データエンジニアの案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:516

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案件内容

主に Python を用いたデータ基盤や ETL の構築・運用
・同じく Python(FastAPI)を用いて Web サービス向けサーバサイド API の実装・運用
・ クラウドインフラ(GCP)のアーキテクチャ上での機能追加・改善
・多数のデータサービス施策のモニタリングとインシデント発生時のオペレーション
・エンジニアリングチーム内の技術コミュニケーション(レビューや技術調査)
BI開発(未経験可)

必須スキル
– Python 3系 での開発経験
– SQLに関する理解と充分な経験
– GCP 環境上での開発経験
– BigQuery 上でのデータマート運用経験
– Docker フレンドリな環境での開発・運用経験
– Git ベースの開発経験
– チケット駆動型のタスク管理
– リモート環境下での他者との意思疎通が柔軟にできること
案件内容

Google Cloud / AWSを利用した商用稼働サービスのデータパイプラインの開発・保守運用
データ分析システム・サービスの監視設計・運用
日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

技術要素(★が特に重要)
GoogleCloud
★Cloud Composer2(及びAirflow2)
★Cloud Dataproc(Apache Spark(scala))
Cloud Build
Cloud Storage
BigQuery
Cloud Monitoring / Cloud Logging
AWS
★Kinesis firehose
★SQS / SNS
★ECS
★Lambda
ECR
S3
Cloud Watch
その他
GithubActions
Terraform

必須スキル
・Pythonを利用したデータ分析/開発経験
・高度なSQL(CTE、副問い合わせ、Window関数の利用など)の知識
・AWS、GCPいずれかのクラウドサービスの開発及び運用経験
・Linux / ネットワークの基礎知識
案件内容

某金融機関の吸収合併に伴う事業継承の為、下記基盤移行を行います。

現行オンプレ環境のサーバーOS EOLが2024年7月末、
そのタイミングでAWSへの移行を計画中です。

下記の作業を行うにあたりアーキテクト(テックリード)のような立ち位置で支援していただける方を募集しています。

・AWS SaaSを利用したデータパイプライン環境構築
  -Lambda
  -Glue
  -Step Function etc…
・基本テンプレート開発
・システム監視
・構築する環境
・本番環境
・開発環境

必須スキル
・アーキテクトやテックリードのご経験
・データ分析環境構築のご経験
・AWS構築経験
・各種ログ収集処理開発
・データ移行のご経験
案件内容

Tableauでのデータ可視化業務となります。
具体的に、エンドユーザーに要件ヒアリングし、仕様確定後、ダッシュボードを作成となります。
※Tableau Server/Desktop/Prepの操作を伴う予定

上記業務に加え、現チーム体制における技術的な指導も一部行って頂きます。
※実務的な操作の最適化等が該当となり、講師などでは御座いません。

必須スキル

Tableau Server/Desktop/Prepの実務経験

案件内容

弊社クライアント(HR系)のデータマネジメント部署にてデータマートの開発業務を担当いただきます。
データ分析/活用プロジェクトへ参画いただき、データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきつつ、データ要件の定義や必要に応じて各種調査も一部ご担当いただきます。
【対応工程】
・分析用データマートの開発
 └データマート(テーブル)設計、SQL実装、バッチ(Digdag)実装
・社内メールシステムの保守運用
 └Python、SQL実装
・データマートの保守運用
【開発環境】
・データベース:Redshift、BigQuery
・プログラミング:Python
・インフラ:AWS、GCP
・コミュニケーション:Outlook・Teams・Slack・Backlog

必須スキル
・SQLを用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験1年以上
・Pythonを用いたデータハンドリングの経験1年以上
・Webシステムに関する基本的な理解と業務開発経験
案件内容

弊社クライアント(HR系)のデータマネジメント部署にて、BIエンジニアとしてTableauレポートの開発をご担当いただきます。
また事業企画やデータマート開発チームとの折衝、主にはデータ要件の整理、設計などレポートで表現するにあたっての要件定義もご担当いただきます。
【対応工程】
・Tableau レポートの開発・保守運用
・Tableau レポート用のデータマートの設計
 └テーブル設計、SQLデータ抽出、リレーション構築、バッチ実装
・レポート開発にあたっての要件定義
 └実現方法検討、連携項目整理、データ要件の整理
【開発環境】
・データベース:Redshift、BigQuery
・プログラミング:Python
・インフラ:AWS、GCP
・コミュニケーション:Outlook・Teams・Slack・Backlog

必須スキル
・Tableau レポートの開発・保守運用経験2年以上
・SQL を用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験1年以上
・大量データのハンドリング経験
・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験
案件内容

RAGシステムの設計、開発、および精度向上への取り組み
社内データソースと基幹システムのデータ統合
データ整形/変換/最適化方法の検討及び開発

ChatGPTを安全かつ効率的に利用するための基幹システム開発に注力しています。
このプロジェクトでは、社内の生成AI利活用の基盤システム開発と、RAG(Retrieval-Augmented Generation)の精度向上に重点を置いており、
これらの領域において深い知識と技術力を持つデータエンジニアを募集します。
このポジションでは、AIモデルの性能向上のためのデータ整形方法の策定や、RAGシステムの開発と最適化に携わります。

必須スキル
– AI(特に生成AIやRAGシステム)に関する深い知識と実務経験
– 社内外の様々なデータソースとの連携経験
– データモデリング、データ処理技術に関する広範な知見
– チームワークとコミュニケーションスキル
– セキュアなシステム開発の理解
案件内容

製造業企業において、システムの基盤構築、出力帳票、見える化(Web環境構築)まで、ご担当頂き、人事評価システムの構築支援を実施頂きます。

①ただ与えられたタスクを実装するだけではなく、自走し提案も込みで実施頂ける方が評価高いです。リーダー枠での募集となります。
②スケジュールは以下のとおりです。
 3月~ : 要件定義、設計
 5月~ : 製造(5月以降、4人程度のメンバーを募集予定)
 11月  : CO

必須スキル
・データ基盤の開発経験
・Azureサービス(DataFactory)の利用経験
・上流工程のご経験
案件内容

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

(具体的な職務)
・収集対象:ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理(案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用(アプリ開発側との連携)
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

(具体的な職務)
■ ビジネス課題と要求の整理(案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用(アプリ開発側との連携)
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

必須スキル
・SQLを用いたデータ抽出経験
・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
・ワークフローの構築経験
・Pythonなどを利用したアプリケーション開発経験
・GCPでの開発経験
・コンテナ技術(Docker)を用いた開発経験

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