BigQueryの案件一覧

既存環境（SQL、Access、Excel）を解析し、BigQueryおよびTableau環境への置き換えを推進。
抽出用SQLの作成、Tableauダッシュボード構築、Salesforce埋め込み用ソースの提供、仕様書等のドキュメント作成を担当いただきます。
21部署分のデータをフィルタ切り替え可能な1画面へ集約する構築業務がメインです。

大手鉄道グループのユーザーデータを集約し、 レコメンドや配信を支えるアプリ・データ基盤の設計・開発・運用を支援する案件です。

具体的な業務内容としては下記がございます。
└データ基盤領域の設計～実装～運用(ETL/ELT、データマート構築)
└SQL/Pythonによるデータ処理実装、再実行性・堅牢性を意識した設計(リトライ、差分更新、障害時の切り戻し等)
└パフォーマンス改善(クエリ最適化、テーブル設計、運用負荷の低減)
└ワークフロー/サーバレス(Cloud Functions、Cloud Run、Pub/Sub等)を用いた処理基盤の開発・運用
└IaC(Terraform)やCI/CDを活用した運用改善、変更管理の標準化
└若手メンバーへの技術フォロー、レビュー、手順整備(内製化推進の支援)
└施策要件の整理～仕様の深掘り～技術設計への落とし込み(関係者調整含む)

フェーズ：要件定義～運用

■開発環境■
言語:Python インフラ:GCP その他:Terraform 手法:アジャイル/ウォーターフォール

某大手EC事業会社にて2026年4月以降の体制強化に向けて、
データ分析および業務自動化を担当いただける人材の募集となります。
・SQLを用いた高度なデータ処理・分析業務
・Pythonによる業務効率化スクリプトや自動化ツールの開発・保守
・LLM（ChatGPT等）のAPIを活用した業務改善ツールの提案・実装
・既存システム（BigQuery, DOMO, Kintone等）との連携・基盤構築

【期待する役割】
・データ分析業務の実施だけでなく、Pythonを活用した業務効率化・自動化の推進
・AI技術を活用した業務改善の提案・実装

某大手EC事業会社にて2026年4月以降の体制強化に向けて、
データ分析および業務自動化を担当いただける人材の募集となります。
・SQLを用いた高度なデータ処理・分析業務
・Pythonによる業務効率化スクリプトや自動化ツールの開発・保守
・LLM（ChatGPT等）のAPIを活用した業務改善ツールの提案・実装
・既存システム（BigQuery, DOMO, Kintone等）との連携・基盤構築

【期待する役割】
・データ分析業務の実施だけでなく、Pythonを活用した業務効率化・自動化の推進
・AI技術を活用した業務改善の提案・実装

・Pythonによる業務用スクリプト・ツールの開発および保守経験
・SQLを用いたデータ処理・分析の豊富な実務経験
・積極的なコミュニケーション力と主体的な課題発見・提案力

様々なWEBサービス（月間数千万ユーザー利用）を提供している社内において各業務に対してAIを活用した様々な改善を行っています。
技術的な横串組織として、事業部側と連携しながらデータ基盤の構築・運用を担当しています。データエンジニアリングの知識に加えて、GCP のアクセスコントロールやセキュリティ境界設計を理解し、セキュアで効率的なデータ基盤の実現を目指しています。

求める人物像

• データエンジニアリングとインフラ/SRE の両方の視点を持ち、セキュアなデータ基盤の構築・運用に情熱を持っている方
• アクセスコントロールやセキュリティ境界を意識した設計ができる方
• データ処理の効率性とセキュリティのバランスを考えられる方
• 新しい技術に対する学習意欲が高い方
• Claude Code や Cursor 等のコーディングエージェントを利用している方
• チームメンバーと協力して課題解決に取り組める方
• 事業部との調整や折衝を前向きに行える方

・Google Cloud の実務経験
– BigQuery の実務経験。特に GCS に配置したファイルを参照した外部テーブルへの理解および構築経験
– gcloud コマンドでのリソースの追加変更削除の操作
・Google Cloud でのアクセスコントロールの実務経験
– プロジェクトの新規作成や IAM による最小権限の原則を理解した上でのアクセスコントロールの設計・実装経験
– VPC Service Control によるセキュリティ境界設計の経験
・Terraform を用いた IaC 実装経験
– Google Cloud のリソースを対象とした IaC の実務経験
– ディレクトリ構成の設計経験
・Docker の実務経験
– コンテナ化されたアプリケーションの構築・運用経験
– Artifact Registry を使ったコンテナイメージの管理経験
・SQL の実務経験
– BigQuery での SQL 実務経験
– PostgreSQL、MySQL、SQL Server での基本的な SQL の読み書き
・データ基盤またはデータパイプラインの構築・運用経験
– ETL/ELT 処理の理解
– アクセスコントロールを考慮したデータ基盤の設計経験
・シェルスクリプト
– gcloud コマンド、Digdag、Embulk を使ったシェルスクリプト構築経験

・金融SaaSサービス運営企業におけるデータサイエンティストとしてデータ解析及び機械学習モデルの活用に携わっていただきます。
・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価おびよび改善
・機械学習モデルのパフォーマンス最適化
・プロダクト内および社内へのAI導入

・開発言語：Python、Typescript
・機械学習・統計モデリング：scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy etc.
・クラウドプラットフォーム：Google Cloud Platform
・分析基盤：BigQuery
・アプリケーション：Next.js、FastAPI
・構成管理ツール：Terraform、Cloud Build
・データモデリング：Dataform
・データビジュアライゼーション：Metabase/Redash
・その他：Docker、GitHub、Slack、Github Copilot etc.