分析基盤エンジニアの案件一覧

・パラメータデータベース構築要件定義／設計
・お客様要求を基にデータベース要件をまとめる
・要件からデータベース設計を実施し設計書を作成
・詳細化した内容を基にしてArasツールを使用したデータベース構築を実施
・ノーコードによるAras管理者機能使い込みと、ローコードによるプログラミングの実施
・不具合時の関係者との調整とデバッグ作業

■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■概要
＜1月～3月にて、データ基盤構築（Power BIとTableau込み）の上流工程（基本設計）を予定＞
本プロジェクトは、現行のAWS（プロトタイプ環境）からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※TableauとPower BIを中心としたDWH技術者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Tableau ServerからTableau Cloudへの移行設計
・DWH（SynapseやSnowflakeやRedshiftなど）のデータアーキ

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud（またはTableau Server）
・Power BI Service
■体制
体制：
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア　　6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤：Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI：PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

AWS上にIoTデータを集積したレイクハウスを設計・構築いたします。
設計・構築の依頼はAWS Glue、StepFunctionsによる設計・構築、テストが依頼範囲となります。
データ規模が大きいシステムのため、AWS Glue、Sparkの技術に明るく性能面、コスト面から最適化のアプローチができる方を希望します。

概要：
登録者数40万人の電子お薬手帳の調剤データ、購買データといった パーソナルヘルスレコードから ビジネスにつながるインサイトを探し出すプロダクトにおいて、分析基盤を刷新いただけるエンジニアを募集しています。

業務：
・DWH/ETL/データマート設計構築
・データパイプラインの自動化
・Isue対応、技術調査
・上記に付随するドキュメント作成、MTG対応

環境：
AWS（EC2/S3/Redshift/Glue),Tableau,Python

データ分析基盤となるDWHの構築および保守運用支援

　商品情報の特性（危険品）の分析や、在庫情報の最適化を目的としたデータ分析ならびに、
データ分析に必要なデータの収集・加工をするツールの開発を実施する案件です。
　数億件のデータを扱う大規模なデータ分析業務支援となります。
　データ分析およびデータ分析に必要なデータの収集・加工ツールの開発をご担当頂きます。
　扱うデータは商品情報（マスタ）、在庫情報、入出荷情報（トランザクション）など多岐にわたります。
　クライアントが提示した分析テーマをロジック開発していただきます。
　開発したロジックをもとにデータ分析を実施しレポートしていただきます。
　現時点ではデータ分析用の基盤（仕組み）がないため、仕組みの構築も将来的には担当いただく想定となります。

某ユニコーン企業にてデータアーキテクトとして業務をお願いいたします。

【業務スコープ】
大きく下記2つのタスクをご依頼する予定です。
比重は新機能開発案件6割：データ基盤タスク4割
※100％稼働率の場合

・新機能開発に伴うデータアーキテクトタスク
　-ログ設計
　-データマート作成
　-LookML作業

・データ基盤タスク
　-ETL運用保守及び新規開発
　
【参考使用ツール】
BigQuery、Looker、Dataform、CloudCompaser

■担当業務
　・すでに稼働中システムの機能追加、機能改修のビジネス要件定義（プロセスの整
理を含む）、要件定義書作成
　・ユーザーストーリー／Technical Requirementの作成
　・開発チームとの情報共有
　・ステークホルダーコミュニケーションのサポート
　・SQLを用いたデータValidationの実施
　・SIT・UATのサポート、レビュー

・DWH層テーブルの設計
・DWH層テーブルのSQLおよびPySparkを用いた実装
・DWH層テーブルについての問い合わせ対応・不具合調査
・DWH層開発環境の設計・開発・保守・運用

データエンジニア・コンサルタント募集
某エネルギー会社における全社DXを目的としたBI基盤更改案件
Azure databricks を使った、データエンジニア業務

作業内容：
・Databricksとして最適なデータの持ち方の定義、それに基づくデータを整理/分析/整形業務