データエンジニアの案件一覧

データ基盤全体のアーキテクチャ設計から、ガバナンス設計（Unity Catalogなど）、dbtやワークフローの設計・運用、GitHubを活用した開発プロセスの整備まで、プロジェクト全体をリードする役割になります。

【想定内容】
・全体アーキ設計：3層（着地／精錬／提供）の責務分離、命名規約、スキーマ進化方針、データ契約の策定
・ガバナンス設計（必須）：Unity Catalog 等を用いた権限モデル、監査・データ分類、変更管理プロセスの整備
・dbt：プロジェクト構成（stg/int/mart）、モデル分割、tests とドキュメントの整備、依存グラフ設計
・Databricks：Lakehouse 基盤設計、ジョブ／ノートブックの責務分離、再実行・冪等性設計
・ワークフロー：依存制御・スケジューリング、失敗時の復旧方針、SLA/アラート、可観測性（メトリクス／ログ／リネージ）
・GitHub：ブランチ戦略、PR レビュー基準、CI（dbt build・lint 等）とリリース運用
・移行設計：Snowflake＋Xplenty → Databricks＋dbt の段階移行（Dual-run、差分検証、カットオーバー、ロールバック）

PowerBIを使ったレポート改修、開発、ユーザとの仕様確認、チェックツールを使ったデータ監視作業等をお任せいたします。

・お客様社内に設置されるPower BIに係る各種相談を受け付けるチームに所属
・社内各部局・各担当者から寄せられるダッシュボード・レポートの作成や改変、困りごと対応等

[要件分析] ユーザーとのセッションによるユーザー分析
[要件定義] ユーザーとのセッションによる要件定義
[基本設計] 設計
[実装]構築
[単体テスト] テスト

エンドユーザーやシステム担当者、当チームのBI担当メンバーと協力しながら、
以下業務を担当して頂きます。
・要件定義～レポート提供～利用状況インタビューまでの一連工程（開発、テスト、リリース作業含む）
・既存レポートのリファクタリング（データ調査・修正）
・開発/保守に関するドキュメント作成
・SQL/ストアドプロシージャの作成・読解
・ETLツールを用いた開発・運用
・データ分析チームの改善活動・運営（問い合わせ対応含む）
・前任者からの引継ぎ対応
・エンドユーザーやシステム担当者とのコミュニケーション/調整

【募集背景】
プロジェクト拡大のため、拡充および体制強化のため　

基盤の運用改善および次世代データ基盤の要件定義、設計、構築をお任せいたします。
※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します

・ 現行基盤の課題整理および改善方針の策定
・次世代データ基盤の要望・要件整理・設計
・技術・ツール選定、比較検討
・パフォーマンスチューニング
・ キャパシティプランニング
・ CI/CDパイプラインの改善
・ 新規パイプラインの構築、旧パイプラインの閉鎖
・リーダー、メンバーおよび関係各所に対する実装方針・技術選定結果などの説明
・会議におけるファシリテーション

基盤の運用および改善業務をお任せいたします。
※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します

・ユーザーからの依頼および問い合わせ対応
・ テーブル・ビュー追加/改修作業
・ データ閲覧権限管理作業
・ データパイプライン運用/改修作業
・ Google Cloud設定変更作業
・ 技術調査/検証作業
・ その他運用改善に伴うツール開発/改修業務

・Pythonもしくはオブジェクト指向、スクリプト言語の経験
・SQLの実用的・高度な知識とリレーショナルデータベース、クエリ作成、SQL の操作経験
・Linux、Docker、ネットワークの基礎知識
・IaC（terraform）を利用したインフラリソースの管理経験
・Github,Gitを利用したコード管理・チーム開発経験
・3年以上のデータ分析基盤に関する業務経験
・Google Cloudでのデータ基盤運用経験

Databricks環境におけるバッチの設計、開発、テストをご担当いただきます。

■開発環境■
Python, SQL, Databricks, Apache Spark, AWS Glue, Amazon EMR, AWS, Azure, GCP

・Python、SQL、ジョブを用いたデータ連携処理の開発経験(5年程度)
・1人称でタスクを遂行可能な方

多種多様なオルタナティブデータを活用した企業の意思決定支援とDX推進の中核を担います。
事業の根源であるデータを扱い、社内だけでなく社外向けプロダクトの開発や加工・分析も行います。

データ基盤の構築、データ分析、SaaSの開発、生成AI関連開発など、ご志向やご経験に合わせて幅広い業務に挑戦することができます。

【具体的な業務内容】
・データ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用
・自社SaaS分析サービスのデータパイプラインの設計、構築、運用
・生成AI導入における顧客支援

【技術スタック】
Python、dbt、Airflow、Snowflake、Redshift、Terraform、Vue.js、React、AWS、GCP、Azure

・大手自動車販売会社にデータエンジニアとして参画をしていただきます。
・マーケティング組織の顧客データチームにて、BigQueryを用いたデータ抽出・分析および、自動化ジョブやインフラの開発を行っていただきます。
・具体的には、ビジネスサイドからの要望に合わせたデータ抽出や、DWHの設計および構築、各種ドキュメント/カタログの作成など、今後の全社ビジネス拡大の基軸に携わっていただきます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語：Ruby、Python、Dart、TypeScript
・FW：RoR、Flutter、Next,js
・インフラ：AWS、GCP
・開発手法：スクラム（1週間スプリント）