SQLの案件一覧

■募集背景
ヘルスケア領域の課題解決に取り組む初期フェーズの事業主体です。
データと先進技術を活用した研究開発を推進しており、データ分析・予測モデル構築の実務を担当いただく専門人材を募集します。
参画後は業務を通じて、適性に応じてモデル開発 / データベース活用 / 運用基盤構築 など専門領域へステップアップいただきます。
■業務内容

• データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
• 探索的データ分析・可視化・仮説検証
• 予測モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
• 特徴量設計、評価指標の設計、異常検知
• 分析結果のドキュメント化・組織内共有（再現可能な形で）

– PythonまたはRでのデータ分析経験（各種ライブラリ等）
– 機械学習の実務経験または同等スキル（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
– 実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

特定領域向けシステムにおける、先端技術を活用したプロダクト開発にて、既存または新設チームの中核として技術判断から実装、レビューまで一貫してご支援いただきます。

• 先端技術を活用した新機能の設計、実装
• システム構成と技術方針の設計
• 要件に基づく責務分割とデータ設計
• 難易度の高い技術課題の調査、解決
• 設計レビュー、コードレビューによる品質向上
• 推進担当や開発メンバーとの技術判断の調整

【環境】
言語：JavaScript、Ruby、SQL、HTML、CSS
フレームワーク：Ruby on Rails、React、Next.js
インフラ／ツール：コンテナ技術、バージョン管理ツール
DB：RDBMS
その他：先進技術活用プロダクト（利用技術・モデルは確認中）

– Ruby on RailsとReactを用いた開発経験（3年以上）
– Webプロダクトの要件整理から設計、実装まで一貫して担った経験
– 複数機能やシステム全体を考慮し、構成や責務分割を設計した経験
– 先進技術、機械学習、外部APIのいずれかを用いた機能開発経験
– 設計レビューやコードレビューを通じて品質を改善した経験

下記業務内容を想定します。

大手システム開発企業向けの金融向けデータ基盤構築（検証フェーズ）におけるエンジニア募集です。

■作業内容：金融向けデータ基盤構築（検証）

• 簡易AI機能構築
• ガバナンス管理環境構築
• 稼働情報収集の標準化（各種規格想定）、事業継続計画検討
• ローコード開発環境の設計見直し
• データウェアハウス：管理アプリケーション、AIアプリケーション開発、外部ストレージ連携、事業継続計画検討
• 上記を支えるクラウド基盤（PaaS）活用

■体制想定

• プロジェクト管理者：クライアント側にて想定
  下記の要員募集を行います。
  1) AIプラットフォームエンジニア（クラウド環境） 1名
  2) データウェアハウス管理・設計経験者 2名
  3) ローコード開発ツール・分析基盤（各種BI等） 2~3名

– データウェアハウスの導入、アーキテクチャ設計、または管理・運用経験
– データウェアハウス内組み込みAI機能を用いたAI/機械学習機能の設計・構築経験
– SQLスキルおよびデータベース設計経験

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード（売上・稼働状況等の可視化）や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整：社内ナレッジ（規定類やFAQ）を参照した問い合わせ自動化（自己解決）AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
（必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます）。

-SQLの実務：データ基盤（AWS/GCP/Azure等）等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発：生成AI（LLM）のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理：セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験：AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

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