Snowflakeの案件一覧

士業向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、データ活用基盤チームの立ち上げを支援します。
データ集約基盤の設計、データ連携フロー整備、分析基盤運用、データマート設計、データ管理体制構築、将来的なAI活用基盤への拡張までを担うポジションです。
基幹・会計データの経営判断向け活用基盤への移行フェーズとなります。

– クラウド型データ倉庫・データ集約基盤の設計・構築・運用経験
– SQLによるデータ加工・分析経験（高度なクエリ設計含む）
– Pythonによるデータ処理・分析経験（各種データ分析ライブラリ等）
– データ統合・パイプライン構築ツールを用いた開発経験

■募集背景
ヘルスケア領域の課題解決に取り組む初期フェーズの事業主体です。
データと先進技術を活用した研究開発を推進しており、データ分析・予測モデル構築の実務を担当いただく専門人材を募集します。
参画後は業務を通じて、適性に応じてモデル開発 / データベース活用 / 運用基盤構築 など専門領域へステップアップいただきます。
■業務内容

• データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
• 探索的データ分析・可視化・仮説検証
• 予測モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
• 特徴量設計、評価指標の設計、異常検知
• 分析結果のドキュメント化・組織内共有（再現可能な形で）

– PythonまたはRでのデータ分析経験（各種ライブラリ等）
– 機械学習の実務経験または同等スキル（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
– 実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

下記業務内容を想定します。

大手システム開発企業向けの金融向けデータ基盤構築（検証フェーズ）におけるエンジニア募集です。

■作業内容：金融向けデータ基盤構築（検証）

• 簡易AI機能構築
• ガバナンス管理環境構築
• 稼働情報収集の標準化（各種規格想定）、事業継続計画検討
• ローコード開発環境の設計見直し
• データウェアハウス：管理アプリケーション、AIアプリケーション開発、外部ストレージ連携、事業継続計画検討
• 上記を支えるクラウド基盤（PaaS）活用

■体制想定

• プロジェクト管理者：クライアント側にて想定
  下記の要員募集を行います。
  1) AIプラットフォームエンジニア（クラウド環境） 1名
  2) データウェアハウス管理・設計経験者 2名
  3) ローコード開発ツール・分析基盤（各種BI等） 2~3名

– データウェアハウスの導入、アーキテクチャ設計、または管理・運用経験
– データウェアハウス内組み込みAI機能を用いたAI/機械学習機能の設計・構築経験
– SQLスキルおよびデータベース設計経験

AIコンサルティング・プロダクト提供企業における、生成AIを活用した社内業務の効率化・自動化、およびデータ基盤の構築支援業務。
・LLMを活用した各種社内ツールの開発・機能拡張
・業務フローの自動化、およびデータパイプライン/ETLの設計・実装
・要件定義からテスト、運用保守にいたる一連の開発工程の推進
　　　
■開発環境・ツール■
Python, BigQuery, Snowflake, Redshift, GPT-4, Claude, Gemini, LangChain

– LLM API（OpenAI, Anthropic等）を組み込んだWebアプリケーションの開発経験（1年以上）
– データパイプラインおよびETLプロセスの設計・実装経験
– 要件定義からシステムテスト、運用保守までの一気通貫での実務経験
– 社内ツール開発や、業務フローの自動化・効率化システムの構築・運用経験

社内業務の自律化に向けたAIエージェントの導入およびデータ基盤の設計・構築を担当いただきます。
大規模言語モデルやデータパイプラインを駆使し、社内生産性を大幅に向上させる仕組み作りを推進するポジションです。

■主な業務内容
・AIエージェント等を活用した社内業務の効率化・自動化の設計および実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用までの一気通貫での対応
・データパイプラインおよびETLの設計・アーキテクチャ設計・実装支援

• LLM/データ基盤: GPT-4, Claude, Gemini, BigQuery, Snowflake, Redshift
• 各種ツール: LangChain, LangGraph, AutoGen

– 大規模言語モデル（LLM）を活用したシステム開発経験（1年以上）
– データパイプラインおよびETLの設計・実装経験
– 要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験
– 社内ツールや業務プロセスの自動化に関する実装・運用経験

ライブ配信事業における、大規模言語モデル（LLM）や自律型AI（Agent）を活用したデータ分析業務の内製化・効率化プロジェクトです。
・自然言語からのデータ分析（Text-to-SQL / RAG）を用いた分析Agentの開発
・属人化していた分析業務の自動化および効率化の推進
・誤った数値を返さないためのAgentの精度・信頼性の担保

– Text-to-SQLやRAG型のAgentを自力で実装した経験
– 実務レベルのSQLスキル（複雑な結合や集計処理など）
– データ構造を読み解き、Agent向けのコンテキスト設計ができる能力
– LLMの特性（ハルシネーション等）の理解と精度担保の対策力
– 開発支援Agent（AIエディタ等）を日常業務で使用していること

インフラサービス展開企業にて、スマートメーターから取得する大量データの可視化エラーを解消するプロジェクトです。クラウドデータプラットフォームを用いて効率的なデータ加工を行い、新たにデータマートを構築して可視化ツールとの連携を最適化していただきます。

◆主な業務内容

• 課題解消に向けた、Snowflake上での大量データの加工・処理
• 可視化ツールで円滑に読み込めるようにするためのデータマートテーブルの新規設計・作成
• 名古屋および大阪の拠点（出張対応を含む）でのオンサイト業務および関係者調整

– SQLを用いた実務経験
– データベースでのデータ加工・データ処理技術
– 各種調整や連携を円滑に行えるコミュニケーション能力
– 名古屋および大阪の双方の拠点への行き来（出張・直行直帰等）が対応可能な方

• AWSおよびSnowflakeを活用して構築されたデータ基盤の開発・保守業務
• 製造業界向けデータ利活用プラットフォームの安定運用と機能拡張

– Apache Iceberg Table / Catalog および Iceberg から Snowflake への連携に関する知見
– 日本語：ネイティブレベル、英語：読み書きレベル