SQLの案件一覧

大手コンビニチェーンの看板メンテナンス管理システムの保守・改修・機能追加対応。
Windows FormsおよびWebシステム（ASP.NET MVC）の両環境で設計～実装まで担当。

・ポイントシステムの開発・保守・運用を実施していただきます。
・主な業務はポイントプロダクトが持つAPIやバッチ、管理サイトの保守・運用として、各サービスからの問い合わせ対応や日次バッチの正常性確認をお願いすることとなります。
・新規機能の開発もあり、ポイントに関する追加システムの構築やAPI・バッチの開発も実施いただきます。
・ボイスチャットやテキストチャットを使ったコミュニケーションがメインで、ペアプログラミングなど会話をしながら開発を進めるスタイルが中心となっています。
・1週間を1スプリントとしたスクラム開発を実施しています。

◆主な開発環境・ツール
＜現行サービス＞
・言語：Java、PHP、Kotlin
・オンプレ環境：CentOS6、CentOS7
・クラウド環境：AWS・GCP
・CI/CDツール：Jenkins
・メトリクス/監視：Datadog
・DB：MySQL

＜リライト後マイクロサービス（想定）＞
・言語：Go
・クラウド環境：AWS・GCP
・コンテナオーケストレーション：Kubernetes（予定）
・CIツール：CircleCI
・CDツール：Spinnaker（予定）
・メトリクス/監視：Datadog
・構成管理ツール：Terraform
・DB：Aurora、DynamoDBなど

＜共通＞
・プロジェクト管理：ZenHub、JIRA- バージョン管理：GitHub、Bitbucket
・情報共有：Confluence、Slack- その他：Re:dash、PagerDuty

＜全体＞
・開発マシン：Mac
・管理ツール: GitHub / ZenHub
・その他ツール: Docker / GitHub Actions / Datadog / Terraform / ChatGPT/Devin / Cursor / CodeRabbit等生成AI

Access（VBA）を用いた行政向け業務システムの開発・改修業務をお任せいたします。

プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の構築～運用、展開、改善に関するエンジニアリング全般をご担当いただきます。
全社～プロジェクト別でのデータ分析業務、KPIマネジメント、アナリスト業務の支援を行っていただく想定です。

・データ分析基盤の設計/開発/運用、パフォーマンス改善をアジャイルプロジェクトにて実行
・AI～分析基盤・ビジネス・インテリジェンス運用支援
・プロジェクトの社外パートナーへの基盤環境導入・運用支援
・データ分析基盤に関する課題解決、新規技術調査と導入

開発・運用プロダクトのデータ活用を主務とするエンジニアとして、AI活用を前提としたダッシュボードの構築運用、管理、各種ログデータ分析を行い課題解決を支援していただきます。

・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクトにて実行
・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を提供
・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み

・SQLの経験3年以上（複雑な集計、データ取得が可能なレベル）
・GoogleSpredSeet 関数・ピボットテーブルの経験3年以上
・AI～API データ収集・パイプライン構築経験
・ビジネスインテリジェンスの構築経験3年以上
・データ集計、分析結果のレポーテング実務経験（3年以上）
・AWS Athena あるいは Google BigQuey 利用経験1年以上

基幹システムのデータ連携を支えるEAIツール「DataSpider」を用いた設計・開発・運用をご担当いただきます。
秋葉原拠点ですが、現在は基本テレワークにて運用されているプロジェクトです。

・DataSpiderを用いたスクリプト作成、データ連携処理の実装
・SQLServer(2022)を用いたデータ操作・抽出
・基幹システム連携に伴う仕様調整

■開発環境■
DataSpider 4.5
SQLServer 2022
Windows Server 2019

・福祉Techサービス運営企業において店舗事業の業務改善・DX化を一気通貫で主導。
１、事業部向けのDX・業務基盤構築
・現場に最適化したフロントエンド構築:AppSheetやGoogleスプレッドシートをUIとして活用し、現場スタッフが迷わず入力・管理できる仕組みを構築。
・業務プロセスのデジタル化:CRM（顧客管理）、請求管理、予約管理などの業務設計。
・現場への伴走:事業部の担当者から直接課題をヒアリングし、要件定義から実装、リリース後の改善までをハイスピードで回す。

２、クラウド・AIを活用した仕組み作り
・サーバーサイド連携:AppSheetやGASでは補えない複雑なロジックを、AWS（Lambda,APIGateway,RDS）を用いて構築。
・生成AI（Gemini）の組み込み:業務自動化やデータ要約など、Geminiを活用した次世代の業務効率化ツールの開発。
・データ基盤の活用:BigQueryを用いたデータ連携やレポーティング体制の構築。

３、最適なソリューションの選定
既存ツールの活用だけでなく、課題解決に最適であれば新たなローコード・ノーコード製品の導入検討

【技術環境】
フロントエンド/UI: AppSheet, Googleスプレッドシート
開発・自動化: Google Apps Script (GAS)​, Gemini (生成AI)​
バックエンド/インフラ: AWS (Lambda, API Gateway, RDS)​
データ基盤: BigQuery, SQL
コミュニケーション/管理: GitHub, Slack, Docker

・GAS、AppSheet等を用いた実務レベルのツール開発経験3年以上。
・AWS（Lambda, API Gateway, RDS）を用いたバックエンド開発経験3年以上。
・SQLを用いたデータベース操作・設計スキル

・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（EDA）・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・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、リーク検知
・分析結果のドキュメント化・社内共有（再現可能な形で）

・PythonまたはRでのデータ分析経験（Pandas / NumPy 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