[DXA] Digital Transformation Acceleration - Data/AI データアーキテクト

チーム紹介 KPMGコンサルティングにおける、Data/AIの専門家集団が当チームです。昨今、あらゆる企業においてデータとAIの活用が企業価値向上の源泉となっており、その中心的な役割を担う各企業のCDO/CAIOが抱えるペインポイントをデータ/AI活用の観点から解消し、その先にあるビジネス成果創出を実現します。

顧客目線で「何を為したいか」というデータ活用戦略から、それらを実現するAIエンジニアリング、データサイエンス、プラットフォーム構築、データマネジメント領域を伴走型で支援します。

【人員構成】

総合系/IT系コンサルティングファーム、ITプロダクト/サービスプロバイダー、SIerの出身者を中心に、一般事業会社の経営企画部、業務改革推進担当など、コンサルティング・デジタル領域の未経験者も多数在籍

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Digital Transformation Acceleration（DXA）紹介

職務内容 当チームにおけるデータプラットフォーム領域で、先端テクノロジー含むさまざまなソリューションやKPMGグローバルアセットを含む各種方法論を駆使し、各企業の経営・業務双方の目線に立った最適なデータプラットフォームの要件整理、ソリューショニング及び導入に至る包括的な支援によるビジネス成果創出を実現します。

【具体的な案件内容】 ■データ利活用基盤構想／導入

データ利活用のテクノロジーは日進月歩で進化しています。これらの最新テクノロジーを駆使し、社内外のデータを迅速に取得し活用できるデータ利活用基盤を導入することでビジネスの意思決定、競争力の構造に貢献していくことが求められます。

単なるシステム導入ではなく、企業が解決すべきビジネス課題、データ/AI活用の成熟度、遵守すべき各種法令等を踏まえ、確実なビジネス成果創出を実現するデータ利活用基盤導入と導入後のデータ/AI活用高度化に合わせたエンハンスを支援します。

■データマネジメント支援

IoTやモバイル端末の普及、データテクノロジーの進化により、ヒトやモノの動きなどの膨大なデータを活用することができるようになり、これらのデータを継続的にビジネスへ活かし続ける取組（＝データマネジメント）の重要性が高まっています。

企業のデータ利活用の課題や成熟度にあわせ、データの品質向上と一貫性の確保、データの保護とセキュリティの確保等の重点課題に対応できる効果的なデータプラットフォーム導入を支援するとともに、組織や運用最適化を考慮したデータ活用促進などの取組を継続的に支援します。

【役割及び責任】 ＜シニアコンサルタント＞

上記のプロジェクトに参画し、クライアントとのコミュニケーションを通じてデータ活用に関する業務・経営課題を整理し、データプラットフォームの構想策定から設計・導入までを推進します。

具体的には、以下の役割を担います。

• クライアントの業務・データ活用状況の理解、課題整理および要件定義の実施
• データプラットフォーム・データアーキテクチャの構想策定、設計・導入
• クラウド・データ基盤・BI等を活用したデータ利活用ソリューションの具体化・実装
• データマネジメント（データ品質、データガバナンス、メタデータ管理、データセキュリティ等）の設計・導入支援
• データ分析・BI等を通じた業務・意思決定高度化の実務推進
• 自社サービス開発における機能実装および改善活動への参画
• プロジェクト成果物の作成および納品対応

技術力とビジネス理解の双方を活かし、実装可能な形で価値創出を行うことが求められます。

＜マネージャー以上＞

上記のプロジェクトを統括し、クライアントへの価値提供最大化とプロジェクト成功に対して責任を持ちます。コンサルタントの実務推進に加え、チームをリードし、データプラットフォームの構想策定から導入・高度化までのプロジェクト全体を管理・推進します。

具体的には、以下の役割を担います。

• クライアントとのリレーション構築および期待値マネジメント
• プロジェクト全体の計画策定（スコープ・スケジュール・品質・コスト管理）
• データ活用構想、要件定義およびデータアーキテクチャ設計における意思決定・レビュー
• データプラットフォーム、データマネジメント等の技術・ソリューション選定および導入方針の策定
• チームマネジメント（メンバー育成、進捗管理、品質担保）
• リスク管理および課題解決の推進
• 自社ソリューションの企画・方向性検討への関与
• プロジェクト全体の成果責任（顧客価値創出・納品品質の担保）

ビジネス視点と技術視点の双方を踏まえ、プロジェクトを成功に導くリーダーシップが求められます。

応募資格 ※外国籍の方も日本語CV必須とさせて頂きます/Japanese CV required for non- Japanese candidates

【全職位 必須要件(志向)】 ・高いビジネスマインドを持って、クライアントファーストな立ち振る舞いができること

・クライアントに寄り添い、クライアントの立場で悩み考え抜く

・常にクライアントの期待値を超え、示唆に富んだ高品質のアウトプットを追求する

・最先端のテクノロジーやビジネスケースにアンテナを張り、率先して習得する

・変化や失敗を恐れず、何事にも前向きにチャレンジする

・多様なバックグラウンドを持つ仲間を尊重し、お互いが安心して最大限のパフォーマンスを発揮できる環境を創る

・ネットワークやナレッジをフル活用し、積極的に意見をぶつけ合い、よりイノベーティブな価値創出に挑む

【シニアコンサルタント】 ＜求める経験＞ 下記いずれかの経験を有するもの：

• 2年以上のデータ基盤・データエンジニアリング領域における実務経験（データベース設計・構築、ETL/ELT、データパイプライン、クラウドデータ基盤等）またはそれに準ずる経験
• 1年以上のデータ分析・BI・データ活用に関する実務経験（Python、SQL等を用いたデータ分析、BIダッシュボード開発、データ可視化等）またはそれに準ずる経験
• データマネジメント、データガバナンス、データ品質管理等に関する実務経験
• クライアントまたは社内ステークホルダーとの要件整理・調整経験

※コンサルティングサービスの経験は必須ではありません。未経験の方は入社後、OJTとOff-JTでの両側面でのサポートを実施します。

• データベース、データウェアハウス、データレイク等のデータ基盤に関する基礎知識
• データパイプライン、ETL/ELT、データモデリング等に関する基本的な設計・実装スキル
• クラウドプラットフォーム（Azure、AWS、GCP等）を活用したデータ基盤の基本的な設計・実装スキル
• SQLおよびPython等を用いたデータ処理・分析スキル
• データマネジメント、データガバナンス、データ品質等に関する基礎知識
• MS PowerPoint、MS Excel、MS Wordスキル
• 論理的思考力および課題解決力
• 日本語N1相当

【マネージャー以上】 下記すべて、またはいずれか複数の経験を有するもの：

• 5年以上のデータ基盤・データエンジニアリングまたはシステム開発経験（要件定義〜設計〜開発〜導入までの一連の工程の経験）
• 2年以上のデータプラットフォーム、データマネジメントまたはデータ活用プロジェクトにおける実務経験
• 5年以上のクライアントフェイシング経験（提案、折衝、課題整理、要件定義等）
• 5年以上のプロジェクトマネジメント経験（進捗管理、品質管理、チームマネジメント、リスク管理等）

※コンサルティングサービスの経験は必須ではありません。

• データプラットフォーム／データアーキテクチャに関する実務レベルの知識（DWH、データレイク、データレイクハウス、データパイプライン等）
• データマネジメントに関する実務レベルの知識（データガバナンス、データ品質、メタデータ管理、データセキュリティ等）
• クラウドを活用したデータ基盤の設計・導入能力
• 要件定義およびデータアーキテクチャ設計能力
• プロジェクトマネジメントスキル（QCD管理、リスク対応）
• クライアントコミュニケーションおよびステークホルダーマネジメント能力
• チームリーディングおよびメンバー育成能力
• 論理的思考力および課題解決力
• 日本語N1相当

【その他評価されるご経験】 ■企業のデジタルトランスフォーメーションに係るコンサルティング業務経験

■企業のデータ活用・データマネジメントに係る構想策定・改革支援経験

■企業の部長級以上をカウンターとするコンサルティング業務経験

■大規模なデータプラットフォーム／データ基盤の構想・設計・構築経験

■5名以上のチームリード経験

■Databricks、Snowflake、Microsoft Fabric、BigQuery等を活用したデータプラットフォームの設計・構築経験

■Spark、Kafka等を活用したデータパイプライン／ストリーミング基盤の設計・構築経験

■SQL、Python等を用いた大規模データ処理・分析の経験

■データカタログ、メタデータ管理、データ品質管理、マスターデータ管理等のデータマネジメント基盤の導入・運用経験

■Tableau、Power BI、Looker等のBIツールを活用したデータ可視化・分析基盤の設計・開発経験

■Alteryx、Dataiku等を活用したデータ加工・分析環境の設計・開発経験

■生成AI・AIエージェント等におけるデータ基盤・RAG基盤の設計・構築経験

■データセキュリティ、アクセス制御、個人情報保護等を考慮したデータ基盤の設計経験

■応用情報技術者資格または同等のITスキル

■データマネジメント関連資格（CDMP等）

■英語語学力（会話及び読解双?ともにビジネスレベル以上）：TOEIC目安 - 880点以上

待遇 【契約期間】

期間の定めなし

【給与】

マネジャー未満：年収595万円〜（固定残業手当（50時間相当分）を含む）

マネジャー以上：年収1040万円〜

賞与別途

【試用期間】

あり（6ヶ月）

【業務内容】

コンサルティング業務 （変更の範囲）当社の指定する業務

【就業時間】

9:15〜17:15（マネジャー未満は左記を標準時間とするフレックスタイム制(コアタイムは9:00〜17:00のうち3時間））

【休憩時間】

1時間（業務に支障のない範囲で従業員の決定に委ねる）

【休日・休暇】

土曜日、日曜日、国民の祝日、年末年始（12月29日から1月4日まで）、その他会社の指定する日

有給休暇10日〜20日

休日日数120日

慶弔休暇、特別休暇

【時間外労働】

あり

【待遇・福利厚生】

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、退職金制度

財形貯蓄制度、公認会計士企業年金基金、健康保険組合カフェテリアプラン

ワークライフバランス支援制度 KPMGコンサルティングでは、仕事と育児の両立が可能となる職場環境の実現を目指し、様々な支援制度を整備しています。

http://recruit.kpmg-consulting.jp/about5.html

・ベビーシッター育児支援補助

就労のために在宅保育サービスを利用する場合に利用料金を補助する制度

・病児保育サポート制度

普段保育園に通っているお子様が風邪などの病気にかかり（あるいは回復期にあって）集団保育ができない場合に、そのお子様を預け入れる事ができる制度

・保活コンシェルジュサービス

育児休業明けからのスムーズで早期な職場復帰への支援として、育児休業から職場復帰する際にお子様を保育所へ入れるための活動（以下「保活」）を全面的にサポートする制度

個々のニーズや状況にあった保育所情報や、保活に向けての動き方などについて、専門スタッフからきめ細かなアドバイスを受けることができます。

・保育園費用補助制度

育児休業中に認可保育園に預けることができず、復職のためにやむを得ず認可外保育園にお子様を預けなければならない方の職場復帰支援として、認可保育園に預けるまでの間の保育料の一部を補助する制度

【受動喫煙防止措置の状況】

屋内原則禁煙

その他働き方に関する制度ご案内：

https://kpmg.com/jp/ja/home/media/press-releases/2022/09/kc-work-style.html

勤務地 本社：東京都千代田区大手町1-9-7 大手町フィナンシャルシティ サウスタワー

（地下鉄丸ノ内線大手町駅A1出口直結）

大阪オフィス：大阪市北区曽根崎2-12-7 清和梅田ビル5階

※業務によって地方を含む顧客に常駐する場合があります

（変更の範囲）

当社の指定する当社の事業所その他常駐先