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分析基盤エンジニアの案件一覧

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該当件数：112件

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リモート可/稼働率80%～　メタデータのETL基盤の改良・構築、視覚化に必要な基盤の構築

リモート/在宅
案件内容
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語　　　　：　Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク：Django, Flask, Angular
・データベース：　Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ　　：　AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ　　：　指定なし
・コミュニケーション：　Slack,GitHub,Backlog,Confluence
必須スキル

・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視
・DBテーブル設計の経験
・社内業務ツールの開発経験（googleスプレッドシートのGoogle Apps Script、またはエクセルでVBAや JavaScriptなど）

車両IOT情報、顧客情報、金融関連情報の匿名化＋加工

案件内容
【作業内容】
IOT データなどから GIS ツールで車の利用実態を可視化、
また、販売及びファイナンスデータなどを紐づけて、個別の利用実態を深堀分析した上で、
上記の新施策や新企画の市場可能性を「データ分析」の側面から検討します
特に、分析の素養を持ちながら、開発・データマネジメントに強い方を探しています
言語:SQL、Excel、PowerPoint
必須スキル

・GCP 上での SQL/BigQuery 等によるビッグデータの加工(かなりのデータ規模予定)

分析基盤クラウド構築案件

案件内容
オンライン・オフラインのデータをクラウド環境で統合して分析できる基盤構築を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出を行います。
データを効果的・効率的に活用するための基盤を構築する戦略的なポジションになります。
クラウド環境：AWS
必須スキル

SQL/データベースに精通していること
ETLの開発経験
Linuxサーバ構築経験
SparkやHadoopのような分散処理システムの経験

分析用データ基盤構築・運用エンジニア

案件内容
■業務内容
・エンドクライアントの持つビックデータを保持、分析するための基盤インフラの運用、構築業務を
　クラウド（AWS/GCP）を用いて行っていただきます。
・データプラットフォームおよびクラウドインフラの設計・実装・運用
・データプラットフォーム上で動作するデータ連携ジョブ、集計ジョブのモニタリング・パフォーマンスチューニング
必須スキル

・AWSソリューションアーキテクト:アソシエイト相当の知識or業務経験
・Infrastructure as Code（Terraform, Chef, Ansibleなど）でインフラの構築管理の経験
・Githubでのチーム開発経験
・Python, GO, Javaいずれかでの開発経験

某大手製造メーカー系会社　データ処理インフラ基盤の構築

案件内容
■業務内容
製造メーカー系会社のデータ処理基盤の設計・構築
→ 大量のログデータを蓄積するクラウド環境及び、製品に埋め込むクライアントの開発運用
必須スキル

・クラウド環境の構築経験・知識（AWSなど）
・分散処理の経験・知識　（Spark、分散処理）

SREエンジニア

案件内容
■業務内容
・各サービスの共通基盤の構築
・各サービスの共通モニタリング基盤の構築/監視
・データレイクの基盤構築/監視/運用
・アーキテクチャの刷新から実装業務
・マイグレーションの計画から実施
主な技術スタック
　クラウドサービス：AWS,GCP
　AWS：ECS,SQS,SNS,Lambda,S3,Cloud Front,Batch,Secrets Manager,Polly,RDS,ElasticSearch Searvice...
　仮想化基盤：Docker
　オーケストレーション：Kubenetes
　OS：CentOS,AmazonLinux
　ミドルウェア：Nginx,MySQL,ElasticSearch
　プロビジョニング：Terraform,Packer,Ansible
　監視：Mackerel,NewRelic,Sentry,Datadog
　分析基盤：fluentd, igQuery,Google Data Portal(旧Google Data Studio)
　開発環境：Mac,GitHub,JIRA,Confluence,Jenkins,Slack,Hubot
　使用言語：Java,Scala,Go,Python,JavaScript,Bash.
必須スキル

・Infrastructure as a Codeベースの思想がある方
・Docker/コンテナ化の経験
・上記思想の元でのSRE経験が1年以上ある方
・事業会社での業務経験が5年程度以上ある方
・Infrastructure as a Codeに関わる業務(Docker、Terraform、Ansibleなどの経験)

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