データアーキテクト

正社員

デジタル本部

東京本部（品川）　※在宅勤務との併用可（週2回出社）

1963年、静岡を拠点にリネンサプライ会社として創業。1988年、福祉用具レンタル・販売事業に参入。
現在、両事業とも業界大手のポジションを確立し、売上規模で2030年に850億、2050年に1兆円への成長に向けた全社・事業・ブランド戦略等の変革を行う第2創業期として位置付けています。当社はAI・DXを経営の中核に据え、ホームケア（介護用品レンタル）とリネンサプライ両事業の自社サービスDXを内製で推進しています。かつては社内外あわせて100名規模まで開発組織を拡張しましたが、AIの進化を踏まえ、現在は社内エンジニアを中心に約30名以内の少数精鋭体制へと再構築しています。開発はAI駆動開発（AI-Driven Development）へ移行し、ビジネス側が要件定義・要求定義を担い、AIエージェントを活用して実装・品質・デリバリーのQCDをより速く高める仕組みへと転換を進めています。
今後、卓越したサービス品質及び顧客価値で圧倒的な業界シェアを獲得し、業界の再編と高付加価値化の実現に挑戦することで、『正しく生きる、豊かに生きる』を体現していきます。

ホームケア・リネンサプライ両事業では、基幹システム、業務アプリケーション、SaaS等に、営業・顧客・物流・生産・原価に関するデータが分散しています。今後、経営・現場でのデータ活用やAI・AIエージェントの導入を進めるには、人間が利用するだけでなく、AIがデータの意味を正しく理解し、安全に参照できる基盤が必要です。
そこで、全社のデータモデル・マスタ・データフロー・カタログの意味体系と、それらを載せるデータレイク・DWH等の基盤構成を一体で設計し、全社横断のデータ利活用とガバナンスを両立するデータアーキテクトを募集します。

・3C×STPで整理した事業戦略・顧客価値・業務課題から逆算し、全社データアーキテクチャの基本方針とロードマップを策定する
・全社のデータモデル、マスタ定義、データフロー、データカタログの意味体系を設計し、事業・システム間で一貫したデータ構造を確立する
・データレイク、DWH、データカタログ等の方式選定と構成設計を行い、既存システムからの移行方針と技術判断に責任を持つ
・AIエージェントがデータレイクやデータカタログを直接参照することを前提に、アクセス制御、A2A・MCP連携等の方式を設計する
・データ品質、メタデータ、権限、セキュリティ、データライフサイクルに関する全社方針を策定し、データ利活用とガバナンスを両立する
・設計したアーキテクチャについて経営層・事業部門・開発組織との合意形成を行い、構築・運用・データ活用は関係部署と連携して推進する

・人間だけでなくAIエージェントが直接データを理解・参照することを前提とした、先進的なデータアーキテクチャを設計する経験
・全国に営業・物流・生産拠点を持つ社会インフラ事業で、複数事業を横断する全社データモデルを設計・確立する経験
・論理的なデータ構造と、データレイク・DWH・データカタログ等の物理基盤を一体で設計する経験
・経営管理・原価・営業・物流・生産のデータをつなぎ、経営と現場双方の意思決定を高度化する経験
・経営層・事業責任者・開発組織と直接議論し、全社のデータ利活用とガバナンスの方針を決定する経験

【最終学歴／言語】
・学歴不問
・日本語ネイティブレベル（目安：日本語能力試験（JLPT）N1相当以上）
※ビジネス日本語にとどまらず、日本語話者と自然かつ円滑にコミュニケーションを図り、文脈や細かなニュアンスを正確に理解できる方

【業務経験】
・事業会社またはコンサルティング会社等で、全社または複数事業を横断するデータアーキテクチャを設計した経験
・データモデル、マスタデータ、データフロー、メタデータ等の論理アーキテクチャを設計した経験
・データレイク、DWH、データカタログ等の方式選定・構成設計・技術評価を行った経験
・データ品質、権限、セキュリティ、データライフサイクル等のガバナンス方針を設計した経験
・経営・事業・開発等の関係者と合意形成し、全社の技術方針や移行ロードマップを決定した経験

【コンピテンシー】
本ポジションでは、スキル・経験だけでなく、以下の観点を重視します。

・Technology｜データ技術・技術判断：
データモデリング、ETL／ELT、データ連携、ストレージ等を理解し、複雑な制約下でも適切な技術選定と設計ができること

・System｜アーキテクチャ・品質：
既存の業務・システム・データ構造と技術負債を把握し、将来を見据えたデータ基盤のTo-Beと移行方針を設計できること

・Product｜事業・データ活用：
ホームケア・リネンサプライ両事業の課題を理解し、KPI・マスタ・データ定義を事業価値や意思決定の高度化につなげられること

・Process｜データ管理プロセス：
データ品質、DataOps、メタデータ、変更管理、権限管理等の方針を設計し、継続的に改善できること

・People｜関係者との協働：
アプリチーム、業務部門、外部パートナーと協働し、設計意図や判断基準を共有しながら合意形成を進められること

・Influence｜全社への影響・標準化：
複数のプロダクト・業務領域に共通するデータ定義と基盤方針を整備し、全社のデータ活用へ展開できること

・AI・AIエージェントがデータレイクやデータカタログを直接参照するためのアーキテクチャを設計した経験
・A2A、MCP、API等を用いたシステム・AIエージェント間のデータ連携方式を設計した経験
・製造、物流、SCM、小売、介護、医療等、現場オペレーションを伴う事業のデータアーキテクチャ設計経験
・原価計算、管理会計、予実管理、生産性管理等に関するデータモデルの設計経験
・データガバナンス、データカタログ、マスタデータ管理の導入を、複数部門と連携して推進した経験

1,200万円〜2,000万円

※ご経験やご年収に応じて相談となります

2回（合計　年収の17％（約2.5カ月分））

1回

有　※勤務2年以上

通勤手当

スーパーフレックス（フルフレックス）タイム制　標準労働時間8時間/日

なし

120日（土曜、日曜、祝日）

夏季休暇（1日）、年末年始（12/30〜1/3）
慶弔休暇、育児休暇、介護休暇

健康保険、雇用保険、厚生年金、労災保険

財形貯蓄制度、育児短時間勤務制度（小学校入学年の6月まで）、EAP、長期休業収入補償保険、定期健康診断　他

バックグラウンドチェック、リファレンスチェック、ストレスチェックを選考途中で依頼する場合があります

書類選考 → 1次面接（デジタル本部長補佐｜オンライン｜60分）→ ストレスチェック（必須）→ 2次面接（技術面接・ディスカッション｜システム開発部長＋デジタル本部長補佐｜オンライン｜60分）→ リファレンスチェック（必須）→ 最終面接（代表取締役社長＋適任者｜対面｜60分）