DWHの案件一覧

■募集背景
ヘルスケア領域の課題解決に取り組む初期フェーズの事業主体です。
データと先進技術を活用した研究開発を推進しており、データ分析・予測モデル構築の実務を担当いただく専門人材を募集します。
参画後は業務を通じて、適性に応じてモデル開発 / データベース活用 / 運用基盤構築 など専門領域へステップアップいただきます。
■業務内容

• データの収集・整形・品質確認（欠損/外れ値/分布チェックなど）
• 探索的データ分析・可視化・仮説検証
• 予測モデルの作成・評価（ベースライン構築、改善提案）
• 特徴量設計、評価指標の設計、異常検知
• 分析結果のドキュメント化・組織内共有（再現可能な形で）

– PythonまたはRでのデータ分析経験（各種ライブラリ等）
– 機械学習の実務経験または同等スキル（分類・回帰・時系列・異常検知などいずれか）
– 実験・分析の結果を整理し、改善案まで言語化できること

・マーケティング領域における各種開発をご担当いただきます。
・チーム内の連携を強化し、自律的な課題発見・解決を推進できる体制構築にも携わっていただきます。
・定例会議や議論を通じて、担当システムの開発手法や運用プロセスの改善を推進し、チーム全体の継続的な成長を促す取り組みにも貢献していただきます。

◆主な開発環境・ツール
・使用言語：Web用各種スクリプト言語、分析・汎用系言語、モバイル開発言語等
・FW・ライブラリ：各種Webフロントエンド/バックエンドフレームワーク、各種モバイル用フレームワーク等
・DB：データベース操作言語
・インフラ：AWS/GCP/Azure等
・開発手法：アジャイル（短周期スプリント）

【注意点】

• コード管理サービスの公開アカウントに準じた制作実績、またはご自身で作成したコードが確認できる資料を提案時に提出していただきます。

– クラウド機能を用いたデータ処理・変換経路の設計および構築経験
– 各種ツールを活用した、ログやイベントデータの収集・集約基盤の構築経験
– データ集積基盤（DWH/データレイク等）における、大量データの構造化および処理最適化の経験

クライアントでは、グループ各社のデータを分析・意思決定に活用できる状態にするため、データウェアハウスを中心としたデータ基盤と、各種BI環境を運用しています。

現在、BI・ダッシュボード領域では、BI開発、既存BI資産の整理、ダッシュボード運用、権限管理、フォルダ構成、データマート整備などの対応が増えており、既存メンバーだけでは属人化・運用負荷が高くなっています。

そのため、BIダッシュボードの作成だけでなく、利用者の意思決定に耐えるデータ設計・可視化設計・運用設計まで一貫して支援できる方を募集します。
　
業務内容

• 各種BIツールを用いたBIダッシュボードの設計・開発・改修
• 既存BI資産の棚卸し、仕様整理、移行・統廃合方針の検討
• クラウドDWH上のデータマート・集計テーブル・ビューの設計およびSQL実装
• 分析官・データレイク担当者へのヒアリング、要件整理
• 指標定義、集計粒度、フィルタ条件、閲覧権限、更新頻度などの整理
• BIダッシュボードのフォルダ構成、命名、権限、運用ルールの整理
• ダッシュボード利用者が自走できるためのドキュメント・運用手順の整備
• 既存メンバーへの引き継ぎ、レビュー、ナレッジ化
• 必要に応じたデータ品質・データ定義の確認、データレイク担当者との連携

– BIツールを用いたダッシュボード設計・開発経験
– SQLを用いたデータ抽出・集計・データマート作成経験（クラウドDWH上での開発経験を含む）
– 利用者へのヒアリングを通じて、曖昧な要望を指標・集計条件・画面構成に落とし込んだ経験
– ダッシュボードを「作って終わり」にせず、運用・保守・権限・仕様変更を意識した設計ができること
– 既存のテーブル・クエリ・ダッシュボードを読み解き、仕様や課題を整理できること

AIコンサルティング・プロダクト提供企業における、生成AIを活用した社内業務の効率化・自動化、およびデータ基盤の構築支援業務。
・LLMを活用した各種社内ツールの開発・機能拡張
・業務フローの自動化、およびデータパイプライン/ETLの設計・実装
・要件定義からテスト、運用保守にいたる一連の開発工程の推進
　　　
■開発環境・ツール■
Python, BigQuery, Snowflake, Redshift, GPT-4, Claude, Gemini, LangChain

– LLM API（OpenAI, Anthropic等）を組み込んだWebアプリケーションの開発経験（1年以上）
– データパイプラインおよびETLプロセスの設計・実装経験
– 要件定義からシステムテスト、運用保守までの一気通貫での実務経験
– 社内ツール開発や、業務フローの自動化・効率化システムの構築・運用経験

ECアプリ開発における、非機能要件の定義から技術選定、投資判断までを担う上流データ基盤構築業務。
・非機能要件定義、技術選定、投資判断など経営に近い視点での上流設計
・AIレコメンドをはじめとする機械学習活用に向けたML基盤・データパイプラインの整備
・MLエンジニアやデータサイエンティストと連携した、最先端のモダンデータスタック環境の構築
　　　
■開発環境・ツール■
BigQuery, Dataform, Cloud Spanner, Looker Studio, Terraform

– データ基盤の設計・構築から運用保守までの一貫した実務経験
– データ基盤構築における要件定義（非機能要件含む）の経験
– データモデリング（DWH/DM設計など）の経験
– モダンデータスタック（MDS）環境におけるデータパイプラインの設計・運用経験
– Terraform等のIaCツールを用いたインフラのコード化（IaC化）経験
– オープンソース言語を用いたWebアプリケーションの開発経験

クライアント企業における事業・顧客の意思決定に必要な各種データ（プロダクトログ、業務システム等）の統合、データマート整備、運用の自動化を推進するプロジェクトです。
データソースの責任者や利用者（プロダクト、ビジネス、データサイエンス等）と連携し、組織のデータ活用を加速させる役割を担っていただきます。

■業務内容
・データの機微性に応じたアクセス権限およびデータモデル等の設計・改善
・プロダクトデータベース、各種ログ、SaaS等の業務データを対象とした収集パイプラインの構築・運用
・個人情報の保護（仮名加工やマスク処理等）を前提としたデータレイクの構築・運用
・データウェアハウス（DWH）および再利用性の高いデータマートの整備、コスト最適化
・BIツール等を通じたデータ利活用支援、ドキュメント整備、問い合わせ対応

– データの生成からBI・分析での活用までを見据えたデータアーキテクチャの設計経験（レイク・DWH・マート、権限設計、運用設計含む）
– 複数のデータソース（DB、ログ、SaaS等）を対象としたデータパイプラインの設計・構築・運用経験
– 主要なクラウド環境（GCP/AWS/Azure）でのデータレイク・DWH（BigQuery等）の構築・運用経験
– 高度な日本語コミュニケーション能力

サポート終了を迎えるオンプレミス環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトです。
現行の自動実行管理、データ連携・変換、およびデータ蓄積基盤をクラウドの提供する各種マネージドサービスへ刷新する方針に沿って、現状の調査から移行設計、実装、各種テスト、および本番切替までを一貫して担当していただきます。

【業務内容】

• 既存環境（自動実行定義、データ処理フロー、データベース資産など）の調査および移行プロセスの策定
• クラウド移行先サービスの選定および基本構成設計（サーバーレスオーケストレーター、統合データ処理サービス、クラウド型DWHなど）
• 自動実行ジョブ、データパイプライン、データ蓄積用の構造定義に関する移行設計および実装
• データの初期移行および差分同期に関する設計と実行
• 検証計画の策定、および各種テスト（結合・性能・受入）の推進
• 本番移行計画の立案、移行作業の遂行、および運用プロセスの設計と引き継ぎ
• 複数の関連部門や外部パートナーとの連携、進捗管理および課題解決の推進

– 複数の関係者との調整や課題管理を主体的に推進できる高いコミュニケーション能力
– 物理環境からパブリッククラウド環境への移行プロジェクトにおける設計から本番稼働までの実務経験
– データ連携、自動実行管理、および大規模データ蓄積基盤の相互連携を理解し、データ分析基盤全体の概念を把握している知識