データ基盤/DWHの案件一覧

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該当件数:47

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案件内容

データ分析プラットフォームを活用した、大規模データの統合および分析環境の構築支援をご担当いただきます。

主な業務内容

  • 統合データプラットフォームを用いたデータパイプラインの設計・構築
  • さまざまなデータソースからのデータ統合および分析用データマートの作成
  • クラウド環境と連携したデータ分析基盤の運用・最適化支援
必須スキル

– 統合データプラットフォーム(Databricks等)を用いたデータ統合およびデータ分析の実務経験
– 主要クラウドサービス(AWS/GCP/Azure等)のデータ分析ソリューションを用いた開発・運用実務経験

案件内容
  • 既存のデータ統合・分析基盤における運用および改善支援業務。
  • 基幹システムや周辺システムから連携されるデータを対象に、ETL処理、データモデリング、データマート設計などを担当します。

◆作業内容

  • DWHへのデータ取り込み(ETL/ELT)の設計・開発・改修
  • SQLを用いたデータ加工・集計処理
  • データモデル(正規化/スター・スキーマ等)の設計・管理
  • 既存ジョブ・処理の調査、性能改善、障害対応
  • 関係部署との仕様確認・調整
  • 保守運用に伴う定常作業、問い合わせ対応
必須スキル

– DWHまたはデータ基盤に関する実務経験
– SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
– ETL処理(ツールまたはSQL/バッチ)の設計・開発経験
– RDB(Oracle)の利用経験
– チームでの開発・保守経験

案件内容
  • 金融機関における決算業務(国内基準および国際会計基準)の自動化を目指すプロジェクトです。
  • 現在、国内基準向けのシステムはテストフェーズにあり、並行して国際基準対応の仕組みを新規に立ち上げます。
  • 大量データを効率的に処理するためのETL処理を実装し、後続の各システムへデータを橋渡しする仕組みの設計から開発までを担います。

◆開発環境の傾向

  • インフラ: AWS環境(AWS Glue, Amazon Redshift等)を活用したデータ基盤
  • アプリケーション: Pythonを用いた開発、およびPySparkによる大規模データ分散処理
必須スキル

– ETL開発経験、Python

案件内容
  • 組織横断で利用されるデータサービスの改修および最適化を支援します。
  • 既存のワークフロー管理環境からManaged Airflowへの移行作業を主導します。
  • 分析に必要となるデータの調達から、システムの実装・リリース、提供後の運用・保守までを一貫して担当します。

◆主な業務内容

  • データベースの操作およびApache AirflowからManaged Airflowへの移行対応
  • データパイプラインの実装、リリース、および運用保守業務
必須スキル

– SQLを使用した業務経験
– Webシステム開発経験(Pythonだと尚可)
– コミュニケーション力

案件内容
  • AWSおよびSnowflakeを活用して構築されたデータ基盤の開発・保守業務
  • 製造業界向けデータ利活用プラットフォームの安定運用と機能拡張
必須スキル

– Apache Iceberg Table / Catalog および Iceberg から Snowflake への連携に関する知見
– 日本語:ネイティブレベル、英語:読み書きレベル

案件内容

Microsoft Fabricを用いたデータ分析基盤の構築およびデータ処理開発
・Microsoft Fabric(Lakehouse/Data Factory/Notebook)を用いたデータ基盤構築
・Pythonによるデータ加工・ETL処理の開発
・データパイプラインの設計・実装
・Power BIとの連携によるデータ可視化支援
・既存データ基盤の改善・運用支援

必須スキル

・Microsoft Fabricの利用経験
・Pythonを用いたデータ処理開発経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工経験
・クラウド環境(Azure/AWS/GCPいずれか)での開発経験
・データ基盤またはETL開発経験

案件内容

Snowflakeを用いたデータ取込み処理・ELT処理・データマート作成
・ETL処理の開発
・単体テスト~総合テスト
※Phase2(6月以降)ではAWS連携対応の可能性あり

必須スキル

・Snowflake(Snowflake SQL・Snowpipe・Task・Copy into等の連携処理経験)※1年以上の経験が望ましい
・ETL/ELTの実装経験
・ストアドプロシージャの経験
・詳細設計~STまでの経験
・Python読解経験(既存処理がPythonのため)

案件内容

SAPからSQLServer、Databricks、Synapseへのシステム移行およびデータ移行作業をご担当いただきます。
2027年の本番稼働に向けたリハーサル作業、課題検討、移行ツールの開発、本番移行対応が主な業務です。
移行作業の閑散期には、通常の開発・保守作業をサポートいただく場合もございます。

必須スキル
・SQLの実務経験
・クラウド基盤(Azure/AWS/GCPいずれか)の利用経験
案件内容

・全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データレイク / DWH(BigQuery)基盤の設計・運用
・ETL / ELTパイプラインの設計・開発
・クロスクラウドデータ連携(OCI → GCP)の設計・実装
・データモデリング(OBT / mart)の設計
・Terraformを用いたIaCによるインフラ管理
・データ基盤に関わるネットワーク・セキュリティ設計(IAM / VPC / データガバナンス)
・AIデータアクセス基盤(MCP / Agent)の構築

◆主な開発環境・ツール
-Cloud
Google Cloud(BigQuery / GCS / STS / VPC-SC / IAM)
Oracle Cloud(Exadata / Data Flow)

-Data
SQL / Python
Apache Spark / Apache Beam
Parquet / Iceberg
dbt core

-Infra / DevOps
Terraform
GitHub

-AI / Data Access
MCP Server
Agent / RAG

必須スキル
・データ基盤 / DWHのアーキテクチャ設計経験
・大規模データ処理(数千万〜数億レコード規模)の設計・開発経験
・クラウド環境におけるデータ基盤構築経験(GCP / AWS / OCI 等)
・SQL / Pythonを用いたデータパイプライン開発経験
・データモデリング(DWH / OBT / Star Schema等)の実務経験
・データ基盤におけるアクセス制御・セキュリティ設計経験

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