DB/基盤系の案件一覧

・AIプロダクトのバックエンドシステムの設計・開発・運用
・マイクロサービスアーキテクチャによる分散システム設計
・CI/CDパイプラインの構築・改善
・統合機械学習モデルのプロダクション環境への統合・デプロイ
・多職種チーム (デザイナー、PdM、PjMなど) との協働開発

◆開発環境
言語：Python、TypeScript、React、Next.js、NX
バックエンド：Python
インフラ：GCP (コンテナ / K8s)、Docker
開発ツール：Slack、Confluence、Linear、Google Workspace、GitHub、Notion

◆作業環境
○Mac (Appleシリコン)
○デュアルモニタ対応

・Pythonを用いたアプリケーション開発のご経験（5年以上）
・SaaSプロダクトまたはBtoBプロダクト開発のご経験
・クラウドサービス (AWS/GCP/Azure) およびコンテナ技術 (Docker/Kubernetes) のご経験

下記のBI製品の開発経験者を常時募集しています

・★PowerBI，★tableau，★motionboard・Looker
※★印のツールの需要が高いです

上記ツールは案件多数あります
そのほか、下記ツール経験者も募集しています。

・IBMCognosAnalytics
・OracleBI
・SAPBusinessObjects

・PowerBI・tableau・motionboard・Looker
上記BIツールの各工程経験者
①要件定義，基本設計～
②詳細設計以降～製造

医療ベンチャー企業にて救急隊向けのアプリを提供しております。
本サービスの技術スタックの見直しを図っており、
新規で基盤構築（AWS）及びバックエンド開発（Python）をお任せできる方を
今回募集させていただいております。

元請けプロパーチームに参画し下記作業を実施。

•クライアントの業務要件・課題を理解し、Snowflakeを駆使したソリューションを提案
•Snowflakeを活用したデータウェアハウスの設計・開発・運用
•会計データを中心としたデータウェアハウスおよびデータモデルの設計、最適化
•ETLパイプラインの構築・保守
•SQLデータベースやERPなど複数ソースからのデータ統合・変換
•データ品質管理、モニタリングシステムの導入
•Snowflakeのパフォーマンスチューニング
•プロジェクト進行におけるデータウェアハウス環境におけるクライアントとのコミュニケーション、課題解決のリード
•グローバルメンバーと協力し、プロジェクト目標の達成に向けてタスクの遂行

※英語に抵抗がない方　英会話堪能だと尚可

基盤の運用および改善業務を担当して頂きます。

■具体的な業務内容

• ユーザーからの依頼および問い合わせ対応
• テーブル・ビュー追加/改修作業
• データ閲覧権限管理作業
• データパイプライン運用/改修作業
• Google Cloud設定変更作業
• 技術調査/検証作業
• その他運用改善に伴うツール開発/改修業務
  ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します

■求める人物像
・円滑なコミュニケーションが取れる方
・能動的に仕事に取り組める方

データエンジニアとしてデータモデルの設計・開発
事業企画との折衝、主には実現方法の検討であったり連携項目の整理といったレポートで表現するにあたっての要件定義

【対応工程】
・BI レポート用のデータマートの設計・開発
・テーブル設計、SQL実装、リレーション構築、バッチ実装
・BI レポートの開発・保守運用
・レポート開発にあたっての要件定義
・実現方法検討、連携項目整理
　※現在PowerBIとTableauを併用しています

【開発環境】
データベース：Databricks、Snowflake
BIツール：Power BI、Tableau

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
-ガイドライン遵守監視のAI自動化
-取材・入稿業務の取材AIエージェント
-問い合わせ省人化・応対ログからのナレッジ提案
-議事録ジェネレーター（Google Meet/Slack/Drive 連携、イベント駆動）

各プロジェクトのAI汎用ソリューションの企画構想、新規導入の運用設計からMVP開発、本開発までを一気通貫でお願いします。

【ソリューション例】
-LLMワークフロー実装：要約/抽出/整形/ガイドラインチェック機能の開発
-検索/RAG基盤最適化：埋め込み・インデクシング・再ランキング・プロンプト最適化
-フロントエンド/バックエンド実装：Streamlit/Next.js/FastAPIを用いた機能実装
-議事録自動生成システム：Google Meet連携、Slackボット、Drive保存機能

【開発・運用環境】
-プロジェクト管理：Confluence, Jira
-ソースコード管理：GitHub Enterprise
-生成AIツール：Cursor, Devin, Gemini Advanced, Dify
-コミュニケーション：Slack、Microsoft Teams
-コラボレーション：Miro
-Officeツール：Google Workspace, Box, Microsoft Office365
-端末：Macbook Pro（ローカル開発ではDockerを活用）
-クラウド：Google Cloud（主にCloud Run）
-コンテナ・オーケストレーション：Docker, Kubernetes (GKE)
-プログラミング言語：Python（FastAPI, Streamlit, PyTorch/TensorFlow）, TypeScript（Next.js）
-データ・検索：BigQuery, ベクターDB（Pinecone等）
-AI・機械学習：Claude API, OpenAI API
-監視・ログ：Prometheus, Grafana, Datadog
-CI/CD：GitHub Actions
-メッセージング：Slack Bot API, Google Meet API, Gmail API
-データストレージ：Google Cloud Storage, BigQuery

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