エネルギー・インフラの案件一覧

【概要】
電力会社自社媒体におけるデジタルマーケティングの、
ダッシュボード数値を活用し、データ抽出・処理・設計・分析を行う

【業務内容】
・GAダッシュボードの数値を活用し日次・週次実績更新
・SEO対策の効果検証、追加対策案の策定
・GA４の使い方レクチャー
・BigQueryを活用したアクセス解析
・QUEST
・ダッシュボード（lookerstudio）管理修正
・データ抽出（QUEST、Tableau等）

Azure databricks を使った、データエンジニア業務

・デジタルマーケティングを用いて、キャンペーン、集客を行っていくPJ
・電力会社の自社媒体におけるデジタルマーケティング施策の入稿実務及び、データ抽出・処理・設計

現在国内エネルギー系⼤⼿企業がエンド顧客となるデータ基盤構築PoCプロジェクトが進⾏中。
PoCを通してインフラアーキテクチャの策定、⼤まかなデータパイプラインのフローを策定した9⽉以降の本番環境構築では、インフラ構築からセキュリティ対応、より多くのデータパイプライン構築を予定しており、データエンジニアの拡充を⾏っている。

データ基盤要件定義
データレイクに保存するデータの形式の洗い出し (CSV, JSON, 画像ファイ
ル etc…)
データソースのインターフェイス特定 (REST API, FTP etc…)
データ加⼯(ETL)要件ヒアリング
データレイク設計 (Hadoop File System)
DWH設計/テーブル定義 (Apache Hive, Spark, HBase etc…)
データフロー設計 (Apache NiFi)
バッチアプリケーション作成 (Java, Shellスクリプト)
インフラセキュリティ対応 （SSL化対応、AD認証連携 etc…)

環境
オンプレサーバー (現地作業等は無し、リモートから接続)
OS: RHEL8HPE Ezmeral Data Fabric (Hadoop, Hive, Spark, NiFi etc…)
データ分散処理基盤にまつわるpache系OSSをまとめたパッケージ製品
(サポートが付くだけのようなイメージ)
HPE Ezmeral Runtime (≒ Kubernetes)
OpenShift等に⽐べ、より純正Kubernetesに近い
構成
データレイク: HDFS, minio(≒S3), HBase
DWH: Hive or Spark
ワークフロー: NiFi or Airflow
データ加⼯: Hive, Spark (シェルスクリプト/Java or Python)
BI: Tableau, Palantir (本募集スコープの作業範囲外)
体制
アジャイル開発 (スクラム)
メンバー10名程度
デイリーで午前にスクラムミーティング有り

3年以上のバックエンドまたはインフラ開発経験

大規模システム運用プロジェクトにおける、下記のご支援をいただきたい。
・サービスレベルの基準値検証
・領域ごとの業務量（チケット）を定義
・運用保守体制の試行運用
・運用の定着化、課題検討

某エネルギー事業会社様のデータアナリティクス部署にて、
下記案件を始めとする数理最適化プロジェクトにおいて、ソフトウェアエンジニアとしてアサイン予定になります。
・オペレーションの最適化　
【業務スコープ】
①ビジネス課題の特定 & 分析の設計
②ビジネス要件整理
③定式化
④最適化アルゴリズム開発
⑤プロトタイプ実装
⑥本番システム実装
⑦検証
⑧導⼊

⑤、⑥のサイクルを担当頂く想定。

某エネルギー事業会社様のデータアナリティクス部署にて、
下記案件を始めとする数理最適化プロジェクトにおいて、ソフトウェアエンジニアとしてアサイン予定になります。
・オペレーションの最適化　
【業務スコープ】
①ビジネス課題の特定 & 分析の設計
②ビジネス要件整理
③定式化
④最適化アルゴリズム開発
⑤プロトタイプ実装
⑥本番システム実装
⑦検証
⑧導⼊

⑤、⑥のサイクルを担当頂く想定。

・生活インフラの設備管理をするシステム（APM）の保守運用支援。

AWS PostgreDBからSQLなど駆使しAWSクイックサイトでBIに落とし込みます。
設計までは既存のメンバーで行います。
実装部分の構築支援をお願いします。

・SQL、BIツール経験
　DBはPostgre（AWS版）

エネルギー関連事業において発生する各種データを集約し、Tableauにて可視化を行う。

【システム関連の環境】

Tableau Server / Tableau Desktop / データベースおよびデータソースは各種存在

【クライアント側の体制・および関係者】

本サービスの担当者、情報システム部門内に若干名。

エンドクライアント側担当者のBIあるいはTableauに対するスキルはあまり高くない。

【作業場所】

顧客オフィス(山の手線内)データ持ち出しはできないため、完全顧客オフィス内作業となる。