| 案件内容 |
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 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データ分析の自走経験 |
DWHの案件一覧
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：160件
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| 案件内容 |
主にマルチクラウド環境（AWS/GCP）のデータ基盤構築と整備、およびデータ活用のための前処理開発を担当いただきます。 データ基盤構築・統合: データパイプライン開発:AWSとGoogle Cloudの両方からデータを接続するデータパイプラインの設計・実装。 データ前処理・加工（データマート構築）: 運用・保守: ELTについて: |
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| 必須スキル | クラウド: AWSとGoogle Cloud (GCP)の両方のデータ領域に精通していること。
DWH/ETL: BigQueryを用いたデータ基盤構築、およびデータパイプラインの設計・実装経験。
データ処理: データの前処理（データマート構築）や加工、抽出パターン、グルーピング定義を理解し、実装できること。
コミュニケーション能力が高く、指示に対して一人称でロジカルに作業を進められるミドル以上の経験。
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| 案件内容 |
売上・需要予測を中心としたデータ利活用プロジェクトにて、 |
|---|---|
| 必須スキル | 売上・需要予測、あるいは類似の時系列分析経験（3年以上目安）
Python（pandas, statsmodels, scikit-learn, prophet など）やRによるモデリング経験
回帰分析、変数選択、異常検知、特徴量設計の実務スキル
（大規模な）データを用いた事業課題の仮説構築・示唆抽出・提案までの一貫経験
SQLによるデータ抽出・加工スキル
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| 案件内容 |
人事/キャリアデータ（経歴データを含む）を活用し、組織の課題解決を推進していただきます。 |
|---|---|
| 必須スキル | データ分析スキル: ビジネス課題抽出、探索的データ解析、分析レポートおよび施策案の作成経験。 |
| 案件内容 |
在庫管理数が多く、データ分析等に追加で自走可能なメンバーが現場で必要になっている状況になります。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データ分析経験（1日に何億件など大量のデータ分析経験など）
・Python/queryについて深い知見
・問題なく自走出来る方
・コミュニケーションスキル
・データサイエンティスト M/High Cons相当
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| 案件内容 |
製薬会社における副作用評価業務の効率化・品質向上を目的とした統合データ基盤構築プロジェクトです。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・IT業界経験（5年以上）
・要件定義・基本設計のご経験
・Javaを用いた開発経験（3年以上）
・MyBatis（またはiBatis）の使用経験
・DB設計・SQL処理に関する実務経験
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| 案件内容 |
現行システム(Oracle Database)をSnowflakeに乗せ換えするにあたり、システム化検討と現行調査を実施。 ■開発環境■ |
|---|---|
| 必須スキル | ・Oracle Databaseの開発
・顧客折衝、コミュニケーション能力
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| 案件内容 |
保守エンハンス対応 ■技術環境： |
|---|---|
| 必須スキル | ・他システム運用チームとの調整力（データ連携に伴う折衝）
・設計書が少ないため、SQL・Python等のソースコードから仕様を読み解ける方
・DWH／データ分析／システム間連携に関する運用保守経験
・SQLによるデータ加工・分析経験
・AWS／GCPにおける以下サービスの操作経験：
- 仮想サーバ／ストレージ／DB／ジョブ管理／ログ基盤 など
・Pythonでのバッチ作成経験
・経験年数5年以上を想定
（※すべてを満たす必要はございません）
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| 案件内容 |
グループ会社で既に導入済みのクラウドデータウェアハウス Snowflake を活用し、お客様が求めるアウトプットを効率的に導き出すためのデータ基盤を構築するプロジェクトです。 具体的には、Snowflake と Amazon S3 に格納された各種データを整理・統合し、ビジネスニーズに合致したデータマートの設計および構築を推進いただきます。これにより、お客様が迅速かつ正確にデータ分析を行い、意思決定に繋げられるよう、データ活用を強力に支援します。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・データウェアハウス設計の経験: Snowflake、または他の主要なDWH（Redshift, BigQueryなど）での設計・構築経験。
・SQL・データ操作: 大規模データに対する複雑なSQLを用いたデータ抽出、加工、変換の実務経験。
・データパイプライン構築経験: データフローの設計、ETL/ELTツールの選定・実装経験（例：dbt、Airflowなどの知識があれば尚可）。
・セキュリティ・ガバナンスに関する知見: データアクセス制御、プライバシー保護、監査ログなど、データセキュリティとガバナンスに関する知識と実践経験。
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| 案件内容 |
■背景 ※下記スキルによって相談可・受注次第で上流も任せたい |
|---|---|
| 必須スキル | ・DWH構築経験(特にSnowflake)
・上流(要件定義・提案)の経験
・データフロー/マート設計
・設計や実装などもご経験のある方
・プリセールス活動
※全て満たしていない場合でも相談可(適材適所)
※DWH上流経験があれば幅は広がります
※DWHサービス活用は必須
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