【Alexion Japan】Principal Data Engineer Lead

ポジション概要:

Principal Data Engineer – APJ Data Warehouse は、APJにおけるエンタープライズデータ基盤の設計・構築・高度化を技術面からリードするポジションです。

Snowflakeを中核とした、スケーラブルかつ標準化されたAPJ Data Warehouse（DWH） を構築し、各市場やシステムに分散しているCommercial Dataを、信頼性が高く再利用可能なデータプロダクトとして統合します。

主な対象データドメインは以下です。

· 顧客マスターデータ

o アルトマーク等の顧客データ

· 営業アライメントデータ

o 営業組織、テリトリー、担当者・顧客アサインメント

· 実消化 / JD Salesデータ

· 市場売上データ

· CRM活動データ

o 顧客タッチポイント、CRM営業活動、Digital Engagement Dataなど

これらのデータを統合することで、Business Intelligence、Commercial Analytics、Advanced Analytics、AI が共通利用できるAPJ Data Foundationを構築します。

本ポジションはArchitectureだけを担当する役割ではなく、Snowflake、dbt、Fivetranを自らHands-onで活用できるPrincipal Engineer として活躍いただきます

主な職務内容

1. APJ Data Warehouse Architecture & Engineering

• Snowflakeを中心としたAPJ共通Data Warehouseの設計・構築
• APJ各Market・Business Functionで共通利用できるデータアーキテクチャの設計
• メダリオンアーキテクチャ、拡張性・再利用性を考慮したData Layerの設計
• 各国固有の要件とAPJ共通Standardを両立するData Modelの設計
• BI、Analytics、Data Science、AIから利用可能なデータプロダクトの構築
• Performance、Scalability、Maintainability、Reliabilityを考慮したEngineering Standardの確立

2. Commercial Data Domain Integration

以下の主要Commercial Data Domainの統合・モデリングをリードします。

Customer Master Data

• アルトマーク等のHCP/HCO顧客マスターデータの統合
• Customer IDやHCP/HCO Relationshipを考慮した顧客データモデルの構築
• Customer MasterとCRM、Sales、Alignmentデータをつなぐ共通データ基盤の構築

Sales Alignment

• 営業組織、Territory、担当者、Customer Alignment等のデータモデル構築
• Customer Master、Sales、CRM Activityとの統合
• 組織変更・担当変更等を考慮した分析用データモデルの設計
• JD Sales / Secondary Sales Data
• 実消化 / JD Salesデータを取り込むData PipelineおよびData Modelの構築
• Sales Transaction Dataの標準化
• Reporting / Analyticsで再利用できるSales Data Productの構築
• Data Quality CheckおよびValidationの実装

Market Sales Data

• 市場売上等のExternal Market DataのDWHへの統合
• Product / Market等の分析に利用できる共通データモデルの構築
• Internal Sales DataとExternal Market Dataを組み合わせたAnalytics基盤の整備

CRM Activity Data

• CRM上のCustomer Interaction / Activity Dataの統合
• Customer Master、Sales Alignment、Sales Dataとの連携
• Customer Engagement分析に利用できる再利用可能なデータセットの構築

3. Snowflake Data Platform Engineering

• Snowflakeを利用したEnterprise Data Warehouseの設計・開発
• 大規模なCommercial Dataを対象としたData Modeling
• SQLおよびData ModelのPerformance Optimization
• APJ全体で再利用可能なArchitecture PatternおよびEngineering Standardの策定
• BI / Analytics / AI向けのCurated Data Productの構築

4. dbt Data Transformation & Modeling

• dbtを利用したTransformation Layerの設計・開発
• SQLベースのModularかつReusableなData Modelの開発
• APJ共通Data Modeling Standardの確立
• dbtを利用したTest、Documentation、Data Quality Checkの実装
• Business Definitionを標準化されたAnalytical Data Modelへ変換
• Git / Code Reviewを活用したEngineering Practiceの確立

5. Fivetran Data Integration

• Fivetranを利用したData Ingestion Pipelineの設計・実装
• Source System / External Data SourceからSnowflakeへのデータ連携
• Pipeline Monitoringおよび障害対応
• 新しいAPJ Data SourceのOnboarding
• 安定性・保守性を考慮したELT Pipelineの構築

6. Data Quality & Governance

• 主要Data Domainに対するData Quality Controlの確立
• Automated Data Quality CheckおよびValidation Ruleの実装
• Business DefinitionおよびData Modelの標準化
• Data Owner / Data Stewardとの連携
• Customer / Commercial Dataを信頼して利用できるData Foundationの構築

7. Analytics & AI Enablement

• Power BI等から利用可能なAnalytics-ready Datasetの構築
• Advanced Analytics / Data Science向けData Productの提供
• AI/MLおよびGenerative AIへの将来的な活用を考慮したデータ基盤設計
• Standardized / Governed Data Productを通じたSelf-service Analyticsの促進

必須要件

Technical Skills

• 以下の3つすべてについてHands-onの実務経験を必須とします。

Snowflake

• Snowflakeを利用したData Warehouse / Data Mart設計・開発経験
• Advanced SQL
• Data Modeling
• Performance Optimization
• Enterprise Analytics向けデータアーキテクチャ設計

dbt

• dbtを利用したData Transformation / Data Modelingの実務経験
• Modular / ReusableなData Modelの設計
• dbt Test / Documentationの実装経験

Fivetran

• Fivetranを利用したData Integrationの実務経験
• ELT / Data Pipelineの設計・運用経験
• Source-to-Snowflake Integration
• Pipeline Troubleshooting

その他の必須スキル

• 高度なSQLスキル
• Cloud Data Architectureに関する知識・経験
• ETL / ELT Architectureの実務経験
• Data Warehouse / Analytical Data Modelingの経験
• Data Quality Managementの知識
• ProductionレベルのData Pipeline設計・開発経験
• Gitを利用したVersion Control / Collaborative Development
• 高いProblem Solving / Troubleshooting能力

Language Requirements

日本語

• Nativeレベル必須

• 日本のBusiness Stakeholderと独力でRequirements Gatheringを実施できること
• Business Requirementを理解し、Data Model / Technical Requirementへ変換できること
• 技術的な内容をBusiness Stakeholderに説明できること

英語

• Business-level

• APJおよびGlobalのTechnical / Business Stakeholderと協働できること

歓迎要件

• 製薬・Life Sciences業界での実務経験
• 製薬Commercial Dataに関する経験
• HCP / HCO Customer Master Dataの経験
• 営業Territory / Alignment Dataの経験
• 実消化 / Secondary Sales Dataの経験
• 市場売上データの経験
• CRM / Customer Engagement Dataの経験
• Power BI等のEnterprise BI Platformの経験
• AI/ML向けData Productの構築経験
• Master Data Management、Data Governance、Data Quality Managementの経験

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