) 顧客接点データ統合（Salesforce連携）
Salesforce（Data Cloud等）／周辺SaaSとの連携方式を設計し、ID統合・同意/権限・準リアルタイム・品質担保を実現。顧客接点DX（CC、Web/アプリ、会員・購買）のユースケース設計も支援

3) データマネジメント（ガバナンス・品質・プライバシー）
モデリング、メタデータ/カタログ、品質管理の運用設計と、分類・権限・監査・規程を含むガバナンスを策定。個人情報・機微情報を前提に匿名化/仮名化・最小化・同意管理まで設計

4) “AI Ready” 設計（SageMaker／GenAI・ML）
SageMakerで学習・評価・デプロイ・推論を含むML基盤とMLOps（実験管理、再学習、監査）を設計し、ファインチューニングやRAG前提のデータ整備（評価、ガードレール、コスト管理）を本番導入・定着までリード

【魅力】
• AWS×Databricks×Salesforceを“顧客接点価値”から逆算して統合設計できる
単なる基盤構築ではなく、データの流れ・ガバナンス・運用まで含めた“使われる仕組み”を設計し、成果につなげられる
• SageMakerで学習・ファインチューニングまで踏み込み、ML/GenAIを本番運用できる
モデルを作るだけでなく、データ品質とガバナンスを前提に、継続運用（評価・再学習・監査）まで設計するため、市場価値の高い経験となる
•公共／金融の厳格な要件（説明責任・監査・セキュリティ）への対応力
難しい現場で成立させる”アーキテクトとしての実力が最速で鍛えらられる
•領域リードとしての裁量
プロジェクト単位ではなく、データマネジメント領域の標準化・資産化・チーム牽引に踏み込める