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:743

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案件内容

BI高度化に向けサポートいただける方を募集しております。具体的にはBIツールを使用して顧客管理/売上管理データ等を含むレポートティング/ダッシュボード作成をお願いしたいです。複数のマスターデータがございますので必要なデータを抽出し、加工いただくこともスコープとなります。IT部門と業務部門と会話しながらプロジェクトを進めていただきたいと思います。想定される業務は下記となります。・BIレポート/ダッシュボード作成・部門間コーディネート、ユーザコミュニケーション・上記附帯する業務一式

必須スキル
・PowerBI 開発経験必須
・SQLなどのクエリの取り扱いが可能な方
・プロアクティブなコミュニケーション能力
案件内容

・データ分析基盤の大規模な、追加開発・改造を実施予定。・DWH設計者(データ設計など)もしくは、DWH基盤構築(ツール設計など)

必須スキル
・データウェアハウス構築経験者
・データレイク+データウェアハウスを使ったデータ分析基盤構築経験者
案件内容

作業内容:レポート画面設計PowerBI ReportBuilderを利用したレポート画面の開発単体テスト仕様書の作成、テスト実施画面設計書の作成

必須スキル

・PowerBI Report Builderの利用経験

案件内容

業務:プロダクトの分析業務を支える基盤の機能拡充ならびに運用自動化に関わる開発を担当いただきます。・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応・各種運用業務の自動化とドキュメント整備
環境:プログラミング言語: Python, SQLバージョン管理: Git/GitHubデータ分析基盤、環境: AWS, SnowflakeETLツール: trocco, Airbyte, dbt(導入準備中)IaCツール: TerraformBI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studioコミュニケーション: Slack, ClickUp, Notion

リモートワークをベースとしていますが、週1日程度出社日を設けています。週5未満の場合でも、出社日、スクラムイベントのため火曜は勤務日となるようお願いします。

必須スキル
・データ基盤技術の基本的な理解(OS, RDBMSなど)
・データウェアハウスの設計とETL処理の開発経験
・Pythonなどのスクリプト言語を用いた開発経験
案件内容

クライアント社内で運用している需要予測・発注数量最適化ソリューションにおけるデータパイプライン、MLパイプラインの運用、エラー発生、顧客問い合わせ時の初動調査のご担当をいただきます。複数のクライアントの運用を行っており、各パイプラインの運用、さらには、将来的にはその開発まで対応を可能な方を期待しています。

必須スキル
– GCP (BigQuery, GKE, Composer)
– Docker
– Airflow
– python
MLOpsの経験
Pythonを使ったデータ分析の経験
案件内容

クライアントでは主にPower BIにて統合データプラットフォームに接続し、データ抽出からダッシュボードもしくはリスト化・資料化することを実施しております。教宣活動により、業務部門からの引き合いが増えてきたため、効率よくプロトタイプ的な試作品を作成し、実務部門にてビジネス適用の判断を行っていく構想です。上記運用について現状のメンバーでは対応が難しく、具現化するための要員を募集いたします。
内容:・クライアント社員と共に要件をまとめ、BIツールにて静的データのプロトタイプのダッシュボードを構築。実務としてビジネス適用される場合は、クライアント側の担当者にて連携環境の構築を行う想定。ツールはPower BI(PowerBI・Tableauを利用中、エンタープライズBIはWeb-focusを導入済)・セルフBIの位置づけとなるため、実務部門へのスキトラも実施予定。

必須スキル
・Power BIの導入、ダッシュボード等の構築経験
・BIツール運用におけるコンサル、マネジメント経験
案件内容

CDP再構築するにあたりBIツール(tableauまたはPowerBI)ダッシュボード構築業務

必須スキル
・TableauやPowerBIについての包括的な知識
それに基づくご経験
1人称で対応できることが前提
案件内容

データの定義書が無いため、各業務で利用しているシステムの業務を整理し、データ品質を整備する業務を行っていただきます。

・データ辞書作成
・テーブル定義、確実性/網羅性
・データ品質担保
・各部署へのヒアリング、要件定義(関わる方は30-40代ぐらいが多い)
・データの重要項目の把握

最終的には社員のデータスチュワードが運用管理する予定となります。

必須スキル

・データガバナンス知見もしくはデータの定義書を作成したことがある方
・Python、SQL
・業務要件を整理し、的確にデータ設計ができる

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