ELTの案件一覧

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該当件数:20

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案件内容

・大手エンターテインメント企業において、親会社が運営するゲームタイトルのデータを、
データレイクに格納するデータパイプライン構築の業務がメインとなります。

内容や案件はゲームタイトルのスケジュール等に依存するため、
ゲームタイトル以外のデータパイプライン構築や、社内システムの構築をお願いする可能性もございます。
(Webサイト等その他サービス)

※お願いする可能性のある業務スコープ例

・データ分析基盤の開発・運用
データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

GCPを採用しており、GCP系リソースを中心に活用します。(BigQueryなど)
インフラ管理:terraform
パイプライン構築:Airflow(Cloud Composer)、Argo workflow、SaaSであるtrocco等

必須スキル
1. SQLを用いたデータ抽出経験
2. Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
3. ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
4. ワークフローの構築経験(Digdag / Airflow etc.)
5. 監視ツールの導入・運用経験
6. Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
7. コンテナ技術(Docker/Kubernetes)を用いた開発経験
8. GCPでの開発経験
9. データマネジメント(DMBOK)に関する理解や実践経験
案件内容

クライアントでは「商品名○○」など、クライアントの提供する各種サービスをひとつのIDで使用できる統合管理システム「●●」を運用しております。
今回のポジションは議事録、通話データなどの多様なデータをデジタル化し、統合管理をするデータプラットフォームの構築がメインミッションとなります。

クライアントのデータエンジニアとして、CTO、CSO等と連携しながら、データインテグレーションに関する企画・開発全般をご担当いただきます。

<具体的な業務内容>
・データプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計
・データパイプラインの設計・構築
・データ分析のためのBIの開発・運用
・継続的なモニタリングプロセスの構築・運用
・データサイエンティスト、データアナリストが作成する分析フローの運用改善支援
・顧客データ活用の実態やドメイン知識の理解
・CTO、CSO等と連携し、プロジェクトの目的・方針・計画等の策定 等

技術環境
<プロダクト開発部>
言語:TypeScript, Python, Flutter
フレームワーク:Vue.js, Nuxt.js,Node.js
データベース:Cloud Firestore
インフラ:AWS, GCP, Azure, Cloud Firebase, Cloud Functions
ソースコード管理:Bitbucket
プロジェクト管理ツール:Notion, JIRA
コミュニケーションツール:Zoom, Slack, Google Workspace

<R&D部門>
開発言語:Python
フレームワーク:PyTorch, HuggingFace, SpeechBrain, scikit-learn

必須スキル
・データサイエンス全般に関する理解・経験
・Pythonを含む複数言語(TypeScript等)での開発経験(3年以上)
 TypeScript、SQL、Java、Scalaでの開発経験尚可
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験(3年以上)
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用およびスケーラブルなクラウドベースのアーキテクチャデザイン・実装経験
・ETLやELTの実装経験
・TerraformなどInfrastructure as Codeの運用経験または興味関心
(業務委託の方の場合)平日10:00~18:00の間で週24h以上稼働が可能な方
案件内容

【業務概要】
・エンタープライズ様向けにAI Saasサービスを展開されている会社様になります。
・具体的にはデータエンジニアとしてデータプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計や
データパイプラインの設計・構築といった業務に携わって頂きます。

【参画メリット】
・フルリモートですので、ご自身のリラックスできる環境で作業が可能です。
・AIを活用したモダンな開発環境がございますので、今後のスキルアップに繋がりやすいかと存じます。

【就業形態について】
現状、メンバーのほとんどはフルリモートにて業務を行っております。
週に何日かご出社をご希望の際にはご相談ください。

必須スキル
・PythonかTypeScriptでの開発ご経験が3年以上
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築ご経験が3年以上
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用およびスケーラブルなクラウドベースの
アーキテクチャデザイン・実装経験
・ETLやELTの実装のご経験
・TerraformなどInfrastructure as Codeの運用ご経験
案件内容

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

(具体的な職務)
・収集対象:ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理(案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用(アプリ開発側との連携)
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

(具体的な職務)
■ ビジネス課題と要求の整理(案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用(アプリ開発側との連携)
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

必須スキル
・SQLを用いたデータ抽出経験
・ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
・ワークフローの構築経験
・Pythonなどを利用したアプリケーション開発経験
・GCPでの開発経験
・コンテナ技術(Docker)を用いた開発経験
案件内容

データユーザーからの要求をくみとり的確なデータとフローの設計を行い、パイプラインの構築やパイプラインを動かすデータ分析基盤の運用保守を行う。

必須スキル
・クラウドデータ基盤サービスでの開発運用保守経験(特にBigQueryの経験があると良い)
・データ基盤運用の範囲におけるSQL(DDL/DML、CTE、副問い合わせ、information_schemaの利用、など)
・Linux / ネットワークの基礎知識(Linuxサーバの運用保守経験があると良い)

 

以下技術要素参照(*が特に重要)
– ETL/ELTツール
– *Embulk
– trocco
– digdag
– BIツール
– Redashなど
– GoogleCloud
– *BigQuery
– Cloud Storage(updated)
– Data Transfer
– IAM
– Cloud Monitoring / Cloud Logging
– その他
– *Linux
– *Bash
– Git
案件内容

・データ種の追加やアプリケーション追加によるデータ処理(Go言語・コンテナアプリケーション)の追加
・既存データ基盤(オンプレ、Kubernetes環境)の改修・検証・テスト
・各種ミドルウェア(CI/CD、監視、DB)の導入・検証・テスト
・データ基盤の量産
・顧客との打ち合わせ

必須スキル
・LinuxによるWEBアプリの開発経験3年以上
・コンテナアプリケーションの開発経験1年以上
・Docker・Kubernetes等でのコンテナ運用経験1年以上
・システムアーキテクチャ設計経験1年以上
案件内容

・エンタープライズ企業向けにAI Saasサービスを展開している企業のPJ
・データエンジニアとしてデータプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計や、データパイプラインの設計・構築といった業務を担当

必須スキル
・PythonまたはTypeScriptでの開発経験3年以上
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築経験3年以上
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用およびスケーラブルなクラウドベースのアーキテクチャデザイン・実装経験
・ETLやELTの実装経験
・TerraformなどInfrastructure as Codeの運用経験
案件内容

・エンタープライズ様向けにAI Saasサービスを展開されている会社様になります。
・具体的にはデータエンジニアとしてデータプラットフォームの企画およびアーキテクチャ設計や
データパイプラインの設計・構築といった業務に携わって頂きます。
【環境】
・AIを活用したモダンな開発環境がございますので、今後のスキルアップに繋がりやすいかと存じます。

必須スキル
・PythonかTypeScriptでの開発ご経験が3年以上
・データ基盤および分析基盤などの開発・構築ご経験が3年以上
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用およびスケーラブルなクラウドベースの
アーキテクチャデザイン・実装経験
・ETLやELTの実装のご経験
・TerraformなどInfrastructure as Codeの運用ご経験
案件内容

・CI/CD環境構成およびライフサイクルの自動化の範囲決定におけるアドバイスの実施
・上記に必要な検証環境構築作業および要件定義の資料化
※上記取り組みを下記の①顧客案件および②社内研究開発の作業として行います 
①製造業向けデータ分析基盤構築:要件定義
・クライアントの持つデータ分析基盤の構築ソリューションをベースに顧客向けにシステムを構築する
・AWS Glueを中心したETL/ELT機能とBIツール(Power BI)、DWH(Snowflake)が主な構成要素となる
・要件定義の作業になるため、クライアントとともに一緒に検討を行える方がベター
・今のところ、下記のようなサービスが必要なのではと思案中
 AWS Glue
 AWS Lambda
 AWS Code Pipeline
 AWS Code Commit
・合わせて以下のサービスを組み合わせてジョブの実行管理・フロー制御を行う想定
 AWS Step Functions(詳細フロー制御)
 Amazon Managed Workflow for Apache Airflow(実行管理)
上記の設定内容をリポジトリへ保存してバージョン管理を行うことも必要と考えているため、これらの統合についてもテーマとなる
②研究開発
・上記顧客案件にデリバリーするためのソリューションの整備環境として、CI/CD環境を社内に構築する
・Snowflakeを用いたデータ基盤の構築を早期化するソリューション

必須スキル
・AWSを活用したCI/CD環境の構築実績
・プロジェクトにおける要件定義の実施実績
・AWS Glueを中心したETL/ELT機能及びBIツール(Power BI)、DWH(Snowflake)に関連する知見
案件内容

グループに属する事業会社のデータを集約し、ビジネス活用を推進していきます。
目的達成のために柔軟に設計でき、自由度高く開発することができます。
グループ全体のDXプロジェクトの一部であり、ビジネスインパクトが大きく、長期的に続く案件へアサインいただきます。

【業務スコープ】
■データの品質管理
・データレイクに格納されたデータの異常値調査
・テーブル定義書の作成

■データマート開発
・データマート要件定義・設計・開発

必須スキル
・SQLを用いたデータ抽出経験 ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
・Go Python などを用いた開発経験
・GCP / AWSでの開発経験
・英語でのドキュメント読解能力

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