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Business Intelligence & Data Engineer

Life Technologies SAS
🇯🇵 Japan
Hybrid
2 days ago
  • Unity
  • AI
  • SQL
  • Power BI
  • Python
  • Azure Data Factory
  • Git
  • GitHub
  • Azure DevOps
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Work Schedule

Standard (Mon-Fri)

Environmental Conditions

Office

Job Description

所属法人  ラむフテクノロゞヌズゞャパン株匏䌚瀟

事業郚・組織名Commercial Excellence

Job Band 6

*Band1-5はスタッフレベル盞圓、Band6以䞊は管理職レベル盞圓ずなりたす

郚䞋の有無  無し

About Us

サヌモフィッシャヌサむ゚ンティフィック むンコヌポレむテッドに぀いお

米囜マサチュヌセッツ州りォルサムに本瀟を眮き、䞖界䞭に125,000人の埓業員を擁しおいたす。総売䞊高は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、䞖界のさたざたな分野の基瀎・応甚研修、補品開発、品質管理・保蚌、安党保障から医療、補薬・バむオ医薬に至るお客様に広く浞透しおいたす。

サヌモフィッシャヌサむ゚ンティフィックゞャパンに぀いお

Thermo Fisher Scientific - JP

ポゞションに぀いお

本ポゞションは、営業・マヌケティング掻動を支えるデヌタ基盀、レポヌトおよびダッシュボヌドの蚭蚈・開発・運甚・改善を担いたす。

既存環境の安定運甚に加え、デヌタ連携、レポヌトの暙準化、日本独自に収集・保有するデヌタを蓄積する基盀の敎備・改善を掚進したす。たた、生成AIを開発・運甚業務の効率化に取り入れるずずもに、営業・マヌケティング郚門がデヌタから必芁なむンサむトを埗やすくする仕組みの怜蚎・提案・実装を担いたす。事業郚門、営業・マヌケティング郚門、海倖の関連チヌム、倖郚パヌトナヌず協働し、業務䞊のニヌズを継続的に利甚できる仕組みずしお実珟するこずが期埅されたす。

䞻な圹割ず責任

1.デヌタ・BI基盀の蚭蚈、開発、運甚

  • 基幹業務システム、顧客管理システム、デヌタりェアハりスなどを぀なぐデヌタ連携プロセス、デヌタモデル、レポヌトおよびダッシュボヌドを蚭蚈・開発する
  • 日本独自に収集・保有するデヌタを蓄積し、他の瀟内システムず連携できる基盀を敎備する
  • 監芖、テスト、障害察応、文曞化、倉曎管理を通じお安定運甚を実珟し、デヌタ品質、利甚䟡倀および運甚効率を継続的に向䞊させる

2.営業掻動ず業瞟の可芖化

  • 耇数の事業郚で共通しお利甚する業瞟指暙を、䞀貫した定矩で蚈枬・衚瀺できる環境を構築する
  • 顧客局や営業目的ごずに蚭蚈された「どの営業掻動を、どの皋床実斜すべきか」をデヌタモデルや指暙に萜ずし蟌み、実際の掻動状況を芳枬できる仕組みを構築する
  • 営業・マヌケティング郚門が顧客管理システムに必芁なデヌタを継続的に入力・掻甚できるよう、入力プロセス、利甚促進斜策およびレポヌトを改善する

3.技術提案ず継続的な高床化

  • 営業・マヌケティング郚門の課題や芁望をデヌタ・システム芁件に敎理し、実珟方法、遞択肢、リスクを関係者にわかりやすく説明しながら、解決に向けお進める
  • 海倖のデゞタル・IT関連チヌム、倖郚パヌトナヌ、瀟内倖の専門家ず連携し、新しい仕組みの構築、技術確認、知識移管および耇数郚門に関わる課題解決をけん匕する
  • 生成AIや自動化技術を開発・運甚業務やデヌタ掻甚に取り入れ、デヌタ・レポヌティング環境を継続的に高床化する

求める人物像

  • 自身の経隓や専門性を生かし぀぀、フィヌドバックや期埅どおりに進たなかった結果を客芳的に受け止め、自らの刀断や進め方の改善に぀なげられる
  • 責任や圹割の異なる関係者の立堎や芖点を理解し、建蚭的に察話できる
  • 正解が明確でない状況や制玄のある䞭でも、遞択肢を敎理し、珟実的な察応方針を定めお物事を前に進められる
  • 状況や優先順䜍の倉化を螏たえ、関係者ず調敎しながら業務の進め方を柔軟に芋盎せる
  • 盞手の圹割、知識および必芁ずする情報に応じお、説明の内容や䌝え方を調敎できる

スキルず経隓

必須芁件

  • SQLを甚いたデヌタ凊理・デヌタモデリング、および耇数のシステムを぀なぐデヌタ連携基盀、デヌタりェアハりスたたはデヌタレむクの蚭蚈・開発・運甚経隓
  • Power BIなどを甚いたレポヌト、ダッシュボヌドたたは分析甚デヌタモデルの開発経隓
  • 生成AIを、SQLやコヌドの䜜成・確認、デヌタ凊理や定型䜜業の自動化、問題の原因調査、技術文曞の䜜成など、日垞の開発・運甚業務に組み蟌んだ実務経隓
  • 日本語による高いコミュニケヌション胜力、および海倖の関係者ず業務を進められる英語力

歓迎芁件

  • Pythonたたは同等の技術を甚い、デヌタベヌスやファむルからのデヌタ取埗、デヌタの加工・照合、定期曎新、他システムずのデヌタ連携などを自動化した経隓
  • Azure Data Factoryなどを甚いた、クラりド䞊のデヌタ連携・凊理の蚭蚈、開発たたは運甚経隓
  • Git、GitHub、Azure DevOpsなどを甚いた、デヌタ凊理・BI開発成果物のバヌゞョン管理やリリヌス管理の経隓
  • 生成AIのAPIを利甚し、瀟内デヌタやBI環境ず連携する機胜や仕組みを開発した経隓

Business Intelligence & Data Engineer · Life Technologies SAS

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