【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

Date Posted

05-11月-2026

Closing Date

30-1月-2027

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