分析基盤エンジニアの案件一覧

通信事業者向けデータ統合システムを主体としたデータマート構築および、BIツールによる可視化業務を担当。

データエンジニアの立ち位置として、設計・構築業務に加え、部分的に顧客調整も実施。
Tableau Prepを用いたデータ加工・統合処理の実装、進捗・課題管理、会議体での報告対応を通じて、データ基盤の品質向上を支援する。

Dataiku上での自動生成アプリ作成いただきます。
想定される作業内容は以下です。
WebAppsまたはAgent Connectを用いたアプリUIの作成と、ETL・推論パイプラインの自動化設定を行います。
データ接続・前処理・モデル評価・運用設計を含む一連の開発およびテストを担当します。

Databricksを新規構築し、Databricks上でPoCとして機械学習のユースケースを実証する。

期待役割：
・基盤のリーディング
・顧客対峙、
・databricksの基盤周りの設計、構築
・databricksの標準機能をフルに活かしてデータサイエンティストの実装支援
（既存の数理モデルの解析は別担当者が実施します。解析後にdatabricksの標準機能を利用してモデルを実装頂きます。）

・クラウド基盤の設計、構築経験があること
・Databricksの構築経験があること
・DatabricksにてAutoML等での機械学習プログラムの実装経験があること
・顧客と仕様についての折衝経験があること
・1人称でタスク遂行できること
・顧客向けにパワーポイントで検証結果報告資料が作成できること

データエンジニア／クラウドエンジニア／PMとして、Databricksの導入によるデータ基盤開発や顧客企業のデータ利活用の促進業務。
◆Databricksを用いた顧客のデータ活用基盤開発、データ活用を支援するため、下記の業務を担当。
-データ利用部門との課題定義および要件整理
-データ基盤の設計／開発（AWS、Azure等、他のクラウドと連携したデータ基盤の設計・開発）
-データ基盤上のデータモデル設計・開発
-データ加工処理（ETL／ELT）の設計・開発
-データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発
-AIモデルの継続的なデリバリ（MLOps）を考慮した環境の設計・開発

-顧客もしくは自社のクラウド開発プロジェクトにおけるチームのリーダもしくはサブリーダとして、要件定義、設計、実装のいずれかの工程を担当した経験
-5名以上のチームのマネジメントもしくはリーダ経験
-Professionalレベル以上の認定資格（AWS、Azure、Google Cloud等）を有する方もしくは、3年以上のクラウド開発経験

データパイプラインの構築、BIツールの整備を中心にご自身のスキルに合わせて業務をご担当いただきます。
具体的には下記になります。

・dbt（data build
tool）にて構築されたデータパイプラインのデータモデルのリファクタリング
・データ利活用のための環境整備　等

既存のTableau環境に対しDatabricksを追加採用し、社内外データを一元的・効率的に管理できる統合データ基盤を構築するプロジェクトになります。

現状：Tableau (BIツール) のみ導入済み。
構築対象範囲：
・Databricksデータ基盤環境の追加構築。
・データレイク、DWH（データウェアハウス）の統合。
・周辺のデータ準備処理およびワークフローの整備。
主要業務: データパイプラインの設計・構築

・大規模データ基盤構築プロジェクトにおける構築実務経験
（データ設計／データパイプライン処理実装等）
・Pythonを使用したデータ分析などのご経験
・自主的・積極的な業務推進

アサイン先案件
・金融業界の法人営業DXに対し、AI活用施策の明確化・AI基盤・データ基盤の設計を行うプロジェクト。

業務内容・期待役割
PMと一緒に下記取り組みをSEとしてリード
・業務システム及び社内データの調査・整理
・AI活用基盤のアーキテクチャ検討
・AI活用基盤（データ基盤・マルチクラウド(AWS, Azure, GCP等)連携）の要件整理
・AI活用基盤構築に向けた顧客との調整
・AI活用基盤の共通機能の一部構築
・AI活用基盤の運用方法の検討

・要件定義の実務経験(3年以上)
・顧客の業務分析の実務経験
・業務分析から要求・要件定義を行った経験

・バックエンドの開発経験(5年以上)
　┗pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
　┗REST APIの設計・実装経験（3年以上）

・インフラの開発経験
　┗データ分析基盤(snowflake, redshift等)の構築経験(2年以上)
　┗ETLの構築・活用経験(2年以上)
　┗terraformでのインフラ管理経験(3年以上)
　┗CI/CDパイプラインの構築・管理経験(3年以上)
　┗運用監視の構築・管理経験

・その他開発経験
　┗AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
　┗Gitを利用したチーム開発経験
　┗AIを搭載したシステムの開発経験

・姿勢
　┗業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
　┗スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方

在庫管理数が多く、データ分析等に追加で自走可能なメンバーが現場で必要になっている状況になります。
期間としては長期で1～3年想定。多少時間がかかっても良い方にアサインいただきます。
また、業務実践による業務回復（商品部・需給）、計画業務の策定・型化（グローバルテンプレート）、
業務実践・計画業務を下支えするシステム・DWH/DM構築も業務の中に含まれてくる想定になります。

AWSインフラ環境でのデータプラットフォーム保守作業
└弊社メンバーと共に、運用保守「障害対応、ユーザ問い合わせ対応、リリース作業等」を実施して頂きます。
　ETLツールとしてTalendを使用しております。
　ソースはJavaで書かれております。

データ基盤全体のアーキテクチャ設計から、ガバナンス設計（Unity Catalogなど）、dbtやワークフローの設計・運用、GitHubを活用した開発プロセスの整備まで、プロジェクト全体をリードする役割になります。

【想定内容】
・全体アーキ設計：3層（着地／精錬／提供）の責務分離、命名規約、スキーマ進化方針、データ契約の策定
・ガバナンス設計（必須）：Unity Catalog 等を用いた権限モデル、監査・データ分類、変更管理プロセスの整備
・dbt：プロジェクト構成（stg/int/mart）、モデル分割、tests とドキュメントの整備、依存グラフ設計
・Databricks：Lakehouse 基盤設計、ジョブ／ノートブックの責務分離、再実行・冪等性設計
・ワークフロー：依存制御・スケジューリング、失敗時の復旧方針、SLA/アラート、可観測性（メトリクス／ログ／リネージ）
・GitHub：ブランチ戦略、PR レビュー基準、CI（dbt build・lint 等）とリリース運用
・移行設計：Snowflake＋Xplenty → Databricks＋dbt の段階移行（Dual-run、差分検証、カットオーバー、ロールバック）