クラウドの案件一覧

大手アパレルメーカーのDX本部　システム部へアサインいただきます。
社内のデータ民主化のため、データ環境の構築、整備が目的です。
DWH構築、データ収集→加工をお願いします。
ゆくゆくは、各部署の業務課題を横断的に対応いただきます。

【業務スコープ】
・データ加工、バッチ作成、修正（python）
・基幹システム、GA、KARTE等の部門担当者へデータヒアリング
・テーブル作成
・レポート設計
・パイプライン障害対応

【環境】
・サーバ/AWS EC2
・ストレージ/S3
・DWH/Amazon Redshift Spectrum
・BI/Tableau
・Python（pandas）
・SQL
・Github
・Slack,backlog

・データエンジニアリング経験
・Python（pandas）経験
・AWS環境経験
・作業内容や課題を適切に報告できる日本語能力、論理的思考能力

お客様と要件を整理し分析用のデータマートを作成します。データ加工用のSQLを作成したり、データマートの設計が主な業務となります。
使用データベースはGCP/BigQueryを利用
一部のクエリは既存からの移植となり、移植元はHadoop(HIVEで接続)です。

* データマート設計を行う経験
* SQLの開発経験
* 要件を調整し自身のタスクを管理できる能力

主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、
「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務
※下記分析案件のPM

【業務スコープ】

(a)アドホック分析

• 　(1)分析要件定義
• 　(2)分析設計
• 　(3)分析
  • GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析
  • SQLでの探索的データ解析
• 　(4)ステークホルダー向けの分析レポーティング
  (b)分析ダッシュボード＆データマート開発
  (c)サイト分析

・分析案件のPM経験
・ゲーム業界案件の経験
・データサイエンティストないしデータアナリストの経験数年（1年未満はNG）
– 「想定業務内容」の(a)(b)のご経験がmust
　※自身での分析経験
・マーケ系の分析経験

DX推進を行っている部署の中で、既存で散らばっている社内のデータを集約する作業を行なっております。

既存のデータはAzureの中に入れており、そこのデータパイプラインの保守作業を行いつつ、新規パイプラインの設計・構築を行っていただきます。(Sparkを想定しております。)

また、集約したデータをBIツールを活用し、データ可視化も行っています。
（既存ダッシュボードの保守、新規ダッシュボード構築など）

・DB構築経験
・データの移行経験(データパイプラインの構築経験)
・SQLを用いたデータ集計の経験
・クラウドもしくは仮想環境での経験

AWSを用いて実現する蓄積基盤の設計、構築（特にRedshift、Glueまわり）
勘定系システムなどからデータを受け取るAWSのデータレイク基盤（蓄積基盤）の設計、構築

AWSのデータ分析基盤関連のサービスの設計、構築スキル（特にRedshift、Glue）

顧客から要望された各種データの抽出・加工を実施いただきます。
また、バッチ作成などが必要となった場合は、要件定義～テストまで実施いただくことがあります。
Python、AWSのRedshiftなどを利用した開発・運用案件となります。

データ（DB）を扱う業務なのでSQLの知見が必須となります。
ツール開発も実施して頂く可能性がありますので、開発（設計・実装）もご担当頂くポジションになります。
＜IT観点のキーワード＞
　　AWS、python、SQL
＜業務観点のキーワード＞
　　データクレンジング、バッチ開発

・Pythonを利用した開発経験 (1年以上)
・SQLを利用した開発経験（2年以上）
・能動的なコミュニケーションができる

【概要】
データエンジニアとしてDMP及びCDP導入案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における構築業務を担っていただきます。
多数のプロジェクトがあり、適性なものにジョインを想定しております。

【環境】
SQL,Python,Git

【業務】
・CDP及びDMPの設計/構築/運用
・各種DB、分析ツールを連携させたデータ管理、分析環境の構築
・データマートの設計/構築/運用
・クライアントとの細部仕様調整

・SQL
・TreasureData/GCP/AWS等のクラウドDWHの構築経験

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

・Python
・Pandas

・グループ全社のデータパイプライン設計・実装及び実装委託
　(APIやパブリックデータの取得/整備)
・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)
・技術調査

【業務スコープ】
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

1. 複雑なSQLを用いたデータ抽出経験
2. Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
3. ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
4. ワークフローの構築経験（Digdag / Airflow etc.）
5. 監視ツールの導入・運用経験
6. Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
7. コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を用いた開発経験
8. GCPでの開発経験
9. データマネジメント（DMBOK）に関する理解や実践経験

【PJ概要】
国立法人向け AI解析基盤構築
【スケジュール】
要件定義支援：~4月、開発：5月～
【業務内容】
・要件定義
・アーキテクト設計
・リーダー業務※ポジションにより

・アプリ開発
・要件定義の経験
・データマネジメントもしくはAI関連技術の知見