SQLの案件一覧

ETLジョブ開発、データエンハンス処理、テーブル設計、データマート構築
・CDM領域のデータ開発
・要件定義、基本設計、調査対応
・Talend等のETLツールを用いた開発
・Snowflake、AWS環境でのデータ処理
・ダミーデータの準備（GDPR対応）

社内向けのLMSシステム開発（Web開発）における
・API開発
・DB構築検討
・PRレビュー
・インフラ構築検討
・ユニットテスト
などをご担当いただきます。

顧客と直接コミュニケーションを取りながら要件を確定し、
アジャイル開発で素早く進行できます。

・開発体制
バックエンド：3名（SA1名含む）
フロントエンド：2名
UI&UX：2名
スクラムマスター：1名
PM：1名

・技術スタック
バックエンド：TypeScript, Express.js, RESTful
データベース：PostgreSQL

少人数・多国籍チームをリードしながら密なコミュニケーションで開発を進められる環境です。

• 背景： 当年度の月次予算が実績と大きく乖離したため、予測精度の向上が急務となっている。
• 目的： 来年度の予算策定のベースラインとなる売上予測モデルの構築。
【具体的な業務内容】

1. 売上予測モデルの構築と運用
   ◦ 次年度の年間予算の策定、および前年差異要因の明示。
   ◦ 前月実績の前年差異要因の明示。
   ◦ 次月・次々月など直近の売上予測、および前年差異要因の明示。
2. 要因分析の実施
   ◦ 予測精度も重要ではあるが、予測結果となった要因（なぜその予測値になったのか）を説明・解釈する能力も重要視される。
   ◦ 例：「単価がこれぐらい上がればこうなる」といった感度分析や因果的な視点からの提案が期待される。
   【データと環境】
   • 売上実績データマートはある程度ベースが存在する。
   • 機械学習のための特徴量の候補はクライアントメンバーから提供される。
   • データマートにないデータについては、整形・整備が必要となる。
   • 予測に影響する可能性のある要因：利用者の装用頻度（週末のみ、平日のみなど）、リピート率（小売業としては高め）、定期配送サービスによる店舗売上のカニバリゼーション、強力な販促活動、駅ビルセール（ルミネセール等）、天候、コロナの影響、物価高など、多岐にわたる。

・Azure上へのアップロードおよび保存機能を持つアプリケーションの開発。
・開発メンバーとして設計～実装・テストまでをご担当いただきます。

売上予測モデルの構築
・次年度の年間予算の策定
　および前年差異要因の明示
・前月実績の前年差異要因の明示
・次月・次々月など直近の売上予測
　および前年差異要因の明示
※売上実績データマートはある程度ベースがあります。
※機械学習のための特徴量の候補は当社メンバーから出します。
　データマートにないデータは整形いただく必要があります。
※予測精度も重要ではありますが、
　前年傾向との差異要因を明示することもそれ以上に重要になります。

・ECアプリケーション運営企業様におけるデータアナリストとしてご参画いただきます。
・プロダクト課題や無事ネス課題における定量・定性分析を行い、課題特定と解決に向けた業務をご担当いただきます。
・事業課題に合わせたデータ分析の計画立て、KGIやKPIの設定・可視化・運用、データの抽出・加工・集計・分析の一連の作業など、幅広い業務をご担当いただきます。

【技術環境】
・言語：Go
・API：Protocol Buffers, gRPC
・インフラ： Google Cloud (Cloud Run, Cloud Firestore, Cloud Spanner, etc.)
・CI/CD：GitHub Actions, Cloud Build
・構成管理： Terraform
・モニタリング：Cloud Monitoring, Cloud Logging, Cloud Trace
・分析：BigQuery, Looker
・その他：Notion, JIRA, Slack

ヨーロッパ系プレミアム家電ブランドが、事業成長を加速させるため、データ分析の基盤を強化したいと考えています。
現状、各部署が個別にデータを管理しているため、データが統一されておらず、非効率な状態です。
販売予測やマーケティング施策の精度を下げ、事業全体の成長を妨げる要因となっています。

【業務】
①データ整形・クレンジング
・社内外から集まる売上データ、POSデータ、顧客レビューなどを読み込み、形式の異なるファイルを一貫したフォーマットに整える
・欠損値や表記ゆれを統一し、分析可能な状態に加工する

②データ統合・マージ処理
・データ基盤はBigQueryを想定
・複数のファイル（Excel/CSV/システム出力）を一つのテーブルにまとめ、重複や不整合を解消
・顧客名や商品コードなどをキーにしてデータを突合し、分析用のマスタテーブルを作成

③自動化・効率化
・Excel（Power Query、DAX）、Python、SQLなどを用いて定型作業を自動化
・定期処理（例：毎月のPOSデータ統合）を効率化し、再現性のある仕組みを構築

④可視化・レポーティング補助
・整形したデータをTableau、Power BI、Excelピボット、Pythonなどで活用できる形式に出力
・営業・マーケティング部門向けに見やすいデータ基盤を提供

【体制】
セールスプランニングマネージャー　1名
データエンジニア（クレンジング～可視化）　本募集

・総合商社の売上や仕入、営業データなどを、関連部門の方向けに可視化をしていただきます。
・既存のレポートをPowerBIに移行していただいたり、MOCレベルでユーザに見せながら新規のレポートを作成いただきます。
・基幹システムのデータがSnowflakeに連携されておりますので、データの抽出からレポート作成までを一貫して対応いただきます。

AWSインフラ環境でのデータプラットフォーム保守作業
└弊社メンバーと共に、運用保守「障害対応、ユーザ問い合わせ対応、リリース作業等」を実施して頂きます。
　ETLツールとしてTalendを使用しております。
　ソースはJavaで書かれております。

■プロジェクト概要
金融機関向けDHWシステム構築

■主な環境
OS: AWS EC2 Redhat Enterprise Linux 8.9
AWS EC2 Windows Server 2019（ジョブ管理で利用）
DB: RDS for Oracle Oracle Enteprise Edition 19c
Oracle on EC2 Oracle Enteprise Edition 19c
AP：Oracle Golden Gate 19c
ETL:Informatica PowerCenter
ジョブ管理: JP1/AJS 12
他システム連携: HULFT /sftp
BIツール: MicroStrategy、Microsoft Power BI
データ辞書ツール：Informatica Enterprise Data Catalog
その他：WinCVS、SVN（資産管理）、Teams（コミュニケーション）