BigQueryの案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
専門コンサルタントがヒアリングを通じて最適な案件をご提案いたします。
単価や稼働日数などの条件面についてもお気軽にご相談ください。

該当件数:249

BigQueryの案件を探す

案件内容

移動サービス事業等を展開する企業において、社内の生成AI個別利用は進んでいるものの、業務削減に向けた各部門の業務プロセスへのAI活用や設定・データ整備に対応する開発エンジニアが不足しています。
社内DX推進および生成AI・データ活用の加速に向け、スピード感を持って手を動かしていただけるエンジニアを募集します。

メイン業務
-クラウドデータ分析基盤内のデータ整理、ID統一、データ加工。
-現場向けダッシュボード(売上・稼働状況等の可視化)や生成AI連携用のデータ集計用テーブル作成・クエリ記述。
-生成AI/AIエージェント活用・調整:社内ナレッジ(規定類やFAQ)を参照した問い合わせ自動化(自己解決)AIのプロンプト調整やデータ連携。
-ローコード開発ツール等を用いたAIエージェント構築・スクリプト作成、通信連携サーバー構築等の検証・実装。
-現場・管理部門の業務改善に向けた技術的な実装・試作。

サブ業務
-AIコード支援ツール等を活用したAIアシスト開発の実施、および社内への知見共有。
ニーズのヒアリングや要件の基本方針取りまとめ、事前調整は顧客社員が担当します。

本ポジションでは、提示された要件に対して技術的に手を動かす実装・データ整備領域を専任で担当いただきます。
(必要に応じて会議参加や技術的な提案・示唆を行うことも歓迎されます)。

必須スキル

-SQLの実務:データ基盤(AWS/GCP/Azure等)等を用いたデータの整理、加工、データ集計用テーブル構築の経験
-生成AIの開発:生成AI(LLM)のアプリ開発、システムプロンプトの調整、または各種ツールを活用したシステム/エージェント構築経験
-リスク管理:セキュリティやデータ取り扱いにおけるリスクを理解し、安全な実装を行える知識
-AIを活用した開発の経験:AIコード支援ツール等を活用した効率的なコード生成・開発経験

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

案件内容

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

必須スキル

– 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

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
案件内容

開発・運用プロダクトのデータ活用を主務とするエンジニアとして、AI活用を前提としたダッシュボードの構築運用、管理、各種ログデータ分析を行い課題解決を支援していただきます。

・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクトにて実行
・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を提供
・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み

必須スキル

・SQLの経験3年以上(複雑な集計、データ取得が可能なレベル)
・GoogleSpredSeet 関数・ピボットテーブルの経験3年以上
・AI~API データ収集・パイプライン構築経験
・ビジネスインテリジェンスの構築経験3年以上
・データ集計、分析結果のレポーテング実務経験(3年以上)
・AWS Athena あるいは Google BigQuey 利用経験1年以上

案件内容

・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(EDA)・可視化・仮説検証
・機械学習モデルの作成・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、リーク検知
・分析結果のドキュメント化・社内共有(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(Pandas / NumPy 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

案件内容

・データ抽出/集計業務
・データマート構築のQuery構築業務
・BIツール(Looker)の可視化環境構築業務

必須スキル
・データ集計、前処理に関わるスキル、経験(SQL3年以上)
・ビッグデータを使った分析の経験あり(実務経験3年以上)
案件内容

➀データ加工
・BigQueryやDataformを駆使し、グループが保有する膨大なデータをビジネスで活用可能な情報へ昇華させる
・通信販売事業での購買履歴やGA4データ、各種サービスの会員データ等、ドメインの異なる多様なデータをモデリングし最適なデータマートの構築

②データ可視化(BI画面作成)
・LookerStudioを用いて、直感的に状況がわかるダッシュボードの開発
・経営層や各事業責任者が閲覧するBI画面の開発

必須スキル
・SQLを用いたデータ抽出・集計の実務経験
・現場担当者の課題をヒアリングし、解決策を提案・実装できる方
案件内容

ライブ配信事業における、データ分析業務に携わっていただきます。

・切り抜き動画・ショート動画の因果効果分析(PSM/ATE推定)
・エコシステム分析・KPI因果構造の設計支援
・分析手法のレビューと再現性確保

【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL(Terraform)
ETL:dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

必須スキル
・統計・機械学習を用いた実務経験(3年以上)
・理系学部・大学院卒(数学・統計・情報系)
・Python による分析実装(pandas、scikit-learn、statsmodels 等)
・因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験
・傾向スコアマッチング(PSM)・差分の差分法(DID)等の因果推論手法の経験
・A/Bテスト設計・効果測定の実務経験
案件内容

視聴率集計システムで集計された各種データをBigQueryへ集積し、活用するためのデータ分析基盤において、保守運用および機能拡張(エンハンス)をご担当いただきます。既存メンバー3名が既に参画中の、受け入れ体制の整った現場です。

【工程】
・保守運用
・要件定義〜設計・開発〜総合テスト・リリース

必須スキル

・Pythonを用いた開発実務経験

検索結果249件中1-10件