Über diese Business Intelligence & Data Engineer Stelle bei Thermo Fisher Scientific
Work Schedule
Standard (Mon-Fri)Environmental Conditions
OfficeJob Description
所属法人： ライフテクノロジーズジャパン株式会社
事業部・組織名：Commercial Excellence
Job Band： 6
*Band1-5はスタッフレベル相当、Band6以上は管理職レベル相当となります
部下の有無： 無し
About Us
サーモフィッシャーサイエンティフィック インコーポレイテッドについて
米国マサチューセッツ州ウォルサムに本社を置き、世界中に125,000人の従業員を擁しています。総売上高は440億ドル、研究開発費は15億ドルに及び、Thermo Scientific、Applied Biosystems、Invitrogen、Fisher Scientific、Unity Lab Services、Patheon、PPDブランドは、世界のさまざまな分野の基礎・応用研修、製品開発、品質管理・保証、安全保障から医療、製薬・バイオ医薬に至るお客様に広く浸透しています。
サーモフィッシャーサイエンティフィックジャパンについて
ポジションについて
本ポジションは、営業・マーケティング活動を支えるデータ基盤、レポートおよびダッシュボードの設計・開発・運用・改善を担います。
既存環境の安定運用に加え、データ連携、レポートの標準化、日本独自に収集・保有するデータを蓄積する基盤の整備・改善を推進します。また、生成AIを開発・運用業務の効率化に取り入れるとともに、営業・マーケティング部門がデータから必要なインサイトを得やすくする仕組みの検討・提案・実装を担います。事業部門、営業・マーケティング部門、海外の関連チーム、外部パートナーと協働し、業務上のニーズを継続的に利用できる仕組みとして実現することが期待されます。
主な役割と責任
1. データ・BI基盤の設計、開発、運用
- 基幹業務システム、顧客管理システム、データウェアハウスなどをつなぐデータ連携プロセス、データモデル、レポートおよびダッシュボードを設計・開発する
- 日本独自に収集・保有するデータを蓄積し、他の社内システムと連携できる基盤を整備する
- 監視、テスト、障害対応、文書化、変更管理を通じて安定運用を実現し、データ品質、利用価値および運用効率を継続的に向上させる
2. 営業活動と業績の可視化
- 複数の事業部で共通して利用する業績指標を、一貫した定義で計測・表示できる環境を構築する
- 顧客層や営業目的ごとに設計された「どの営業活動を、どの程度実施すべきか」をデータモデルや指標に落とし込み、実際の活動状況を観測できる仕組みを構築する
- 営業・マーケティング部門が顧客管理システムに必要なデータを継続的に入力・活用できるよう、入力プロセス、利用促進施策およびレポートを改善する
3. 技術提案と継続的な高度化
- 営業・マーケティング部門の課題や要望をデータ・システム要件に整理し、実現方法、選択肢、リスクを関係者にわかりやすく説明しながら、解決に向けて進める
- 海外のデジタル・IT関連チーム、外部パートナー、社内外の専門家と連携し、新しい仕組みの構築、技術確認、知識移管および複数部門に関わる課題解決をけん引する
- 生成AIや自動化技術を開発・運用業務やデータ活用に取り入れ、データ・レポーティング環境を継続的に高度化する
求める人物像
- 自身の経験や専門性を生かしつつ、フィードバックや期待どおりに進まなかった結果を客観的に受け止め、自らの判断や進め方の改善につなげられる
- 責任や役割の異なる関係者の立場や視点を理解し、建設的に対話できる
- 正解が明確でない状況や制約のある中でも、選択肢を整理し、現実的な対応方針を定めて物事を前に進められる
- 状況や優先順位の変化を踏まえ、関係者と調整しながら業務の進め方を柔軟に見直せる
- 相手の役割、知識および必要とする情報に応じて、説明の内容や伝え方を調整できる
スキルと経験
必須要件
- SQLを用いたデータ処理・データモデリング、および複数のシステムをつなぐデータ連携基盤、データウェアハウスまたはデータレイクの設計・開発・運用経験
- Power BIなどを用いたレポート、ダッシュボードまたは分析用データモデルの開発経験
- 生成AIを、SQLやコードの作成・確認、データ処理や定型作業の自動化、問題の原因調査、技術文書の作成など、日常の開発・運用業務に組み込んだ実務経験
- 日本語による高いコミュニケーション能力、および海外の関係者と業務を進められる英語力
歓迎要件
- Pythonまたは同等の技術を用い、データベースやファイルからのデータ取得、データの加工・照合、定期更新、他システムとのデータ連携などを自動化した経験
- Azure Data Factoryなどを用いた、クラウド上のデータ連携・処理の設計、開発または運用経験
- Git、GitHub、Azure DevOpsなどを用いた、データ処理・BI開発成果物のバージョン管理やリリース管理の経験
- 生成AIのAPIを利用し、社内データやBI環境と連携する機能や仕組みを開発した経験
