AI・データ分析のフリーランス向け案件が業界最大級
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該当件数：10件
| 案件内容 |
FY24にデータ基盤検証環境として Azure databricksを導入済み。 役割：databricks 要件定義・設計・構築・テスト、利活用QA対応 |
|---|---|
| 必須スキル | ①ビジネス面
・顧客報告資料作成(pptx/xlsx/word)
・プロジェクト推進に向けたチャットツール等での顧客とのやり取り
②業務経験面
（開発サイクル）
・要件定義、要件定義書作成
・基本/詳細設計、各種設計書作成
・テスト計画、テスト仕様書作成
（製品・サービス）
・Databricks
・AzureのRDBサービス
（言語）
・Python
・SQL
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| 案件内容 |
作業概要 ：2~3名チームのリーダー業務 |
|---|---|
| 必須スキル | ・ETL開発経験（5年以上）
・リーダー経験
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| 案件内容 |
【概要】 【業務内容】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・定常的に運用するデータマートの開発・改修経験
・定常的に運用する集計プログラムの設計経験
・PythonもしくはSQLを用いたデータ分析、データ集計経験（3年以上目安）
・他者のコードのレビュー経験
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| 案件内容 |
クライアントが保有するビッグデータの利活用を進めていくにあたりAWSでのデータの加工、修正をお願いいたします。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・ AWSの基礎的な知識/構築経験(AWS SAA相当の知識)
・以下のプログラミング経験
– AWSと連携する機能を設計・実装・テストした経験
– Python, SQL、シェルスクリプトをメインで使用。別言語の経験でも可
・ コミュニケーションスキル
・ Linuxの基本的なコマンド操作
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| 案件内容 |
pandas ライブラリを利用した ETL 処理 担当フェイズ |
|---|---|
| 必須スキル | pandas ライブラリを利用した ETL 処理に慣れている方
— データソース：csv, parquet, Redshift/RDS table, boto3 API
— 加工処理：カラムの追加・削除、行列抽出、値の置換、四則演算、日付演算等
— アウトプットの書き込み：S3(csv, parquet, json), Redshift, RDS
静的解析ツールのチェック結果に基づいてコードの修正が可能な方（flake8, mypy）
ユニットテストを実装できる方（pytest）
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| 案件内容 |
【概要】 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python分析経験（pandas）
・データ加工、抽出経験
・DWH構築経験
・基盤構築経験
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| 案件内容 |
特典型サービスの改善に向けたデータ分析データマート開発・改修業務。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Python分析経験2~3年以上
・SQLを問題無く扱えるスキル
・AWS上での業務経験
・ビッグデータ分析に携わった経験
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| 案件内容 |
AWS上にIoTデータを集積したレイクハウスを設計・構築いたします。 |
|---|---|
| 必須スキル | ・AWS上でのデータ分析基盤を構築した経験
・AWS Glueを前提としたPython（PySpark）によるETL開発経験
・Gitを前提とした開発フローの経験
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| 案件内容 |
【業務内容】 【ポイント】
【開発チームと配属先について】 チームには現在18名のエンジニアが在籍しています。
【技術キーワード】
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|---|---|
| 必須スキル | – Scala,Java,Pythonなどを用いた開発経験 3年以上
– ApacheSpark,PySparkなどを用いたETL処理の開発・保守経験 1年以上
– SQLを用いた開発経験 3年以上
– AWSを利用した開発経験
– Dockerなど、コンテナ技術を利用した開発経験
– GitHubでのPRを利用した開発経験
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| 案件内容 |
特典型サービスの改善に向けたデータ分析、データマート開発/改修、データ調査、加工、集計業務 |
|---|---|
| 必須スキル | ・Pythonを扱えるスキル
・SQLを問題無く扱えるスキル
・AWS上での業務経験
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