【SQL】データ加工・データ移行支援の求人・案件
| 案件内容 |
データ加工・クレンジング(SQLを用いた抽出・変換・統合) |
|---|---|
| 必須スキル | SQLを用いたデータ抽出・加工・移行の実務経験
データベース構造(RDB等)の理解
リーダー経験(顧客折衝・要件調整の実務経験)
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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:1730件
| 案件内容 |
データ加工・クレンジング(SQLを用いた抽出・変換・統合) |
|---|---|
| 必須スキル | SQLを用いたデータ抽出・加工・移行の実務経験
データベース構造(RDB等)の理解
リーダー経験(顧客折衝・要件調整の実務経験)
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| 案件内容 |
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。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験(Pandas, Tidyverse等) |
| 案件内容 |
・LLMを用いた機能・プロダクトの要件定義~設計~開発~運用 |
|---|---|
| 必須スキル | ・LLMを用いたプロダクトの設計~本番運用までの実務経験
・RAGまたはAgentの設計・実装経験(両方あると尚良)
・Pythonでの設計・開発経験(FastAPI等)
・Git / CI/CD 環境でのチーム開発経験
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| 案件内容 |
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。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonまたはRを用いたデータ分析実務経験(Pandas, Tidyverse等)
・論文やレポート向けの高度なデータ可視化スキル(見た目を美しく分かりやすく整えられる能力)
・統計学の基礎知識
・他職種(研究者・エンジニア)と連携して仮説検証を進めるコミュニケーション能力
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| 案件内容 |
クライアントは、日本を代表する大手企業ご出身の方が代表を務める急成長中のテクノロジー企業です。 本ポジションでは、シニアフルスタックエンジニアのポジション担当していただきます。 【業務内容】 |
|---|---|
| 必須スキル | プログラミング言語
・Python
・Java
・JavaScript
AWSサービス
・ECS
・S3
・RDS
・ネイティブレベルまたはJLPT N1に相当する日本語での優れたコミュニケーション能力
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| 案件内容 |
・AIモデルの組み込み機器への組み込み |
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| 必須スキル | ・組み込みLinux+高級言語(C言語、C++、Pythonなど)
・コンテナ技術
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| 案件内容 |
・インフラ業界の企業様と現場の安全環境の課題を解決するAI開発プロジェクト 業務内容・期待役割 |
|---|---|
| 必須スキル | -バックエンドの開発経験(5年以上) -フロントエンドの開発経験(5年以上) -インフラの開発経験 -姿勢 |
| 案件内容 |
製造~ |
|---|---|
| 必須スキル | ■Java+Junit or Python+pyspark(経験5年以上)
・銀行系の経験
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| 案件内容 |
電力系会社が管理している複数のアプリケーションの保守運用業務をお任せします。 下記作業内容となります。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・業務系システムにおける基本設計~構築までの実務経験
・React、Python、Nest.jsの経験(目安として2~3年以上)
・バックエンドの設計・開発経験(言語は不問)
・システム改修の工数見積経験
・設計書、プログラミングのレビュー経験
・AWSを使った開発、運用経験
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| 案件内容 |
大手鉄道グループのユーザーデータを集約し、 レコメンドや配信を支えるアプリ・データ基盤の設計・開発・運用を支援する案件です。 具体的な業務内容としては下記がございます。 フェーズ:要件定義~運用 ■開発環境■ |
|---|---|
| 必須スキル | ・PythonやJavaでの要件定義以降一貫した開発経験(Python必須)
・RDBでのDB設計やチューニング経験
・開発全体を一人称でリードした経験
・GCPもしくはAWSでのインフラ設計構築
・10名弱規模のマネジメント経験
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