- 〜¥300,000 /月
- データ集計・分析補佐
- 東京都
- ゲーム・エンタメ
案件内容 |
・データ抽出/集計業務
【主な開発環境・ツール】 |
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必須スキル | ・SQLを用いたデータ集計、前処理のご経験2年以上
・ビッグデータを利用した分析経験2年以上
・アダルトコンテンツに対応できる方
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過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数:183件
案件内容 |
・データ抽出/集計業務
【主な開発環境・ツール】 |
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必須スキル | ・SQLを用いたデータ集計、前処理のご経験2年以上
・ビッグデータを利用した分析経験2年以上
・アダルトコンテンツに対応できる方
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案件内容 |
・グループ全体のデータ活用支援を推進していただきます。 具体的には、各担当事業のデータスチュワードやデータ関連プロジェクトをご担当いただきます ・上記に伴い、BigQuery上への分析用データマート構築やSQLを用いたデータ分析、施策立案、 ビジネスにおける課題抽出、データ分析を実行していただきます。 ・当案件は業務上、一部アダルトコンテンツに触れる部分がございます。
・開発言語:SQL、Python ・インフラ:GCP(BigQuery等) ・ツール:JIRA、Confluence、GitHub、Slack ・BIツール:Looker ・PC:Windows or Mac |
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必須スキル | ・SQLを用いたデータ集計のご経験3年以上 ・BIツールのご利用経験1年以上 ・アダルトコンテンツに対応できる方 |
案件内容 |
大手エンターテインメント企業/ゲーム領域にてデータエンジニアを募集しております!日々蓄積される膨大なデータを使って集計や統計分析を行い、施策の効果測定/サービス改善/課題の把握・解決を通じた事業支援を目的としており、 担当範囲は主力ゲームタイトルに限らず、新規ゲームやIP・メディアミックス領域まで多岐にわたります。 ■具体的な業務内容 ■現状使用ツール、環境 |
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必須スキル | ・データエンジニア/アナリストのご経験3年以上
・BigQueryなどのDWHの利用経験
・SQLでデータの集計、可視化、分析の経験
・分析結果のレポーティング作成経験
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案件内容 |
①新規ダッシュボード開発 |
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必須スキル | Tableau経験3年目安
BigQueryでのデータ処理経験(別製品での経験でも可)
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案件内容 |
・データ関連プロジェクトの推進 ・各担当事業のデータスチュワード ・事業KPI設計 ・BigQuery上への分析用データマート構築 ・SQLを用いたデータ分析、施策立案 ・ビジネスにおける課題抽出/データ分析 ・BIツール等のデータの可視化 ・ABテストの推進、分析
・言語:SQL ・インフラ:GCP(BigQuery 等) ・ツール:JIRA、Confluence、GitHub、Slack ・BIツール:Looker ・PC:Windows or Mac |
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必須スキル | ・SQLを用いたデータ集計のご経験3年以上
・ビッグデータ用いた分析のご経験2年以上
・BIツールの利用経験
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案件内容 |
大手エンターテインメント企業にて、 業務内容 ▼①の業務詳細 ▼②の業務詳細 言語:SQL |
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必須スキル | ・SQL:数百行のクエリを解読・作成できる
・BIツール:BIツールの使用経験がある
・データマートの作成において、コストを意識したテーブル・クエリ設計、スケジュール設定ができる
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案件内容 |
メインは顧客、販売在庫関連における分析テーマをPythonを用いてアドホック分析して示唆出しまでを実施 |
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必須スキル | – SQLによるデータ加工経験(とくに複数テーブルの結合~加工)
– Pythonにおけるデータ加工経験およびモデリング経験
– CRM/SFA関連のアドホック分析および示唆出し
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案件内容 |
・データ抽出/集計業務 ・データマート構築のQuery構築業務 ・BIツール(Looker)の可視化環境構築業務
◆技術スタック ・言語:SQL ・インフラ:GCP(BigQuery 等) ・ツール:JIRA、Confluence、GitHub、Slack ・BIツール:Looker ・PC:Windows or Mac |
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必須スキル | ・SQLを用いたデータ集計のご経験2年以上
・ビッグデータ用いた分析のご経験2年以上
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案件内容 |
某サービスを利用しているユーザの訪問率や離脱率などを分析して、サービスの改善を行うための作業です。 |
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必須スキル | ・GCP(BigQuery)を利用した開発ができること。
・一人称で作業できること。
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案件内容 |
【概要】 【業務内容】 |
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必須スキル | ・Tableau
・データウェアハウス=DWH(Redshift、Bigquery)
・データ統計の知見
・日中帯のMTGも対応可能な方(9:00-17:00で週1-2回程度)
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