本田技研工業株式会社　募集職種一覧

勤務形態

【正規】一般

募集背景

【採用背景】

当課では、四輪・二輪をはじめとする全プロダクトにおける原価計算、研究開発、生産、購買、販売、アフターセールスなど、様々な部門のデータ分析担当者が横断的に活用できる「グローバル共通データプラットフォーム」の提供をミッションとしています。

現在、日本と米国ではデータ基盤の整備が進んでいますが、今後は中南米やアジア地域を含めたグローバル全体への共通基盤展開が急務となっています。また、AI時代に備え、AIが学習し実務で利用できる「次世代のデータ環境」の構築も進行中です。

既存基盤の安定運用を牽引しつつ、グローバルでの展開協議や次世代プラットフォームのアーキテクチャ設計をリードしていただける即戦力人材を募集します。

職務内容

【業務内容】

全社横断で利用されるグローバル共通データプラットフォームのメンバーとして、既存のAWS基盤の維持・運用から、次世代プラットフォームの企画・設計、およびグローバル拠点への展開までを一貫してお任せいたします。

※ご経験や適性に応じて、既存基盤の運用をベースに徐々に次世代の企画・設計やグローバル展開の業務へと幅を広げていただきます。

＜具体的には＞

●既存基盤の維持・運用

・AWS上に構築された既存データ基盤の運用・保守・トラブルシューティング

・運用標準化、自動化の推進およびITベンダーのコントロール・技術調整

・データ連携基盤（Enterprise DWH、ETL基盤）の開発・課題可視化・改善計画の実行

●次世代データプラットフォームの企画・アーキテクチャ設計

・AI Readiness（AI活用）を見据えたデータソース確保、格納先、連携方式、権限等のアーキテクチャ設計

・データカタログ、Iceberg等のオープンテーブル形式を用いた新技術のPoC/PoT推進

・既存基盤と次世代基盤の役割分担および移行方針の策定

●グローバル展開・データオンボーディング

・日本、米国（カリフォルニア・オハイオ）のメンバーと連携した開発機能の理解および日本への移管作業

・中南米、アジア太平洋等の海外拠点と協議し、共通基盤展開に向けた要件調整

・各部門が保有するデータの加工・統一、インターフェース管理、新規データ連携企画の立案

※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります

【利用技術・サービス】

・クラウドプラットフォーム：AWS（S3、Redshift、Lake Formation等）、Azure、GCP 等

・開発言語・ツール：SQL、Python、Terraform 等

・データ基盤関連：Databricks、Snowflake、Apache Iceberg 等のオープンテーブル形式、ETL／ELT製品

・プロジェクト管理：Jira、Confluence、Teams 等

【魅力】

●全社のトップダウンによるDX推進の最前線に立ち、上流から下流まで、Hondaのあらゆるプロダクト（四輪・二輪・パワープロダクト等）に関わる大規模なデータ活用・業務変革をリードできます。

●日本にいながら北米、中南米、アジアなどの拠点をサポートでき、年に1回程度のアメリカ出張などを通じて、グローバルスタンダードな基盤構築に最前線で携わることができます。

●AI時代に向けた次世代データ環境の構築や、最新技術（Iceberg、Databricks、生成AI等）の検証・導入など、最先端の技術に触れながら自らの手でアーキテクチャを描くことができます。

●データアナリストに向けた「分析基盤そのもの」を創り上げる役割であり、単なる現場の個別サポートに留まらない、全社最適の視点と大きな裁量を持って活躍できる環境です。

【現場従業員の声】

★35歳（社会人経験年数11年）

グローバル共通データ基盤の企画から運用までを一気通貫で経験でき、国内外の多様な関係者と協働しながら、Honda全体のデータ活用を変えていける仕事です。新しい技術を試すだけでなく、実際の利用部門への展開、運用定着、コスト最適化まで成果につなげることができます。

職場環境

【職場環境・風土】

配属となるグループは、日本とアメリカ（カリフォルニア駐在員・ローカルスタッフ、オハイオ）が密に連携し合うグローバルな組織です。

役職や所属に関係なく技術・業務の両面から意見を交わすフラットな風土があり、新しい技術を積極的に検証しながらも、利用者への価値提供や安定運用をチーム全体で助け合いながら追求しています。個人に依存しない標準化・自動化された持続可能なサービスへの変革を推進しています。

【キャリアパス】

入社後は既存データ連携やDWHの開発・運用、グローバル展開を経験していただきます。その後は、データプラットフォームのアーキテクト、サービスオーナー、グローバルプロジェクトリーダーへのステップアップや、データ／AI基盤領域の専門職・マネジメント層など、ご自身の志向に合わせて幅広いキャリアを描くことが可能です。