SQLの案件一覧

クライアントでは、グループ各社のデータを分析・意思決定に活用できる状態にするため、データウェアハウスを中心としたデータ基盤と、各種BI環境を運用しています。

現在、BI・ダッシュボード領域では、BI開発、既存BI資産の整理、ダッシュボード運用、権限管理、フォルダ構成、データマート整備などの対応が増えており、既存メンバーだけでは属人化・運用負荷が高くなっています。

そのため、BIダッシュボードの作成だけでなく、利用者の意思決定に耐えるデータ設計・可視化設計・運用設計まで一貫して支援できる方を募集します。
　
業務内容

• 各種BIツールを用いたBIダッシュボードの設計・開発・改修
• 既存BI資産の棚卸し、仕様整理、移行・統廃合方針の検討
• クラウドDWH上のデータマート・集計テーブル・ビューの設計およびSQL実装
• 分析官・データレイク担当者へのヒアリング、要件整理
• 指標定義、集計粒度、フィルタ条件、閲覧権限、更新頻度などの整理
• BIダッシュボードのフォルダ構成、命名、権限、運用ルールの整理
• ダッシュボード利用者が自走できるためのドキュメント・運用手順の整備
• 既存メンバーへの引き継ぎ、レビュー、ナレッジ化
• 必要に応じたデータ品質・データ定義の確認、データレイク担当者との連携

– BIツールを用いたダッシュボード設計・開発経験
– SQLを用いたデータ抽出・集計・データマート作成経験（クラウドDWH上での開発経験を含む）
– 利用者へのヒアリングを通じて、曖昧な要望を指標・集計条件・画面構成に落とし込んだ経験
– ダッシュボードを「作って終わり」にせず、運用・保守・権限・仕様変更を意識した設計ができること
– 既存のテーブル・クエリ・ダッシュボードを読み解き、仕様や課題を整理できること

金融機関向けデータ整備プロジェクトにて、利用目的の理解・データ特定、メタデータ整理、データ加工・開発を行っていただくポジションです。
データプラットフォーム上でのデータマート構築、処理パイプライン実装等を想定しています。
　
■想定業務内容

• データプラットフォーム上でのデータ加工
• データマート作成
• 処理パイプライン実装

– 要件・設計内容を理解した上でのデータ整備の実務経験
– PythonまたはSQLを用いたデータ加工・集計・抽出の実装経験
– データパイプライン構築またはETL/ELT処理の実装経験
– テーブル結合、フィルタリング、集計、データ整形の実務経験

グローバル展開する大手エンタメ企業における、世界各国のリージョンを横断した「経営ダッシュボード」および「マーケティングモニタリング環境」の構築・改修プロジェクトです。
一般的なERP等の管理会計システムからデータを抽出するだけでなく、各海外法人が手作業で管理しているExcelデータや、各種SNSマーケティングデータといった、フォーマットや粒度の異なる様々なソースからデータを整理し、一元管理化・可視化していく業務を担います。
最初から要件を固めるのではなく、クライアント側と「可視化したい数値」についてクイックに対話・試作・すり合わせを繰り返しながら、アジャイル（段階的追加）に変革させていく進め方を採用しています。

– 該当BIツール（Power BI等）を用いたダッシュボード構築および改修の実務経験
– プログラミング言語（Python）またはデータベース操作言語（SQL）を用いたデータ処理フロー・パイプラインの構築・改修経験
– データマートの作成や、関数（DAX等）を用いたメジャー設計に関する知見
– フォーマット、粒度、期間がバラバラな散在するデータ（Excel、SNSデータ等の未整備データ）を整理・統合した実務経験
– 要件が不確実な状況下で、クライアントやメンバーと対話をしながら仕様をクイックに具体化していく柔軟なコミュニケーションスキル

大手エンターテイメント系企業にて、データエンジニアとして以下業務を担当いただきます。

業務内容

• エンターテイメント関連データのパイプライン構築
• その他データソース（外部連携機能や表計算ファイル）からのデータパイプライン構築
• 接続元の制限を考慮し、他メンバーと調整しながら実装方針を策定

– ワークフロー管理システムやデータ変換ツールの利用経験
– 自身で課題を発見し、周囲のメンバーと協調しながら課題解決まで推進できるコミュニケーション力
– 主要なクラウド環境（AWS/GCP/Azure等）における大規模データベースやオブジェクトストレージの利用経験
– バージョン管理システムを用いた開発経験
– 構造化クエリ言語（SQL）およびプログラミング言語を用いた開発経験

ライブ配信事業における、大規模言語モデル（LLM）や自律型AI（Agent）を活用したデータ分析業務の内製化・効率化プロジェクトです。
・自然言語からのデータ分析（Text-to-SQL / RAG）を用いた分析Agentの開発
・属人化していた分析業務の自動化および効率化の推進
・誤った数値を返さないためのAgentの精度・信頼性の担保

– Text-to-SQLやRAG型のAgentを自力で実装した経験
– 実務レベルのSQLスキル（複雑な結合や集計処理など）
– データ構造を読み解き、Agent向けのコンテキスト設計ができる能力
– LLMの特性（ハルシネーション等）の理解と精度担保の対策力
– 開発支援Agent（AIエディタ等）を日常業務で使用していること

作業内容：
個人向けマッチングサービスの開発・保守・改修業務
┗新機能の設計開発や既存機能の保守・改修
┗ユーザーや組織内の要望を反映したプログラム改善
担当フェーズ：プロダクト側との要件・要求定義から設計メイン

▼主な開発環境
サーバーサイド：Python(Django)、Perl
フロントエンド：JavaScript(jQuery)、React.js、HTML5/CSS3、Sass
DB：RDBMS、インメモリデータストア、データウェアハウスツール
その他：コンテナ技術、OS環境、Webサーバー、バージョン管理システム、AI開発支援ツール

– 開発リーダーやサブリーダーの経験
– サーバーサイドの開発経験（5年以上）（Perl、PHP、Pythonなど）
– 個人向けサービスの開発経験
– AI駆動開発の経験（個人開発も可）
– ソースコード等のレビュー経験
– 長期で稼働できる方