Python(データ分析系)の案件一覧

スタートアップの研究開発部門にて、DNAメチル化（エピゲノム）データを用いた統計解析業務を担当します。 チーフサイエンティストやバイオインフォマティクスチームと連携し、解析結果を医学論文や学会発表で用いるための「質の高い図表」としてアウトプットすることが重要なミッションです。
・エピゲノムデータ、健康診断データ等のクレンジング・整形 ・探索的データ分析（EDA）および仮説検証 ・論文投稿・学会発表用のデータ可視化（R/ggplot2等を用いたPublication Qualityの作図） ・統計解析（回帰分析、生存時間解析など） ・PythonおよびRを用いた解析パイプラインのコード整備

既存環境（SQL、Access、Excel）を解析し、BigQueryおよびTableau環境への置き換えを推進。
抽出用SQLの作成、Tableauダッシュボード構築、Salesforce埋め込み用ソースの提供、仕様書等のドキュメント作成を担当いただきます。
21部署分のデータをフィルタ切り替え可能な1画面へ集約する構築業務がメインです。

データエンジニアとして主に以下の業務に携わっていただきます。
・各国・各拠点で利用されているERPや業務システムからデータを集約し、データ基盤の設計、構築、運用を技術面からリードする
・クラウド環境上でのデータウェアハウス/データレイクのアーキテクチャ設計、技術選定、実装方針の策定を担い財務・原価・生産・販売などの基幹業務データを、グローバルで横断的に扱えるデータ基盤として構築する
・ETL/ELT処理の設計・開発、BIツールを活用したダッシュボード・レポート提供などデータ利活用の促進に携わる

■開発環境■
Snowflake、PowerBI

・クラウド環境(AWS、Azure、GCP 等)におけるデータ基盤のアーキテクチャ設計・開発・運用経験
・SQLを用いたデータ設計・分析経験(業務データを理解した上での設計)
・ETL/ELTパイプラインの設計・実装経験
・技術的な内容を業務部門・関係者に分かりやすく説明し、合意形成を行った経験

・ステークホルダーヒアリングを通じた課題理解・改善ソリューションの実施
・ディメンショナルモデリングを活用したデータモデル設計・データパイプラインの改善
・Airflow DAG,dbtなどによるSnowflake上でのデータパイプライン構築・実装
・データパイプラインの運用監視・障害対応などの運用
・技術的な提案・検証（メタデータ管理、データ品質管理など）

【開発環境】
開発言語： Python, SQL 等
開発/運用環境： Docker, VSCode, IntelliJ, GitLab, GitLab CI, Claude Code, GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant
データ基盤： Snowflake
ワークフロー管理： Amazon Managed Workflows for Apache Airflow (MWAA)​
インフラ環境： AWS [AppFlow, MWAA, S3 等]​（※インフラの設計・構築・運用は別担当）
社内ツール： Confluence, JIRA, Redmine, Slack, Zoom, Google Meet
外部SaaS： Salesforce, Marketo, GA4, Datadog, Zendesk等

DWH/BI領域における業務支援および分析基盤の構築・運用改善をご担当いただきます。

・既存集計フローの自動化・効率化
・既存帳票（Excel, CSV）からのSQL作成、BI（QuickSight）での可視化・分析
・AWS（Glue, Athena等）を用いたETL処理、データレイク・データマートの構築
・既存のデータ分析基盤の改修・運用保守

◆主な開発環境・ツール◆
・言語：Python (PySpark, pandas), Power Query, VBA, SQL
・DB/DWH：AWS Athena, Glue Data Catalog, AWS RDS (SQLServer), S3
・BIツール：QuickSight
・環境：AWS Lambda
・管理ツール：GitHub

メーカー様が小売店様と契約して受領しているPOSデータを収集しクレンジングして、DWH（snowflake）に蓄積するパッケージシステムをこれから受注する顧客用に個社対応で機能追加していく。

そのデータが「科学的発見」になる。世界へ発信するアナリスト
・AI学習用データの収集・測定・取り込みパイプラインの構築・運用
・R言語を用いた統計解析および論文掲載用クオリティの図表（Figure）作成, ・Python/Rを用いたデータの前処理（欠損値処理、正規化）、加工
・社内外へのプレゼンテーション資料作成およびデータ可視化支援 ・データベーススペシャリストと連携したデータ抽出・品質管理

・R言語またはPythonを用いたデータハンドリングおよび可視化の実務経験
・複雑なデータを論文やレポート向けに分かりやすく図解・グラフ化するスキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計業務の経験

・データ分析
・DWH構築
・データ統合

＜環境／言語／ツール＞
azure synapse analytics

ログ管理プラットフォームの整備における実務および進捗管理を担当していただきます。
技術的なログ設計、出力設計・収集設計および実装作業を行いながら、
開発部門・基盤部門と連携し、プロジェクトを推進していただきます。

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証～運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク：リーダ・サブリーダ相当

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗／リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験