04.データエンジニア（データ基盤_アーキテクト）

グループ各社のデータを集めるデータ基盤を、自社で設計・構築・運用するデータエンジニアを募集します。

仕事概要

## スギ薬局 / AX戦略本部について

スギ薬局は1976年の創業以来、「地域の皆さまの健康に貢献する」という軸を変えずに成長を続けてきました。
現在は全国約2,000店舗のドラッグストア・調剤薬局を展開する企業です。

配属予定のAX戦略本部 クラウド・データ基盤課は、グループのクラウドインフラとデータ基盤を担う部署です。

## 募集の背景
既存のデータ運用に加えて、PMI（M&A後の統合）を主軸に新規案件が増えているため、データ基盤の体制を強化します。
データ基盤は外部委託から内製に切り替えており、チームの中でデータエンジニアを育てていく方針で体制づくりを進めています。

## ポジションの目的
グループ全体のデータドリブン経営を進めることが目的です。
デジタルマーケティングによる売上向上と、バックオフィス業務の効率化によるコスト削減を目指します。
グループのデータマネジメント体制を強化し、AIを使った新しい価値づくりにも取り組みます。

## 主な業務
- グループ全体のデータ活用戦略の策定・実行支援
- POSデータ、顧客データ、Webアクセスログ、広告データ、業務システムデータなどを収集・加工・蓄積するデータパイプラインの設計・構築・運用
- グループ全体の分析基盤となるデータウェアハウス・データレイクの構築・管理
- ETL／ELTプロセスの開発・改善
- データクレンジングやデータバリデーションなど、データ品質を保つ仕組みの構築・運用
- AIエンジニア・データサイエンティストと連携した、機械学習モデルの開発・運用に必要なデータ基盤の構築とデータ提供
- BIツールの導入・設定やデータ可視化環境の構築など、データ活用基盤の整備
- データエンジニアリングに関する技術調査・導入
- グループ内の各部門に向けたデータ活用の啓発・教育

## チームと働き方
グループ各社・各部門のデータを持つ部署、AIエンジニア・データサイエンティスト、既存システムの保守ベンダーと連携して進めます。

## 開発環境
- クラウド／データ基盤：AWS（S3 Data Lake／Data Firehose／Athena／Glue）、Amazon SageMaker Unified Studio
- データ分析／BI・AI：Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Quick、Google BigQuery、Google Colab Enterprise
- 監視／オブザーバビリティ：Datadog
- 言語：Python／SQL
- 開発支援／生成AI：Amazon Q Developer／Kiro
- コラボレーション：Slack／Confluence／Jira／Google Workspace／GitHub Enterprise

データレイクハウスは、Bronze／Silver／Goldの3層で設計しています。

## 得られる経験・キャリア・評価
データ基盤やデータ活用の仕組みを自社で企画・設計・構築し、運用しながらサービスとして育てていく経験ができます。
当社のAI活用の取り組みは、[AWS公式ブログの事例](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-sugi-pharmacy/)で紹介されています。

評価は資格等級制度にもとづいて行います。詳しくは選考の過程でご説明します。

必須スキル

## スギ薬局 / AX戦略本部について

スギ薬局は1976年の創業以来、「地域の皆さまの健康に貢献する」という軸を変えずに成長を続けてきました。
現在は全国約2,000店舗のドラッグストア・調剤薬局を展開する企業です。

配属予定のAX戦略本部 クラウド・データ基盤課は、グループのクラウドインフラとデータ基盤を担う部署です。

## 募集の背景
既存のデータ運用に加えて、PMI（M&A後の統合）を主軸に新規案件が増えているため、データ基盤の体制を強化します。
データ基盤は外部委託から内製に切り替えており、チームの中でデータエンジニアを育てていく方針で体制づくりを進めています。

## ポジションの目的
グループ全体のデータドリブン経営を進めることが目的です。
デジタルマーケティングによる売上向上と、バックオフィス業務の効率化によるコスト削減を目指します。
グループのデータマネジメント体制を強化し、AIを使った新しい価値づくりにも取り組みます。

## 主な業務
- グループ全体のデータ活用戦略の策定・実行支援
- POSデータ、顧客データ、Webアクセスログ、広告データ、業務システムデータなどを収集・加工・蓄積するデータパイプラインの設計・構築・運用
- グループ全体の分析基盤となるデータウェアハウス・データレイクの構築・管理
- ETL／ELTプロセスの開発・改善
- データクレンジングやデータバリデーションなど、データ品質を保つ仕組みの構築・運用
- AIエンジニア・データサイエンティストと連携した、機械学習モデルの開発・運用に必要なデータ基盤の構築とデータ提供
- BIツールの導入・設定やデータ可視化環境の構築など、データ活用基盤の整備
- データエンジニアリングに関する技術調査・導入
- グループ内の各部門に向けたデータ活用の啓発・教育

## チームと働き方
グループ各社・各部門のデータを持つ部署、AIエンジニア・データサイエンティスト、既存システムの保守ベンダーと連携して進めます。

## 開発環境
- クラウド／データ基盤：AWS（S3 Data Lake／Data Firehose／Athena／Glue）、Amazon SageMaker Unified Studio
- データ分析／BI・AI：Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Quick、Google BigQuery、Google Colab Enterprise
- 監視／オブザーバビリティ：Datadog
- 言語：Python／SQL
- 開発支援／生成AI：Amazon Q Developer／Kiro
- コラボレーション：Slack／Confluence／Jira／Google Workspace／GitHub Enterprise

データレイクハウスは、Bronze／Silver／Goldの3層で設計しています。

## 得られる経験・キャリア・評価
データ基盤やデータ活用の仕組みを自社で企画・設計・構築し、運用しながらサービスとして育てていく経験ができます。
当社のAI活用の取り組みは、[AWS公式ブログの事例](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-sugi-pharmacy/)で紹介されています。

評価は資格等級制度にもとづいて行います。詳しくは選考の過程でご説明します。

歓迎スキル

- 個人情報を含む機微なデータを扱う環境で、セキュリティやデータガバナンスを考慮した基盤を構築した経験
- ワークフロー管理ツールを使ったデータパイプラインの構築経験
- データサイエンティストや分析担当者との協業経験
- データ基盤とインフラの両方の構築・運用経験

求める人物像

- データを持つ部署やデータサイエンティストと要件をすり合わせ、使われる形のデータに落とし込める方
- 多くの既存システムや並行する案件の中から基盤の課題を見つけ、優先順位を付けて自ら改善を進められる方
- 設計や運用の知見をドキュメントや勉強会で共有し、チームと各部門のデータ活用を広げられる方
- 運用しながらデータ品質やガバナンスの仕組みを見直し、データ基盤をサービスとして育てられる方

応募概要

給与

経験・能力等を考慮の上、当社規定により決定いたします。

勤務地

#### 勤務地
- 関東本部（東京都千代田区：神田駅）※出社と在宅勤務を柔軟に組み合わせられます。

#### 就業場所の変更の範囲
- 雇入れ直後：関東本部（東京都千代田区：神田駅）／変更の範囲：会社の定める事業所（テレワークを行う場合の自宅等を含む）

雇用形態

正社員

勤務体系

#### 勤務体系
- 8時間を基本として、4時間以上12時間以内の範囲で勤務計画にて定める。
- 時間外労働あり

#### 休日・休暇
- 年間休日118日／特別休暇制度（結婚休暇、配偶者出産休暇など）

試用期間

福利厚生

#### 福利厚生
- 社宅制度、子ども手当、短時間労働制度（小学校6年生迄）、社員購買割引制度、社会保険制度、労働組合有、保養施設、企業型確定拠出年金、退職金制度
- 転居を伴う異動の引越し費用は全額会社負担（入居費用は一部自己負担：1.5〜3割）
- 交通費は規定により支給（上限5万円）

#### 賞与
- 年2回（7月・12月）。前年度実績 計4か月分相当。業績に応じて決算賞与あり

#### 昇給制度
- 年1回

#### 定年
- 65歳（再雇用による契約社員として70歳まで勤務可能）

#### 加入保険
- 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

#### 人事・教育制度
- 能力と行動の発揮度を評価と試験で評価し、資格・給与を決定。資格等級制度により、成長に応じて資格を上げていける

#### 受動喫煙対策
- 屋内禁煙