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Snowflakeの案件一覧

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該当件数：129件

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【Python】データ分析プラットフォームのバッチ開発・運用エンジニアの求人・案件

フルリモート
案件内容

動画配信事業における、外部プラットフォームのデータ取得バッチ基盤再構築およびデータモデル移行に携わっていただきます。
業務内容

  • コンテナ管理基盤およびワークフロー制御ツールで稼働する外部API連携の分析データ収集バッチの運用・障害対応
  • 分析ニーズに応じた新規バッチの設計・実装
  • クラウド型データ倉庫内でのデータ加工・モデル整備
必須スキル

– クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）の実務経験（データ倉庫 / オブジェクトストレージ / メッセージング機能 / コンテナ環境のうち複数）
– コンテナ管理基盤運用経験（ワークフロー制御ツール / 継続的デプロイメントツールは特に歓迎）
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【Python】データ分析・予測モデル構築および検証支援の求人・案件

常駐
案件内容

■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）
必須スキル

– 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
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【インフラ】大手製造事業者向けデータ管理ツール評価・検証支援の求人・案件

フルリモート
リモート・常駐 併用
案件内容

■役割
データ管理ツールとクラウド型データ倉庫環境の構築、設定、機能検証、証跡化を実行する
■主な業務

  • クラウド型データ倉庫の評価環境（各種権限、データベース領域等）の構築
  • データ管理ツールの評価環境構築・導入
  • 評価実行（検証データ準備、試験実行、結果確認、差異分析、原因仮説の整理）
  • 再実行可能な環境構築手順、設定手順、試験手順、障害切分け手順書の整備
  • 不具合・仕様不明点の再現手順作成
    ■プロジェクト背景
  • 製造業における生成AI活用のため、データの意味・由来・品質・責任者・利用条件等の文脈情報を継続的に管理する基盤の構築を検討
  • 当該基盤を担う製品候補としてデータ管理ツールが浮上し、クラウド型データ倉庫との連携を中心に製品評価・検証を実施
  • 評価結果が良好な場合、該当ツールを組み込んだ基盤としてのソリューション化を検討
必須スキル

– クラウド型データ倉庫（AWS/GCP/Azure等）を用いた設計・構築・検証経験
– SaaS、データ倉庫、APIを組み合わせたシステム構成を理解し役割に応じて設計・レビュー・構築できる能力
– データカタログ、メタデータ管理、データ統合・モデリングに関する基礎理解
– 技術評価、製品検証、研究開発型プロジェクト等における計画・設計・実行またはリード経験
– 不確実な仕様や未確認事項を仮説、事実、制約に分け、検証計画へ落とし込める能力
– 新しいSaaS製品を調査し、ドキュメントを参照しながら環境構築・設定・障害切分けを進められる能力
※特に「環境構築・検証実行」の比重を強く求める

募集終了
【SQL】金融向けデータ基盤構築における検証支援の求人・案件

常駐
案件内容

下記業務内容を想定します。

大手システム開発企業向けの金融向けデータ基盤構築（検証フェーズ）におけるエンジニア募集です。

■作業内容：金融向けデータ基盤構築（検証）

  • 簡易AI機能構築
  • ガバナンス管理環境構築
  • 稼働情報収集の標準化（各種規格想定）、事業継続計画検討
  • ローコード開発環境の設計見直し
  • データウェアハウス：管理アプリケーション、AIアプリケーション開発、外部ストレージ連携、事業継続計画検討
  • 上記を支えるクラウド基盤（PaaS）活用

■体制想定

  • プロジェクト管理者：クライアント側にて想定
    下記の要員募集を行います。
    1) AIプラットフォームエンジニア（クラウド環境） 1名
    2) データウェアハウス管理・設計経験者 2名
    3) ローコード開発ツール・分析基盤（各種BI等） 2~3名
必須スキル

– データウェアハウスの導入、アーキテクチャ設計、または管理・運用経験
– データウェアハウス内組み込みAI機能を用いたAI/機械学習機能の設計・構築経験
– SQLスキルおよびデータベース設計経験

募集終了
【Python】LLM（生成AI）を用いた社内DXプロダクト開発およびデータ基盤構築支援の求人・案件

リモート・常駐 併用
案件内容

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
必須スキル

– 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

募集終了
【Python】ライブ配信事業におけるデータ分析Agent開発の求人・案件

フルリモート
案件内容

ライブ配信事業における、大規模言語モデル（LLM）や自律型AI（Agent）を活用したデータ分析業務の内製化・効率化プロジェクトです。
・自然言語からのデータ分析（Text-to-SQL / RAG）を用いた分析Agentの開発
・属人化していた分析業務の自動化および効率化の推進
・誤った数値を返さないためのAgentの精度・信頼性の担保
必須スキル

– Text-to-SQLやRAG型のAgentを自力で実装した経験
– 実務レベルのSQLスキル（複雑な結合や集計処理など）
– データ構造を読み解き、Agent向けのコンテキスト設計ができる能力
– LLMの特性（ハルシネーション等）の理解と精度担保の対策力
– 開発支援Agent（AIエディタ等）を日常業務で使用していること

募集終了
【Snowflake】大量データ加工およびデータマート構築支援の求人・案件

常駐
案件内容

インフラサービス展開企業にて、スマートメーターから取得する大量データの可視化エラーを解消するプロジェクトです。クラウドデータプラットフォームを用いて効率的なデータ加工を行い、新たにデータマートを構築して可視化ツールとの連携を最適化していただきます。

◆主な業務内容

  • 課題解消に向けた、Snowflake上での大量データの加工・処理
  • 可視化ツールで円滑に読み込めるようにするためのデータマートテーブルの新規設計・作成
  • 名古屋および大阪の拠点（出張対応を含む）でのオンサイト業務および関係者調整
必須スキル

– SQLを用いた実務経験
– データベースでのデータ加工・データ処理技術
– 各種調整や連携を円滑に行えるコミュニケーション能力
– 名古屋および大阪の双方の拠点への行き来（出張・直行直帰等）が対応可能な方

募集終了
【データエンジニア】データ基盤の開発・保守の求人・案件

リモート
案件内容
  • AWSおよびSnowflakeを活用して構築されたデータ基盤の開発・保守業務
  • 製造業界向けデータ利活用プラットフォームの安定運用と機能拡張
必須スキル

– Apache Iceberg Table / Catalog および Iceberg から Snowflake への連携に関する知見
– 日本語：ネイティブレベル、英語：読み書きレベル

募集終了
【分析基盤エンジニア】Snowflakeデータ取込み・加工処理・データマート作成の求人・案件

リモート
案件内容

Snowflakeを用いたデータ取込み処理・ELT処理・データマート作成
・ETL処理の開発
・単体テスト～総合テスト
※Phase2（6月以降）ではAWS連携対応の可能性あり
必須スキル

・Snowflake（Snowflake SQL・Snowpipe・Task・Copy into等の連携処理経験）※1年以上の経験が望ましい
・ETL／ELTの実装経験
・ストアドプロシージャの経験
・詳細設計～STまでの経験
・Python読解経験（既存処理がPythonのため）

募集終了
【DWH】大手インターネット企業におけるMLエンジニアの求人・案件

常駐
案件内容

・全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築
・データレイク / DWH（BigQuery）基盤の設計・運用
・ETL / ELTパイプラインの設計・開発
・クロスクラウドデータ連携（OCI → GCP）の設計・実装
・データモデリング（OBT / mart）の設計
・Terraformを用いたIaCによるインフラ管理
・データ基盤に関わるネットワーク・セキュリティ設計（IAM / VPC / データガバナンス）
・AIデータアクセス基盤（MCP / Agent）の構築

◆主な開発環境・ツール
-Cloud
Google Cloud（BigQuery / GCS / STS / VPC-SC / IAM）
Oracle Cloud（Exadata / Data Flow）

-Data
SQL / Python
Apache Spark / Apache Beam
Parquet / Iceberg
dbt core

-Infra / DevOps
Terraform
GitHub

-AI / Data Access
MCP Server
Agent / RAG
必須スキル
・データ基盤 / DWHのアーキテクチャ設計経験
・大規模データ処理（数千万〜数億レコード規模）の設計・開発経験
・クラウド環境におけるデータ基盤構築経験（GCP / AWS / OCI 等）
・SQL / Pythonを用いたデータパイプライン開発経験
・データモデリング（DWH / OBT / Star Schema等）の実務経験
・データ基盤におけるアクセス制御・セキュリティ設計経験

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