SQLの案件一覧

データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。

データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用

[開発環境]
インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow)
DWH：BigQuery
その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール：Google Data Portal / Tableau
分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
その他：GitHub / Slack / Notion

[チーム体制（業務委託の方含む）]
・統括ディレクター: 1名
・データエンジニア: 1名
・機械学習エンジニア: 1名 (兼務)
・データサイエンティスト: 3名
・技術顧問: 1名

エンジニアリング
・GCP や AWS などの主なクラウドサービスにおける開発経験。
・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
データ専門性
・SQLを記述する事が出来る。 (数十行位)　
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。
ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・論理的思考力。 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など)　
・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)
・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)

【業務スコープ】
■Opsの作業
・バッジ処理
・バッジの運用、改善
・マスターデータをSHに確認
毎月2週間続く、タイムスケジュール管理。
・アラートを上げる。
・エラーが起きたときにトラブルシューティングを行えるかどうか。
■MLopsの改善提案

・MLのご経験
・サーバーサイドエンジニアのご経験
・クラウドサービスのご経験
・データのエンジニアリング経験
（ワークフローツール)
・ETL,パイプライン構築
・Python/SQL

=短期的=

• ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
• A/Bテストによる施策の効果検証
• 統計的因果推論による施策の効果検証
• 自由記述データの自然言語処理
• 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
  =長期的=
• 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
• コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
• 検索エンジンのアルゴリズム改良
• コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

◆データサイエンス
– 統計検定2級レベルの知識
– 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
– マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ ビジネス
– 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
– ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
– 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆ エンジニアリング
– SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
– Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
– Git・GitHubの利用経験

アパレル企業向けの在庫管理系データ分析調査。
エクセルやPythonもしくはBIツール（DataPortal）でデータ可視化も行う。
クライアントとアウトプット要件を打ち合わせて決めていき、レポート提出をしていく。

・SQL（現場環境はMySQL）
・Python（nampyやpandas程度でも可）
・クラウド環境上での業務経験

（１）クライアント課題の解決
・ビジネス課題に対して、どのデータをどのように分析すれば解決できるかを設計
・SQL/R/Pythonを用いたデータの抽出、加工、可視化、統計分析
・分析レポートの作成と分析結果の報告

（２）自動化・仕組み化による業務支援
・データベースの整備
・定期納品物の自動化
・依頼されるデータの加工・抽出

（３）その他
徐々に、社内の新規事業プロジェクト、プロダクトづくりなどにも、ジョインしていっていただきたいと考えています。

・セールスやCSチームと連携した、クライアント対応の経験がある方
・SQL/R/Pythonなどを用いたデータ分析の実務経験がある方
・データ分析プロジェクトをリードした経験（クライアントの課題抽出・施策・アウトプット）があること
・データ分析の実務の経験が豊富であること（分析、プレゼン資料の作成、分析結果の報告）

【概要】
大手メディア企業が収集する動画視聴ログのDMP構築支援業務です。
対象データは動画閲覧ログであり、様々なプラットフォームのログを保持しています。
直近では更なるデータ利活用に向けて既存テーブルのリファクタリングの改善や新規作成を行っています。また、コンテンツ内容に合わせた広告の実現に向けた開発を進めています。今回はデータの拡大により新しいテーブルの設計と実装が必要になります。幅広くプロジェクトのタスクに携わって頂くことを想定しています。
【開発環境】
・GCP(BigQuery,Cloud Function, GCE), digdag ,embulk
・Confluence,JIRA,Bitbucket
【対応内容】
・GCP主にBigQueryを用いたビッグデータのテーブル設計・データ集計
・データワークフロー・ETLの設計・数値検証・ドキュメント化
・データの集計と分析作業

・SQL経験　5年以上
・GCP、特にBigQueryの経験1年以上（AWSのご経験が数年あれば優遇）
・データクレンジング・集計・検証経験1年以上
・Gitを用いたコード管理
・データパイプライン設計経験　1年以上

・データマーケティングの基礎知識があり、データ技術者と連携しながら、データ分析の方針策定。
・広告運用・制作施策などにビジネス施策に於ける分析支援。(テレビ視聴データ・アンケートデータ)

主な作業
・仮説の設定とそれに基づいたデータ分析の方針や数値検証を行う
・データ技術者に対する集計指示、集計内容の調整
・集計された結果を受けてレポートを作成
・メンバーへの指示出し(Query確認)

・レポート作成
・SQL経験
・数値検証(Query確認)
・数百万のレコード経験

有名証券アプリを運営するDXプロジェクトにて「ビジネスアナリスト」として、
必要なデータのリサーチや内部資料で使用するデータのレポート、
プロジェクトごとに必要なデータの要件定義などで関わっていただける方を探しています。

具体的には…
◆各関係部署との連携
◆データベースから必要とされるデータの抽出
◆戦略をデータモデルや機能要件へ変換
◆要件実装のテスト/検証
など…

チームとしてはそこまで多くなく5名～10名程度のメンバーで
社内のデータ整備を進めています。

・Excel：様々な機能／関数を応用し、数百万～数千万件程度のデータ処理や複雑な分析業務を推進できるレベル
・PowerPoint：分析結果を的確にチャート化できる。分析結果をレポートにまとめることができる。
・データベースの使用経験とSQLスキル：データベースから必要なデータを自由に抽出できる

データ利活用チームの立ち上げにあたり、アナリストとしてジョインいただきます。

先ずは、WEBメディアのスケール支援を行っていただきます。
ドキュメントはSpreadSheetにて作成、管理です。
・要件ヒアリング、整理
・スクレイピング～分析、検証
・競合分析
・各種ドキュメンテーション作成

・データ分析経験1年以上
・SEOメディア or LPメディアの経験

【概要】
サイロ化されたデータをDWH（Snowflake)に統合し、
Tableauにて分析、可視化を行っていただきます。

【業務スコープ】
・Snowflakeへのデータ統合アドバイザリー
・データマートの仕様検討、設計
・DWHーTableau間のデータ連携
・データ分析、可視化（ダッシュボード構築）
・マーケティング施策の策定から効果検証に係るデータ分析領域の支援
・ステークホルダーへのアウトプット

【データ】
・企業情報、売上、実績、各種オープンデータ
・Salesforceの営業活動等
複数テーブルからのデータ抽出、分析することとなります。

・BIツールを用いた分析可視化経験
・基本的なドキュメンテーション作成能力
・部門間の調整、折衝経験
・SQL、Pythonを用いたETL構築の経験