Databricsksの案件一覧

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

• クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
• データ管理ツールの評価環境構築・導入
• 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
• 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
• 不具合・仕様不明点の再現手順作成
  ■プロジェクト背景
• 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
• 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
• 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

国内営業部門における予実管理用ダッシュボードのBIモックアップ作成および要件定義作業を行います。

– BIツールの構築経験

データ分析プラットフォームを活用した、大規模データの統合および分析環境の構築支援をご担当いただきます。

主な業務内容

• 統合データプラットフォームを用いたデータパイプラインの設計・構築
• さまざまなデータソースからのデータ統合および分析用データマートの作成
• クラウド環境と連携したデータ分析基盤の運用・最適化支援

– 統合データプラットフォーム（Databricks等）を用いたデータ統合およびデータ分析の実務経験
– 主要クラウドサービス（AWS/GCP/Azure等）のデータ分析ソリューションを用いた開発・運用実務経験

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