SIerシニアエンジニア（DWH担当） → クラウドデータエンジニア
データ基盤エンジニア: 企業のデータ活用を支える基盤システムの設計・構築・運用を担い、分析者や機械学習エンジニアが効率的にデータを活用できる環境を提供するエンジニア職種。
完全プランを見る大手SIerに12年間在籍し、金融・製造業向けのオンプレDWH構築プロジェクトをリードしてきた。Oracle DB・Teradata・Informaticaを使ったETL設計と大規模バッチ処理の実装を得意とし、プロジェクトリーダーとして10名規模のチームをマネジメントした実績もある。ウォーターフォール型の開発スタイルが染みついており、要件定義からリリースまでの工程管理に長けている。しかし近年、顧客から「クラウドDWH（BigQuery/Redshift）への移行支援ができるか」という要求が増えてきたにもかかわらず、自社の技術スタックはオンプレ中心でクラウド技術に遅れを感じている。モダンなデータスタック（dbt・Airflow・Spark）やアジャイルな開発手法を習得し、クラウドファーストのデータエンジニアとして市場価値を高めたいと強く思っている。
「オンプレDWHの深い経験とSQL・ETL設計力を活かしながら、クラウドネイティブなデータ基盤構築のスペシャリストへシフトしたい。BigQueryやRedshiftを核とするモダンデータスタックを習得し、企業のデータ基盤を刷新するプロジェクトでテックリードとして活躍することを目指している。」
西村 健さん本人の学習設計の語り
まずGCPとAWSのデータサービスを体系的に学び、オンプレDWHとの設計思想の違いを整理する。「データ指向アプリケーションデザイン」でクラウド時代の分散データシステムの原則を理解した後、DockerとKubernetesでコンテナ化・オーケストレーションを習得する。第2フェーズでは、IaCによるインフラ自動化とCI/CDパイプラインを組み合わせたDevOpsプラクティスを体得し、クラウドDWH環境のフルスタック構築と運用ができる状態を目指す。
現在のスキル水準とクラウドデータエンジニアに必要な水準を並べ、何を伸ばすべきかを可視化しています。
迷ったらこの順番で読むのが推奨。基礎 → 実践 → 視座を上げる、という流れで構成されています。
なぜこの本か
オンプレDWHで長年培ったバッチ処理・ETL設計の経験を、クラウド時代の分散システム設計へとアップデートする最良の一冊。ストリーミング処理やデータモデリングの原則が体系的に理解できる。
なぜこの本か
BigQueryを核とするGCPのデータサービスを実践的に学べる。既存のDWH知識をクラウドネイティブな設計思想へ翻訳するための橋渡しとなる一冊。
なぜこの本か
オンプレ時代には不要だったコンテナ技術を基礎から実践まで網羅的に習得できる。データパイプラインのコンテナ化とオーケストレーションを理解するための土台となる。
GCP/AWSのデータサービス、クラウドネイティブなDWH設計思想、コンテナ技術の基礎
IaCによる基盤自動化、DevOpsプラクティス、マイクロサービス設計のデータ基盤への応用
このキャリア遷移を目指す西村 健さんが活用を検討しやすい転職サービスをまとめました。
シニアエンジニア・テックリードクラスのクラウドデータエンジニア求人が多く、年収アップを狙った転職に最適
※ サービス選びの参考情報。利用は各自の判断で。
外資系IT企業や先進的なデータエンジニアリング組織への転職支援に強く、DWH経験者のキャリアチェンジに実績がある
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同じ職種・近いレベル感を目指す他のペルソナです。学習プランや読む順番のバリエーションとして参考にしてください。
西村 健さんの学習プランは「データ基盤エンジニア」を目指す一例です。 職種全体のロードマップ・必要スキル・代表的な書籍は専用ページで体系的に確認できます。
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