BIの案件一覧

■業務概要
データ分析プラットフォームによる月次管理会計環境構築支援
大手企業における予実管理（月次PDCA）を手作業集計からデータ分析基盤を用いた自動集計に改善する
データ分析プラットフォームの方式設計および基盤構築
■作業内容

• データ分析基盤環境構築
  ■担当業務
• データ分析基盤環境構築

– 一人称で構築、運用作業が実施できること
– 既存チームや構築チームとの会話が前提のため、コミュニケーションスキルが高いこと
– クラウド型データ分析プラットフォーム（Databricks等）のインフラ設計、構築経験があること
– クラウド型統合データ分析基盤のインフラ設計、構築経験があること

■業務概要
データ分析プラットフォームによる月次管理会計環境構築支援
大手企業における予実管理（月次PDCA）を手作業集計からデータ分析基盤を用いた自動集計に改善する
設計・開発工程はアジャイルで行うため、アジャイル経験必須。
サブリーダーと協力して要件定義内容の検証や設計・構築を行う。
■作業内容

• 既存の共通分析環境に、新たに月次管理会計用新環境を構築
• データソースは基幹システムやデータベースから既設ETL環境を経由して接続
• POSデータ等外部データや、表計算ソフトによる補正入力等もある
• フェーズ1はスキーマ処理されたデータをGoldまで格納
• 各種損益表、粗利表、製造原価、拡売費、月次PDCAを自動出力する
• フェーズ2でBIツールによるダッシュボード化を実施
  ■担当業務
• データ分析基盤構築（要件定義時の技術面での検証、設計・開発・テスト）
• Bronzeへの各種データ取込
• Silver、Goldの設計・構築
• 付属アプリケーションを用いた取込・承認の設計・構築
• 既存環境をサンプルとしたデータスキーマ化、データガバナンス機能の設計・構築（フェーズ2）
• Python／SQLによるデータ加工・検証
• SQL・ジョブ・データフローの調査／解析

– 一人称で構築、運用作業が実施できること
– 既存チームや構築チームとの会話が前提のため、コミュニケーションスキルが高いこと
– ETLおよびPySparkでの設計、開発経験
– PythonおよびWebアプリケーションフレームワークでのWebアプリ設計、開発経験
– データ分析基盤（Databricks等）の設計、開発経験

■業務概要
データ分析プラットフォームによる月次管理会計環境構築支援
大手企業における予実管理（月次PDCA）を手作業集計からデータ分析基盤を用いた自動集計に改善する
■役割（サブリーダー・要件定義フェーズより参画）
管理会計の上流要件定義は委託元リーダーが担当。サブリーダーはメダリオンアーキテクチャやスキーマを理解した上で、BronzeからGoldまでのデータ設計を実施。要件定義段階から委託元リーダーに伴走し、要件定義を共に作成する。方式・基盤設計やアプリ設計においても、担当するチームメンバーのファシリテーションや進捗管理を行う。
■作業内容

• 既存の共通分析環境に、新たに月次管理会計用新環境を構築
• データソースは基幹システムやデータベースから既設ETL環境を経由して接続
• POSデータ等外部データや、表計算ソフトによる補正入力等もある
• フェーズ1はスキーマ処理されたデータをGoldまで格納
• 各種損益表、粗利表、製造原価、拡売費、月次PDCAを自動出力する
• フェーズ2でBIツールによるダッシュボード化を実施
  ■担当業務
• データ分析基盤構築を前提とした要件定義作業の実施
• Bronzeへの各種データ取込
• Silver、Goldの設計・構築
• 付属アプリケーションを用いた取込・承認の設計・構築
• 既存環境をサンプルとしたデータスキーマ化、データガバナンス機能の設計・構築（フェーズ2）
• Python／SQLによるデータ加工・検証
• SQL・ジョブ・データフローの調査／解析

– 一人称で構築、運用作業が実施できること
– 既存チームや構築チームとの会話が前提のため、コミュニケーションスキルが高いこと
– ETLおよびPySparkでの設計、開発経験
– PythonおよびWebアプリケーションフレームワークでのWebアプリ設計、開発経験
– データ分析基盤（Databricks等）の設計、開発経験

顧客向けクラウドセキュリティ製品の展開設計支援

• クラウドセキュリティ製品の設計、構築、導入支援
• クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の設計、構築

– 業務内容に関連するご経験

大手金融機関における既存オンプレミスサーバー基盤のハードウェア・ソフトウェア保守期限切れに伴う基盤刷新プロジェクトです。
データベースサーバー（2台・コールドスタンバイ）、ビジネスレイヤーサーバー（2台・アクティブ/アクティブ）、オーケストレーションサーバー（2台・ホットスタンバイ）、グリッドサーバー（16台）で構成される大規模環境の更改を担当いただきます。
特に異種データベースから主要RDBMSへの移行をはじめ、基盤設計・運用設計・移行設計（データ・システム移行方針策定）、各種テスト、不具合対応、システム移行本番対応までを一貫して推進いただきます。
東京都内のオフィスへのオンサイトを基本としつつ、設計フェーズではリモートの併用が可能です（※12月以降は現地作業・オンサイトが増加する見込みです）。
開発環境の傾向

• OS：Linux
• データベース：RDBMS
• 運用・監視ツール：ジョブ管理ツール、SaaS型監視ツール
• ツール：データベース移行ツール、各種ミドルウェア

– 主要RDBMSの移行・構築実務経験（3年以上）
– DDL設計、データロードの実務経験
– Linux OSに関する実務知識・操作経験

日本のものづくりを支える中小製造業のデジタル化を支援するSaaS型サービスを展開する企業にて、AI・機械学習エンジニアとして参画いただきます。
【業務内容】
製造業データを活用した検索・AI機能について、技術検証からプロダクション実装まで幅広く担当いただきます。

• 画像・ドキュメントを対象とした検索パイプラインの設計・実装
• 埋め込みモデルを用いた検索手法の検証
• Vision / Multimodalモデルの評価・活用
• 画像・テキスト・構造化データを組み合わせた検索
• データ前処理・特徴抽出手法の検証
• 検索・モデル品質を継続的に評価する評価基盤の構築
• 技術検証で有効性を確認したアルゴリズムのWeb API化・プロダクション実装
• 推論速度・コスト・拡張性を考慮したシステム最適化
• 本番運用を通じた継続的な改善
  開発環境の傾向
• フロントエンド：TypeScript / 外部フレームワーク
• バックエンド：Webフレームワーク / スクリプト言語
• インフラ：AWS/GCP/Azure等（コンテナ実行環境, RDBMS, IaCツール）
• その他：ドキュメント管理ツール / コミュニケーションツール / デザインツール / GitHub

– ベクトル検索 / RAG / 画像検索 / レコメンドの実プロダクト実装経験
– Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験
– PyTorch等を用いたディープラーニングモデル（特に画像処理・コンピュータビジョン領域）の実装・評価経験
– 仮説検証（PoC）から精度評価、プロダクション環境（コンテナ技術/AWS/GCP/Azure等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

• 会計連携プロダクトについて、要件の整理・タスク化から設計、開発、リリースまで一貫して携わっていただきます。
• 日常の運用業務に加え、保守開発・改善開発においては、要件定義から設計・開発・テスト・移行の開発プロセス全体的に関与いただきます。
• 日々の安定稼働を支える運用改善はもちろんのこと、チームの重要なミッションであるプロダクトのクラウド移行やシステムリプレースにも関わっていただく可能性があります。
  ※ご自身のスキルやご経験を活かして、以下のような業務もお任せします。
• クラウドサービスを用いたクラウドネイティブな設計・開発
• CI/CDの導入・改善など、開発生産性を向上させるための取り組み
• 将来を見据えたリプレース計画の立案・技術選定
  開発環境の傾向
• バックエンド開発：プロダクトごとに言語が異なるため、Python, Java, Kotlinのいずれかを用いて開発します。
• インフラストラクチャ：IaCツールを用いた構成管理を推進しており、オンプレミス環境からのリフト＆シフトに取り組んでいます。OS：Linux、ミドルウェア：RDBMS、管理ツール：ドキュメント管理ツール, GitHub, コミュニケーションツール, プロジェクト管理ツール、その他：データウェアハウス等
• CI/CD・監視：CI/CDツールによる自動化、SaaS型監視ツールでのパフォーマンス監視など、DevOpsのプラクティスを重視しています。
• 開発プロセスとツール：コードレビューやタスク管理はGitHubに集約しています。また、AIツールを開発やドキュメント作成などで活用し、生産性向上を図っています。

– PythonまたはJavaを用いたアプリケーションの設計・開発・運用経験（5年以上）
– AWS/GCP/Azure等を利用したシステムのアーキテクチャ設計および構築経験
– 既存システムや開発プロセスの技術的な課題を発見し、解決策を提案・導入した経験

• 学習データ作成のためのコーパス収集および整備
• 機械学習モデルの学習および評価（学習結果の誤り分析を含む）
• 前処理／後処理を含めた、学習結果を改善する技術の検証および実装
• 機械学習を効果的に活用するための周辺技術開発
  開発環境の傾向
• 言語：C++、Python
• ツール：Linux、GitHub、ドキュメント管理ツール
• インフラ環境：AWS/GCP/Azure等、コンテナ技術

– Linux環境の使用経験（2年以上）
– スクリプト言語の使用経験（2年以上）
– 自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験
– ビジネスレベルの日本語
– 分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

• 自動車メーカーに提供している自社ナビゲーションアプリ開発をご担当いただきます。
• 地図データを元に、リアルタイムコンテンツの取得や地図の更新など、ユーザーが直接触る箇所等の開発に携わっていただけます。
  開発環境の傾向
• モバイルOS：AndroidOS
• 開発言語：Kotlin、Java

– Androidでの開発経験（5年以上）
– カーナビゲーション関連の開発経験（3年以上）

自社サービス展開企業にて、運用中のコンテンツや特定コンテンツで分析の需要が増えています。
現体制を補強するため、分析ディレクターと共にサービスの成長を支える方を募集します。
■ 業務内容

• 運用中コンテンツの指標のモニタリング・管理と、レポートの作成
• 施策の効果検証とアドホック分析（イベント・提供施策・コラボレーション・ライブ施策など）
• 分析ディレクターの補助（分析の設計、分析フレームの作成支援、報告資料の作成など）
• 特定コンテンツの戦略分析の補助（データ取得、集計、分析）
• 事業部など関係者への報告と、改善策の提案
  ■ 業務の流れ
• 要件整理 ⇒ 分析設計 ⇒ データの抽出・加工 ⇒ 分析 ⇒ レポートと提案
  開発環境の傾向
• 分析基盤：分析向けDWH
• 言語：SQL、Python、R
• 分析環境：分析用ツール、分析向けDWH、表計算ソフト
• BIツール：BIツール

– 社内外の関係者と円滑なコミュニケーションが取れる
– データアナリスト / データサイエンティストとしての分析業務の経験（3年以上）
– DWH環境にて、SQLでのデータ抽出、加工が問題なくできる
– 指標管理、またはアドホック分析の経験
– 方向性を示されれば、論点を整理しながら自分で分析を進められる
– 分析結果を、エンジニア以外の人にも分かりやすく資料や口頭で伝えられる