【Power BI】データ活用基盤SEの求人・案件
| 案件内容 |
データ活用基盤におけるBI領域の要件定義~ダッシュボード開発をご担当いただきます。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・BI要件定義のご経験
(業務要件をヒアリングし、BI画面イメージへ落とし込み可能な方)
・BIダッシュボード開発経験(特にPower BI)
・ビュー/ストアドプロシージャの設計・開発経験
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該当件数:5385件
| 案件内容 |
データ活用基盤におけるBI領域の要件定義~ダッシュボード開発をご担当いただきます。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・BI要件定義のご経験
(業務要件をヒアリングし、BI画面イメージへ落とし込み可能な方)
・BIダッシュボード開発経験(特にPower BI)
・ビュー/ストアドプロシージャの設計・開発経験
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| 案件内容 |
・運用設計書、運用手順書、管理表(構成情報リスト)等の資料作成 |
|---|---|
| 必須スキル | ・ネットワーク設計・構築の経験
・運用設計書や運用手順書の作成経験
・ネットワークベンダーの管理(進捗、タスク、スケジュール、問題課題)の経験者 ※尚可
・ネットワーク運用タスクの実施
・わからない事は調べながら頑張れる方
・ユーザー視点に立って主導的に動ける方
・サブリーダーなどのリーダー経験
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| 案件内容 |
設計~開発(製造はオフショアなので手直しのみ)、ミドル保守対応、運用作業対応 |
|---|---|
| 必須スキル | Java11以上
(要件定義)~基本設計3年以上(コーディング経験は不問)
Spring系FW経験
Oracle経験
証券業務知識(もしくは証券システム開発経験)
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| 案件内容 |
・医療テックサービス運営企業において、フロントエンドエンジニアとして稼働していただきます。 【技術環境】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Next.js/TypeScriptを用いたフロントエンド開発のご経験3年以上
・アジャイル開発のご経験
・to Cサービスの開発をされたご経験
・Claude、Cuesor等のAIコーディングエージェントを活用した開発のご経験
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| 案件内容 |
NW設計・構築運用保守、現地サポートを含む金融系のNWエンジニア |
|---|---|
| 必須スキル | ・ネットワーク運用/設計/構築の実務経験5年以上の方(NW
L2/L3の運用及び構築設計業務、FWの運用及び構築設計業務)
・Cisco社資格のCCNPレベル相当のスキル及び経験を有していること
・コミュニケーション能力(チーム内及び他チームメンバーとの連携)
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| 案件内容 |
・決済システムにおける基本設計~テスト ■開発環境■ |
|---|---|
| 必須スキル | ・Javaによるシステム開発経験5年以上
・基本設計の経験
・Spring Bootを使った開発経験
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| 案件内容 |
toC向けマッチングサービスの開発・保守・改修業務 担当フェーズ: ▼主な開発環境 |
|---|---|
| 必須スキル | ・サーバーサイドの経験5年以上(Perl,PHP,Pyhonなど)
・to Cサービスの開発経験
・開発リーダーやサブリーダーのご経験
・AI駆動開発のご経験(個人開発でも可)
・レビュー経験
・長期で稼働できる方
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| 案件内容 |
既存環境のEOSL対応に伴うAWSから新環境へのサーバ移行支援。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・PowerCMS Xの導入、設定、運用に関する実務経験・知見 |
| 案件内容 |
大手銀行の法人営業支援AIツール開発プロジェクト 法人営業担当者が顧客課題を整理し、最適な金融ソリューションを提案するプロセスを 銀行の営業業務という複雑なドメインを対象に、 従来の業務システムとは異なり、 ■業務概要 本ポジションでは、単に要件をデザインへ落とし込むのではなく、 クライアント・PM・エンジニアと密にコミュニケーションを取りながら UX設計〜UI具体化まで一気通貫でプロダクトデザインを推進いただきます。 ■主な業務内容 ■補足 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Webサービスまたは業務システムにおけるUI/UXデザイン経験(目安:5年以上) |
| 案件内容 |
・OMS、社内DB、金融情報端末から取得したデータを組み合わせて、 |
|---|---|
| 必須スキル | ・証券アナリスト資格保有(または同等以上の金融知識、業務経験)
・6年以上のコーディング経験があり、
設計書を基に実務でロジックを実装・修正できること
・6年以上のデータベースを用いた実務経験(RDBの構造理解・データ
抽出・整合性確認・データ分析用途でのSQL記述読解(数百行程度))
・Pythonを用いたデータ処理経験
(ライブラリ(Pandas等)でデータ分析・加工が可能なレベル)
・デバック・レビューを通じて論理エラーを発見し修正できる能力
・設計・実装・デバックを通じて業務整合性を理解できること
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