職種
データエンジニア年収
800万円 〜利用技術
- Python
- SQL
- AWS
- Azure
- Amazon SageMaker
生成AIの活用状況
最終更新日:2026-06-01最新の情報についてはカジュアル面談や選考の中で確認ください。
生成AI技術/ツールの導入・活用状況
プロダクト/サービスへの組み込みを実施・推進している社内活用による業務効率化を目的に導入・活用している
開発組織において公式に導入・活用されているAIツール・機能・技術
ChatGPT, GitHub Copilot, Amazon Bedrock, Claude, Gemini, AI Agent, Claude Code
仕事内容
【会社・部署について】
スギ薬局は1976年の創業以来、「地域の皆さまの健康に貢献する」という軸を変えずに成長を続けてきました。現在は全国約2,000店舗のドラッグストア・調剤薬局を展開する企業です。
配属予定のAX戦略本部 クラウド・データ基盤課は、グループのクラウドインフラとデータ基盤を担う部署です。
【ポジションの存在意義】
既存のデータ運用に加えて、PMI（M&A後の統合）を主軸に新規案件
開発環境
- クラウド／データ基盤：AWS（S3 Data Lake／Data Firehose／Athena／Glue）、Amazon SageMaker Unified Studio
- データ分析／BI・AI：Amazon Bedrock、Amazon SageMaker、Amazon Quick、Google BigQuery、Google Colab Enterprise
- 監視／オブザーバビリティ：Datadog
- 言語：Python／SQL
- 開発支援／生成AI：Amazon Q Developer／Kiro
- コラボレーション：Slack／Confluence／Jira／Google Workspac
求人の特徴
利用技術
- Python
- SQL
- AWS
- Azure
- Amazon SageMaker
- Datadog
- Amazon Bedrock
- Amazon Q Developer
- Kiro
- GitHub Enterprise
- Slack
- Jira
- Confluence
- Google Workspace
趣向性
- 法人顧客向けサービスの開発
- 職場の一体感
- 新しい取り組み・技術の活用
- サービス企画・提案業務への参加
- 最後までやり抜く責任感
- 周囲とのコミュニケーション
- 関係者・関係部署とのやりとり
- 部下・メンバーのサポート
- 継続的な改善活動
- ロジカルさや問題解決能力
- Web
- インフラ
- セキュリティ
- ビッグデータ・データ解析
- 機械学習
- 業務システム
- 開発の効率化・最適化
- サービスの運用・保守
- サービスの仕様策定・設計
- マネジメント