データエンジニアの案件一覧

社内向け各種ダッシュボード・社外向け（クライアント向け）ダッシュボードの要件定義及び開発をご担当いただきます。

PMやエンジニア、営業部門のメンバーと横断的に関わっていく業務であるため、主体的に業務を遂行していただける方を求めています。

※「医療業界の意思決定を、早く・正しいものにする」ことを目指し、各種リサーチやデータ提供の事業を行っている部門での就業となります。
業務内容

・ダッシュボード開発要望のヒアリングと詳細要件定義、画面設計

・Tableauダッシュボード実装

・ダッシュボード実装に必要なデータマート整備（DB整備自体はエンジニアが担当するためエンジニアに対する要件提示）

※時期による波は一定ありますが、目安として、新規ダッシュボード開発（既存ダッシュボードの流用含む）は2件~3件/月、既存ダッシュボードの改修

・メンテナンス 4件~5件/月程度です

主な開発環境：

・Tableau Desktop／Tableau Online

・Google BigQuery／SQL

大手化粧品会社のDXプロジェクトにおいて、SQLを使用してDWHからのデータ抽出を行い、他システムへの自動データ連携設定などの構築をお任せできる方を募集しています。

プロジェクト全体では20名近くのメンバーが参画しており、その中の約5～7名で構成されているチームに所属いただきます。

【業務詳細】

プロジェクト全体を理解した上で、起用しているTreasure DataからSQLで複数のテーブルを結合、サブクエリも含めた詳細なデータ抽出、顧客マスタ・行動履歴・購買履歴といったデータを結合し、マーケティングデータの抽出や顧客のセグメンテーションを行っていただきます。

会員データはすべてTreasure Dataに入っており、新たな会員データも日々追加させていきます。

すでに構築設定したワークフローを読み解き、既存の構築内容を踏襲、改修を行い、SFMCで配信をおこないます。

飲食系クライアント向けのBI（Tableau）構築案件です。

　下記の2フェーズで進めており、1月から開始するフェーズのメンバーを募集しております。

　・フェーズ１（年末まで）：データレイク、RedshiftでのDWH

　・フェーズ２（1月以降）：データマート作成、BI（Tableau）設計

　PJはアジャイルで進めるため、ドキュメンテーションの比率は低いです。

　Redshiftから抽出したデータ（数百GB）を2～3GBほどに圧縮しサーバーにパブリッシュします。

　※フェーズ1でクレンジングできていないデータをExcel VBAでデータマートに変換するタスクが発生する可能性があります。

金融機関が保有しているデータを利活用した銀行業務の効率化を目的として現在Excelで行っている業務を中心に、Tableauを用いたツールに置き換えていく。

【ポジション】

①基本設計・詳細設計担当

②製造・コーディング・テスト

（開発担当）

客先社内のDBAエンジニアとしてDBの構築・運用などを主にご担当いただきます。
一部作業の引き継ぎもあります。

DBの構築経験

Tableauでのダッシュボード開発顧客既存データフローの整理データマート設計

今後の世界的な課題であるエネルギー問題に対するシステム的な取り組みとなります。そのため社会意義の高い要件を新しい技術領域で対応していく事になります。現在、国内の一部地域を利用した分散電源のデータを共有化するためデータ連携基盤の構築が進められております。技術的な背景はクラウド・DWHの技術的な知見が必要となります。業務設計は出来ておりますが、アーキテクチャー設計は出来ていないため、抽象的な要件の非機能要件化を進めて頂きます。

■概要すでに始まっているプロジェクトであり、現PMの交代として入って頂くことを想定。

どこからデータ持ってくるのか、どんなレポートを持ちたいのか、各チームとのやり取り、クライアントとの仕切りを担当頂く。

個々の技術者はいるので、PMとしての取りまとめやジャッジ、プロジェクト推進を期待する。

Azure上でETL/DWH/DMを設計する必要があり、マネジメントコントロールを行ってほしい（データソースはSAP）

GCP構築業務

・データパイプライン設計構築

・DWH、データマート設計構築
環境：

GCP（BigQuery,Dataflow等）

GCP構築経験

概要：

エンドクライアントの分析基盤の設計、開発、運用を担当いただきます
業務内容：

・外部とのデータ連携

・データ仕様や処理のスキームについての要件擦り合わせ

・AWS S3, Google Cloud Storage, Google Drive と言った各種ストレージと BigQuery 間でのデータの転送処理を Cloud Functions と Airflow を用いて実装・管理

・IAM の発行・管理、データのアクセスコントロール

・データサイエンティストと意見交換しながら、データの取得や前処理、予測モデル・予測値生成、および抽出のバッチ化・運用

・データ処理に係るコストのモニタリング、最適化施策

・データ連携に係るプライバシーマークへの対応

フラットな組織で、自身で物事を推進する文化です。