データエンジニアの案件一覧

大手IT企業向けに、統合データ・AIプラットフォームを基盤としたシステム構築と先行利用例（AIアプリケーション）の開発を支援する案件です。
顧客は基盤導入と技術検証を並行して進める方針ですが、どの活用例から着手するかが未定の状態にあるため、活用例の検討・定義の打ち合わせから参画いただきます。
その後、プラットフォーム上でのAIアプリケーションの設計・開発までを一貫して推進いただく想定です。
<主な業務内容>

• 顧客との議論を通じたAI/データ活用例の発掘・定義・優先順位付け
• プラットフォームを前提としたデータ基盤アーキテクチャの検討・設計
• プラットフォーム上でのAIアプリケーション/AIエージェントの設計・開発
• 先行技術検証の推進・評価・本格展開への整理
• AI活用に伴うガバナンス・コスト統制の論点整理
• プロジェクト規模に応じた管理業務（進捗・課題管理、関係者調整）

– 統合データ・AIプラットフォームを用いたデータ基盤の構築または活用経験がある方
– 顧客とのディスカッションを通じて活用例を定義・具体化した経験がある方
– データ活用/AI活用領域における上流工程の経験（課題整理・方針策定）がある方

【案件背景】
顧客（製造業企業）にて、DTC売上成長計画に向けたECプラットフォームの強化およびECサイトの刷新プロジェクトが進行中です。
これに伴い、ECサイトへの投資効果を適切に評価し、迅速な意思決定を行うためのデータ分析基盤の整備が求められている状況になります。
また、現状の課題解決だけでなく、将来的な顧客行動分析や全社的なデータ活用につながる基盤への移行を目指している。
【想定業務内容】

• クラウドデータプラットフォームを活用したECデータ分析基盤の構築・整備
• 提示された設計に従った基盤構築作業の推進
• メダリオンアーキテクチャ（Bronze / Silver / Gold構成）に沿ったデータ設計および実装
• データ連携・加工フロー（データパイプライン）の設計および実装
• EC部門におけるKPI可視化、ROI測定、顧客行動分析等のデータ活用に向けたパイプライン構築

– クラウド型データプラットフォーム（Azure Synapse または Microsoft Fabric 等）を用いたデータ基盤構築経験
– データ連携・加工フローの設計／実装ができるデータパイプライン構築スキル
– メダリオンアーキテクチャ（Bronze / Silver / Gold）の理解、およびそれに沿った設計・実装スキル
– 提示された設計に従って着実に構築作業を進められる自走能力

特定業界の企業にて、グループ各社のデータを分析・意思決定に活用できる状態にするため、クラウド型データ倉庫を中心としたデータ基盤と、各種BIツール等の分析環境を運用しています。
現在、分析・ダッシュボード領域では、BI開発、既存分析資産の整理、ダッシュボード運用、権限管理、フォルダ構成、データマート整備などの対応が増加しており、既存メンバーのみでは運用の負担が高くなっている状況です。
本ポジションでは、各事業部の担当者と連携し、ビジネス課題の解決に繋がるダッシュボード構築・運用設計・データマート整備を一貫して担っていただきます。
現場担当者との対話やヒアリングを通じてニーズを汲み取り、意思決定に耐えうる可視化設計・迅速なダッシュボード構築を推進していただける方を募集します。
■ 主な業務内容
●要件整理・ヒアリング:

• 各事業部の課題感をヒアリングし、指標定義・集計条件・可視化画面構成へ落とし込み
  ●BIダッシュボード設計・開発・運用:
• 各種BIツールを用いたモニタリング環境・レポート構築
• フォルダ構成、命名規則、閲覧権限、更新頻度等の運用ルール・ドキュメント整備
  ●データマート設計・データ整備:
• クラウド型データ倉庫上のデータマート・集計テーブル・ビューの設計およびクエリ実装
• 既存クエリ・テーブルの改修、コストやパフォーマンスを意識したクエリ最適化
  ●既存資産の整理・棚卸し:
• 既存ダッシュボード・クエリの読み解き、仕様整理、移行・統廃合方針の検討
  ■ 環境・ツール
  DB / DWH: クラウド型データ倉庫 (AWS/GCP/Azure等)
  BIツール: Looker, Looker Studio, Tableau
  その他: バージョン管理ツール, データ変換・ビルドツール

– BIツールの実務経験（Looker, Looker Studio, Tableau のいずれかを用いた実務での開発・運用経験）
– SQLを用いたデータマート構築スキル（クラウド型データ倉庫上でのデータマート設計、複雑なクエリの解読・作成・改善ができること）
– ヒアリング・要件定義経験（利用者へのヒアリングを通じて、曖昧な要望を指標・集計条件・画面構成へ落とし込んだ経験）
– 運用・保守を意識した設計力（権限管理・更新頻度・仕様変更・運用手順の整備まで見据えた設計ができること）

士業向け業務アプリケーションを展開する事業者にて、データ活用基盤チームの立ち上げを支援します。
データ集約基盤の設計、データ連携フロー整備、分析基盤運用、データマート設計、データ管理体制構築、将来的なAI活用基盤への拡張までを担うポジションです。
基幹・会計データの経営判断向け活用基盤への移行フェーズとなります。

– クラウド型データ倉庫・データ集約基盤の設計・構築・運用経験
– SQLによるデータ加工・分析経験（高度なクエリ設計含む）
– Pythonによるデータ処理・分析経験（各種データ分析ライブラリ等）
– データ統合・パイプライン構築ツールを用いた開発経験

• クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上に、プラントの分散データ（RDBMS・ファイル等）を統合する基盤をゼロから構築します
• 決まった仕様を作るのではなく、現場ヒアリングで要件を形にしていくフェーズから伴走いただきます
• 機能単位で設計〜実装〜テストまで一貫してお任せします
  ■ プロジェクト背景・目的
  現場の日報・分析値・在庫データが部署ごとに各種ファイルや基幹DBに分散しており、月次集計に多くの工数がかかっている。
  これらを統合基盤に集約し、BIツールなどで即時に確認できる状態にすると共に、AIなどのより高度な活用を見据えた基盤を整える。
  ■ 担当業務
  主担当（稼働の大半）
• クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）上のデータ基盤／データマートの構築
• データ取り込み処理の実装（連携元：RDBMS／ファイル等）
• データマートからのファイル出力機能の実装
• BIツールでの可視化画面（レポート・ダッシュボード）の実装
  併せてお願いする業務
• 実ユーザーへの要件ヒアリング
• リリース作業、稼働後のモニタリングおよび課題対応
• 既存資料をベースにしたトレーニング資料の作成、ユーザーへのレクチャー支援
  進め方
  機能単位でアサイン → 現場担当者へのヒアリング → 設計 → 実装 → テストまで一貫して担当いただきます。
  週次の定例で進捗・課題をご自身から報告いただく形です。
  各種作業については支援ツールによる開発を進めます。
  ■ 技術環境
• クラウド：AWS/GCP/Azure等（分析サービス／RDBMS／サーバーレス実行環境／ストレージ／仮想マシン）
• データソース：RDBMS、各種ファイル
• BI：分析ツール
• 言語：SQL／Python
  ■ 体制・働き方
• 募集人数：1名
• 体制：PM1名／リーダー1名／開発メンバー3名(予定)
• 報告ライン：週次定例＋チャットツールで随時
• 稼働場所：原則リモート（在宅）。打合せはWeb会議
• 出張：東京都内または岐阜県内へ月1回程度／宿泊を伴う出張の可能性あり／出張費実費支給

– 指示された機能単位で、設計〜実装〜単体テストまで逐次フォローなしに完遂できること（システム開発またはデータ基盤構築の実務経験3年以上が目安）
– SQLでの中程度のデータ加工経験（複数テーブル結合／集計／ウィンドウ関数）
– 業務ユーザーへの直接ヒアリング経験（要件が固まっていない状態からの整理を含む）
– 進捗・課題を定例で自ら報告し、遅延やリスクを早期にエスカレーションできること

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める