SQLの案件一覧

ユーザー向けモバイルアプリおよび管理者向けWebシステムにおける、以下の開発・運用業務を担当していただきます。

• 新機能の開発および既存機能の改善
• クラウドインフラ環境の構築およびシステム改善

– 英語を用いた実務経験（ビジネスレベル以上、面談時に英語会話あり）
– 日本語能力試験N1の保有（外国籍の方の場合）
– Pythonを用いた開発経験（3年以上）
– AWS環境での実務経験（3年以上）
– ドキュメント型データベース（MongoDB、DynamoDB等）の利用経験

企業間取引（BtoB）を最適化するWebプラットフォームの新規機能開発および既存システムの改善を担当いただきます。

• 大規模言語モデル（LLM）を活用した先進機能の設計・実装および精度改善
• 外部データソースの調査、およびシステム連携のためのデータ収集・前処理加工
• 堅牢かつ拡張性の高いWebAPIの設計・開発

– Python（FastAPI、Flask等の軽量フレームワーク）を用いたWebアプリケーション開発実務経験（3年以上目安）
– Pythonを活用した構造化・非構造化データの収集およびデータ加工処理の実務経験
– 大規模言語モデル（LLM）の各種APIやライブラリを組み込んだパイプラインの設計・構築経験
– 基本設計、詳細設計から実装・テストまでの一連の工程を一人称で完結できる業務経験

特定サービス展開企業における、主要なコミュニケーションシステムおよび受付システムの刷新に伴うデータベース（DB）領域の設計、構築、およびテスト対応を担当していただきます。システムの更改に合わせて、インフラ連携のための環境整備や、大規模データ蓄積のための設定、各種試験の環境準備などをDBの専門家として推進する役割です。

主な業務内容：
■ システム更改に伴うDB設計・設定業務

• 外部環境（AWS/GCP/Azure等のクラウド基盤）からDBへのアクセスを最適化するための構成・セキュリティ設定
• データ蓄積および分析に向けたDBのパラメータ調整・環境構築（詳細設計〜統合テストフェーズを想定）
  ■ 移行および各種試験対応
• システム移行に伴うテストの実施
• 性能試験や運用試験（非機能要件検証）に向けたDB環境の準備、および試験の遂行

– RDBMS（Oracle等）を用いたデータベースの設計および構築の実務経験
– DBリソース（データ領域配置やメモリ割り当て等）の拡張・縮小に関する専門知識
– プロジェクトを円滑に進めるための高いコミュニケーション能力と、主体的な行動力

• リアルタイムデータを活用するプラットフォームにおける、商業施設向けのデータ分析および可視化プロジェクトに携わっていただきます。

具体的業務

• クラウド型DWHやデータ変換ツールを用いたデータマートの設計およびバッチ処理の構築
• BIツールを用いたダッシュボードのロジック設計および運用管理

– BIツールを用いた可視化システムの設計および開発実務経験
– SQLを用いたデータ加工およびデータマート設計の実績
– 自律的な課題発見スキルおよび対外的な調整・コミュニケーション能力

• 組織横断で利用されるデータサービスの改修および最適化を支援します。
• 既存のワークフロー管理環境からManaged Airflowへの移行作業を主導します。
• 分析に必要となるデータの調達から、システムの実装・リリース、提供後の運用・保守までを一貫して担当します。

◆主な業務内容

• データベースの操作およびApache AirflowからManaged Airflowへの移行対応
• データパイプラインの実装、リリース、および運用保守業務

– SQLを使用した業務経験
– Webシステム開発経験（Pythonだと尚可）
– コミュニケーション力

• 取引の安全性を守るための不正検知・分析プロジェクトにおいて、データの加工から分析、運用までを幅広く支援します。
• 既存の分析プログラムをベースとした運用対応に加え、顧客の要望に応じたデータのカスタマイズやエンジニアリング対応を行います。
• チーム運営の補助として、プロジェクト管理業務の支援も担当するポジションです。

◆主な業務内容

• データ分析・運用: SAS Enterprise Guideを用いた取引データの抽出・加工および不正検知分析の実行
• 要件整理: 顧客ニーズのヒアリングと、それを実現するための分析定義・仕様への落とし込み
• プロジェクト支援: チームリーダーの配下にて、進捗管理や運営事務等のマネジメント補助

– SAS Enterprise Guideでのデータ加工／分析経験
– 既存プログラム前提の分析／運用経験
– SQLによるデータ抽出／集計経験
– 顧客要件整理力

・全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データレイク / DWH（BigQuery）基盤の設計・運用
・ETL / ELTパイプラインの設計・開発
・クロスクラウドデータ連携（OCI → GCP）の設計・実装
・データモデリング（OBT / mart）の設計
・Terraformを用いたIaCによるインフラ管理
・データ基盤に関わるネットワーク・セキュリティ設計（IAM / VPC / データガバナンス）
・AIデータアクセス基盤（MCP / Agent）の構築

◆主な開発環境・ツール
-Cloud
Google Cloud（BigQuery / GCS / STS / VPC-SC / IAM）
Oracle Cloud（Exadata / Data Flow）

-Data
SQL / Python
Apache Spark / Apache Beam
Parquet / Iceberg
dbt core

-Infra / DevOps
Terraform
GitHub

-AI / Data Access
MCP Server
Agent / RAG