次の仕事の機会を見つけましょう

職種、スキル、勤務地で求人を検索できます。応募書類を準備する前に募集要件を確認しましょう。

魅力的な職種名を見つけることは、仕事探しの出発点です。業務内容、応募条件、働き方を自分の経験と照らし合わせましょう。このガイドでは、候補の絞り込み、応募書類の準備、提出先の確認を順番に進めるためのポイントを紹介します。

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

条件をクリア

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Enterprise Data Architect

Aztec Group

リモート勤務

勤務地
Remote (United Kingdom)
勤務時間
Full Time
掲載日
2026年10月14日

応募する前に、企業のウェブサイトで現在も募集中かどうかと詳しい条件を確認してください。

仕事内容

操作画面は日本語です。企業が掲載した求人の職種名や説明文は原文のまま表示され、英語の場合があります。

At Aztec, we’re committed to building and nurturing a diverse and inclusive workforce where everyone feels valued, respected, and able to grow. We know that different backgrounds, perspectives, and experiences strengthen our business and we welcome applications from all individuals. So, if your experience doesn’t exactly match with every part of the job description, but you are excited about the role, we would still like to hear from you. If you are passionate, curious, innovative and data driven, you could still be a good fit. About the role: Reports to Head of Enterprise Architecture At Aztec Group we credit our technology as one of the core ingredients to our award-winning outsourced solutions. We are currently looking for an Enterprise Data Architect to join our architecture team and help Aztec to deliver their exciting new technology strategy, leveraging Databricks. This role will centre on the design, implementation and maintenance of data models and related architecture for our Azure Data Platform. You will provide technical expertise under the direction of an experienced Manager and with support for continuing professional development, the ideal candidate will become a key part of the Group’s Architecture team. Key responsibilities: Define and maintain the enterprise data architecture, including target-state designs, roadmaps, and architectural standards and patterns. Own the architecture of our Databricks Lakehouse platform, including workspace design, Unity Catalog structure, medallion architecture, and environment strategy. Design and govern integration patterns for sharing data with external clients and third parties, including secure, scalable approaches using Databricks Delta Sharing, APIs, and file-based exchange where appropriate. Lead the design and adoption of Master Data Management (MDM), including entity definitions, golden-record strategy, match-and-merge rules, and stewardship processes. Establish standards and practices for optimising Databricks performance and cost — cluster and compute strategy, Delta table, caching, and workload right-sizing. Define data modelling standards (conceptual, logical, physical) across analytical and operational domains. Work with data governance colleagues to embed data quality, lineage, cataloguing, classification, and access-control policies into platform design. Ensure architectures meet security, privacy, and regulatory requirements, including GDPR and data residency considerations. Review solution designs, provide architectural assurance, and support engineering teams through design authority and peer review. Design data architectures that enable AI adoption — ensuring data is discoverable, well-governed, and AI-ready for machine learning, GenAI, and agentic use cases across the business. Partner with AI/ML teams to define patterns for feature engineering, model data pipelines, vector search, and the safe exposure of enterprise data to AI systems. Evaluate emerging technologies and make pragmatic build/buy/adopt recommendations, including data and AI enablement opportunities. Skills, knowledge and expertise: Deep, hands-on proficiency with Databricks, including Unity Catalog, Delta Lake, workflows, and platform administration concepts. Practical experience with Databricks Delta Sharing and designing integration patterns for external data sharing (e.g. Delta Sharing, secure APIs, event streaming, managed file transfer), including the security and contractual considerations involved. Strong track record designing and implementing Master Data Management solutions, including tooling selection, data stewardship models, and reference data management. Demonstrable expertise in Databricks performance and cost optimisation at scale. Strong data modelling skills (dimensional, 3NF, Data Vault or similar) and experience defining enterprise data models. Solid grounding in Azure, including storage, networking, and identity concepts relevant to data platforms. Experience with data governance frameworks and tools (e.g. Microsoft Purview), data quality management, metadata, and lineage tooling. Strong SQL and working knowledge of Python and/or Spark. Understanding of data security and privacy: encryption, access control (RBAC/ABAC), data masking, and regulatory compliance (GDPR). Excellent communication skills, with the ability to explain architectural decisions in plain language to executive and non-technical audiences. We will provide the training, both in house for relevant technical knowledge and also professional qualifications to enhance your professional development. You will need to be quick to learn new systems and business processes and great with people, as close working relationships between our colleagues and clients is at the heart of what we do. We understand that everyone has different needs, and that’s why our employee package includes a variety of benefits. In addition to a competitive salary, here are some examples of the benefits that we may offer for our permanent roles: Discretionary bonus scheme Flexible, hybrid working Ability to work abroad for up to 3 weeks per annum Generous holiday allowance Pension scheme Private medical insurance, including eye care Life assurance (death in service and critical illness benefit) Worldwide travel insurance Health and wellbeing programmes On-site parking Originally posted on Himalayas

検索して比較し、応募を準備しましょう

次の仕事で活かしたい職種やスキルから検索を始めましょう。勤務地と職種の条件を調整し、求人を開いて担当業務を比較してください。結果がない場合は、短い検索語を試すか、条件を一つずつ外してみましょう。

必須条件と歓迎条件を分けて確認し、勤務時間、報酬、勤務地が掲載されている場合は目を通しましょう。リモート勤務でも、居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されることがあります。現在の募集状況と詳しい条件は企業に確認してください。

募集要件に関連する実際の経験を選び、自分の役割と貢献を説明しましょう。数値は根拠がある場合にのみ使ってください。企業の応募方法に従い、送信前に連絡先、内容、PDFの表示を確認しましょう。

応募前の確認リスト

仕事探しに関するよくある質問

英語の求人が表示されるのはなぜですか?

職種名や説明文は企業が作成したものです。条件や要件を変えないように原文を掲載しています。操作画面とこのガイドは日本語です。日本語の検索で見つからない場合は、「software engineer」のように、掲載言語の職種名やスキル名でも検索してみてください。検索語が自動翻訳されるわけではありません。

リモート求人なら、どの国からでも働けますか?

必ずしもそうではありません。居住国、就労資格、勤務時間帯が指定されている場合があります。元の求人ページで条件を確認してください。記載がない場合は、自分の居住地から応募できると判断する前に企業へ確認しましょう。リモートという表示だけでは、勤務地の制限がないことは分かりません。

検索結果が出ない場合はどうすればよいですか?

より一般的な職種名や一つのスキルで検索し、条件を一つずつ外してみてください。同じような仕事でも企業によって呼び方が異なります。特定の求人が見つからなくなった場合は、企業の採用ページで求人番号を探しましょう。検索条件を広げても、終了した募集が再開するわけではありません。

ResumizeAIから応募が送信されますか?

応募ボタンは外部サイトを開きます。企業または採用サービスの案内に従い、そのサイトで送信を完了してください。ResumizeAIで応募書類を作成しただけでは応募は送信されません。リンク先が企業のトップページの場合は、該当する募集を探してから手続きを進めましょう。

応募書類とカバーレターはどう調整すればよいですか?

募集要件と、自分が説明できるプロジェクト、業務、成果を結び付けます。経験していない技術や実績を加えず、関連する経験を分かりやすく示してください。カバーレターでは応募理由を具体例とともに伝えます。指定された言語とファイル形式に従い、送信前に両方の書類を確認しましょう。