| 案件内容 |
[ポジション]：分析基盤エンジニア ◇データ分析対応チーム、もしくはデータ分析基盤構築チームにて、 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python、SQLを用いた実務経験（3年以上目安） |
分析基盤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：377件
分析基盤エンジニアの案件を探す
| 案件内容 |
[ポジション]：分析基盤エンジニア データ移送処理のバッチをGCP上で構築・実施等を担当。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・GCP上でのバッチ構築（Cloud Composerの実行） |
| 案件内容 |
[ポジション]：分析基盤エンジニア ・CDP（DMP）の初期構築プロジェクトにおけるテクニカルディレクション業務 |
|---|---|
| 必須スキル | ・クラウドDWHの構築経験 |
| 案件内容 |
住宅系・商業系データの分析用前処理として、 |
|---|---|
| 必須スキル | ■SQLスキル → PKの重要性を理解し、データクリーニング、加工（集約・結合）等ができる（実際にはPresto） → 自己結合の階差データ作成/GroupBy時CASEを使った条件集計/window関数理解/with句・サブクエリ入れ子処理綺麗に書ける ■AWS利用経験 → IAM（セキュリティ・権限回り）について最低限理解がある → Glue/Athena利用経験あるとなお良い ■高い倫理観 → 大きな企業での仕事の方法に理解がある方 → セキュリティや安全/安定を重視 |
| 案件内容 |
米国の次期ユニコーン企業プロダクトの日本展開に際した、データ分析及び施策立案 |
|---|---|
| 必須スキル | ETLの経験 分析基盤の構築経験 クライアントに合わせた分析環境の開発経験 基本的なDBの知識及びDB設計経験 |
| 案件内容 |
【業務内容】
・各種メタデータの加工・整備
データサイエンティストと協力し、今まで使っていないような技術も含めて技術選定を行い、使えるデータを構築する
・日々蓄積されるデータを加工し利用しやすい形で格納するための基盤作り・改良
・クライアント向けwebサービスに利用するデータマートの設計・構築
・データサイエンティストが利用するデータベースの整備・データの抽出・クリーニング作業
・お客様のニーズに応じた商品のシステムへの実装、商品化に向けたデータ基盤の整備
【現在の開発環境】
・言語 ： Python2.7/3.6/3.7
・フレームワーク：Django, Flask, Angular
・データベース： Redshift/MySQL/PostgreSQL
・インフラ ： AWS (EC2,S3, RedshiftRDS,Lambda,Data Pipeline)
・エディタ ： 指定なし
・コミュニケーション： Slack,GitHub,Backlog,Confluence
|
|---|---|
| 必須スキル | ・SQL/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視 ・DBテーブル設計の経験 ・社内業務ツールの開発経験（googleスプレッドシートのGoogle Apps Script、またはエクセルでVBAや JavaScriptなど） |
| 案件内容 |
■案件概要
自動車メーカーにて、DWH/ETLを使った分析から可視化までの
分析基盤のアーキテクト案件。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWSの構築・設計経験 ・SQL |
| 案件内容 |
オンライン・オフラインのデータをクラウド環境で統合して分析できる基盤構築を行うための環境構築、ETL設計・開発、データ抽出を行います。
データを効果的・効率的に活用するための基盤を構築する戦略的なポジションになります。
クラウド環境：AWS |
|---|---|
| 必須スキル | SQL/データベースに精通していること ETLの開発経験 Linuxサーバ構築経験 SparkやHadoopのような分散処理システムの経験 |
| 案件内容 |
銀行様ユーザ部側にて要件を確認しながら顧客データを抽出し、
各パターンを試行錯誤しながらクレンジング化を実施する。
ＥＧを使うことができれば問題なく、統計の知識は特段不要。 |
|---|---|
| 必須スキル | SAS EG |
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