Databricsksの案件一覧

Microsoft Fabricを用いたデータ分析基盤の構築およびデータ処理開発
・Microsoft Fabric（Lakehouse／Data Factory／Notebook）を用いたデータ基盤構築
・Pythonによるデータ加工・ETL処理の開発
・データパイプラインの設計・実装
・Power BIとの連携によるデータ可視化支援
・既存データ基盤の改善・運用支援

・Microsoft Fabricの利用経験
・Pythonを用いたデータ処理開発経験
・SQLを用いたデータ抽出・加工経験
・クラウド環境（Azure／AWS／GCPいずれか）での開発経験
・データ基盤またはETL開発経験

SAPからSQLServer、Databricks、Synapseへのシステム移行およびデータ移行作業をご担当いただきます。
2027年の本番稼働に向けたリハーサル作業、課題検討、移行ツールの開発、本番移行対応が主な業務です。
移行作業の閑散期には、通常の開発・保守作業をサポートいただく場合もございます。

・大手人材サービスを運営されているエンド様にてデータエンジニアとして参画していただきます。
・データベースをはじめ、多種多少なデータソースとデータ基盤を接続し、必要なデータを安全に取得してデータ基盤に保存します。
・データガバナンスの担当者と協力してデータに対して適切な加工を行い、安全な状態にしてユーザーに提供します。

【工程】
・要件定義（フロントに立ち非エンジニアである企画メンバーとの要件調整・折衝などからできること）
・設計
・製造、構築
・テスト

◆開発環境
AWS、Google Cloud、Databricks

大手銀行の法人営業支援AIツール開発プロジェクト

■業務内容・期待役割
大手銀行における法人営業支援用AIツール構築にあたり、Azure上のアプリケーションの設計・開発・運用を中心にご担当いただきます。
クライアントコミュニケーション・インフラ・バックエンド・フロントエンド開発とフルスタックに他メンバーと連携をとりながら幅広くご担当いただきます。

・クライアントおよびPMとの仕様調整・進捗報告・課題解決の推進
・Azure環境上で稼働するWebアプリの設計・開発（要件定義〜テスト・リリース）
・バックエンド・フロントエンド・インフラにわたる実装および技術判断
・開発進捗管理・ドキュメント作成
※LLMエージェント開発は別ポジションのエンジニアが行うためスコープ外です。

クライアントコミュニケーション
・PMや顧客と対話しながら要件を引き出し、設計に落とし込んだ経験（3年以上）
・ステークホルダーと円滑に調整し、課題解決を推進した経験（3年以上）

バックエンド
・PythonによるWeb API・バッチ設計・開発経験（3年以上）
・REST APIの設計・実装経験（3年以上）

フロントエンド
・TypeScriptおよびReactを用いたフロントエンド開発経験（3年以上）

インフラ（基本理解）
・IaCを用いたインフラ開発経験（3年以上）
・Docker, Gitを利用したチーム開発経験

姿勢
・業務要件の理解に努め、関係者と円滑なコミュニケーションが取れる方
・スケジュールを意識し、自走して開発を進めていただける方

Databricksを新規構築し、Databricks上でPoCとして機械学習のユースケースを実証する。

期待役割：
・基盤のリーディング
・顧客対峙、
・databricksの基盤周りの設計、構築
・databricksの標準機能をフルに活かしてデータサイエンティストの実装支援
（既存の数理モデルの解析は別担当者が実施します。解析後にdatabricksの標準機能を利用してモデルを実装頂きます。）

・クラウド基盤の設計、構築経験があること
・Databricksの構築経験があること
・DatabricksにてAutoML等での機械学習プログラムの実装経験があること
・顧客と仕様についての折衝経験があること
・1人称でタスク遂行できること
・顧客向けにパワーポイントで検証結果報告資料が作成できること

データエンジニア／クラウドエンジニア／PMとして、Databricksの導入によるデータ基盤開発や顧客企業のデータ利活用の促進業務。
◆Databricksを用いた顧客のデータ活用基盤開発、データ活用を支援するため、下記の業務を担当。
-データ利用部門との課題定義および要件整理
-データ基盤の設計／開発（AWS、Azure等、他のクラウドと連携したデータ基盤の設計・開発）
-データ基盤上のデータモデル設計・開発
-データ加工処理（ETL／ELT）の設計・開発
-データ分析を行う上で必要となるデータ可視化（BI）の設計・開発
-AIモデルの継続的なデリバリ（MLOps）を考慮した環境の設計・開発

-顧客もしくは自社のクラウド開発プロジェクトにおけるチームのリーダもしくはサブリーダとして、要件定義、設計、実装のいずれかの工程を担当した経験
-5名以上のチームのマネジメントもしくはリーダ経験
-Professionalレベル以上の認定資格（AWS、Azure、Google Cloud等）を有する方もしくは、3年以上のクラウド開発経験

既存のTableau環境に対しDatabricksを追加採用し、社内外データを一元的・効率的に管理できる統合データ基盤を構築するプロジェクトになります。

現状：Tableau (BIツール) のみ導入済み。
構築対象範囲：
・Databricksデータ基盤環境の追加構築。
・データレイク、DWH（データウェアハウス）の統合。
・周辺のデータ準備処理およびワークフローの整備。
主要業務: データパイプラインの設計・構築

・大規模データ基盤構築プロジェクトにおける構築実務経験
（データ設計／データパイプライン処理実装等）
・Pythonを使用したデータ分析などのご経験
・自主的・積極的な業務推進

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証～運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク：リーダ・サブリーダ相当

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗／リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験

■アサイン先案件
・金融業界の企業様に対し、AI活用を実現するためのITアーキテクチャ全体の設計・整備の支援を行うプロジェクト。
・データ基盤を中心としながら、アプリケーション、インフラ、セキュリティ、運用などを含む全体アーキテクチャの支援を目的とする。

■業務内容・役割期待
・業務内容
　・週次の会議を通じて、AIデータ基盤および関連システムに関する技術支援を実施。
　・現在検討中のデータプラットフォームを起点に、クラウドインフラ（Azure）やアプリケーション構築・運用の設計などを含むITアーキテクチャ全体を対象にレビュー及び助言を行う。
　・定例・常駐で得た情報を整理し、技術的なレビュー・助言を行うとともに、その内容を反映した週次報告資料を成果物として作成する。
・期待役割
　・データ基盤を中核としつつ、システム全体のアーキテクチャを俯瞰し技術方針のご助言をいただく。
　・実装作業ではなく、設計レビューや技術方針の検討が主な役割。
　・幅広い技術知見を活かし、ITアーキテクチャ全体を俯瞰的に支援いただく。
　・AIに関する専門知識は必須ではないが、AI・特に非構造データを含むパイプラインを考慮した基盤設計ができること。

・Microsoft Azureにおけるデータ基盤および関連ITアーキテクチャの設計・構築経験
・クラウドアーキテクチャ全般（ネットワーク、セキュリティ、運用設計）の理解
・Databricksの導入・運用・活用経験
・DatabricksにおけるAI活用技術への知見
・データモデリングおよびデータベース設計の知識（RDBMS / NoSQL の理解）
・Python・SQLなどを用いたデータ処理スキル
・クライアント対応におけるコミュニケーション能力
・情報整理・資料作成スキル（週次報告資料など）