BigQueryの案件一覧

去年からDX室が立ち上がり、そこでのチームメンバーを募集いたします。
チーム：データサイエンティスト、RPAエンジニア、Salesforceエンジニアが参画しております。
役割：社内データを成形して扱えるようにすることが役割となりますので
　　　社内データの活用、共用性を模索していける方を募集いたします。

・SQL経験（テーブルの作成/削除、トランザクション制御、ストアドプロシージャなど）
・データエンジニアリング経験（BI/ETLツールの導入、データレイク構築(BigQuery/AWS Lake Formation)など）
・DB周りの知見

・Marketing Automationをハブとしたマーケティング施策
　または新規事業へのシステム活用に関する業務システム開発/技術支援
・AWS, BigQuery, Data Portal等のデータ管理環境整備
・Salesforce Marketing Cloudの開発環境整備
・デジタルマーケティング関連ソリューションの導入支援（MA、BI、DWH、etc）
・クライアント折衝※上記は全てではなく、適材適所でポジションをご用意致します。

・プロジェクトリーダー経験
– 2~4人程度の小規模開発がマッチ
– web/オープン系の開発PM出身者も歓迎
・データパイプライン構築~可視化までの経験

自社事業成長支援を目的としたKPI設計、データ可視化、ビジネスデータ分析を担うポジションです。
依頼業務は以下短期的長期的とスコープがあります。
[ 短期的 ]
・ ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索
・ A/Bテストによる施策の効果検証
・ 統計的因果推論による施策の効果検証
・ 上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション
[ 長期的 ]
・ 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
・ コンテンツやオンラインイベントのレコメンド
・ 検索エンジンのアルゴリズム改良
・ コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習

[ データサイエンス ]
・ 統計検定2級レベルの知識
・ 機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・ マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ ビジネス ]
・ 論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・ 開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[ エンジニアリング ]
・ SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・ 100~200行のコードを読み書きできること
・ 結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できること
・ Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・ numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
・ scikit-learn などの機械学習ライブラリの利用経験
・ matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験
・ Git・GitHubの利用経験

[ポジション]：分析基盤エンジニア

大手エンターテインメント企業様にて、 来年度発売ゲームタイトルの売り上げ予測プロジェクトにおける基盤構築をお願いする予定です。 データの調達、データ分析基盤の構築、データエンジニアリング業務を想定しております。

【業務イメージ】
・データの調達業務
・インサイトを意識したデータ分析基盤の構築
・上記構築に際するデータ加工
・ETL構築

・データエンジニアリング経験
・ETLの構築経験
・Bigqueryのご経験

・GCP上でのデータ分析基盤の保守・運用（メインのDBはBigQuery）

扱うデータは動画視聴データ、配信ログデータ、広告データなど様々です。

・GCPのツールリカバリー
・保守運用
・BigQueryのクエリなどのコスト見直し
・ETLツールの改修
・ソースコードのレビュー(Git)
など

・データ基盤の業務経験
・SQLでの集計クエリの実装経験
・クラウド環境でのデータ基盤の経験

[ポジション]：分析基盤エンジニア

位置情報を含むビッグデータを活用したデータ分析基盤構築（AWSやGCP）

現在新規事業で下記3つのデータを利用し、サービス展開を進めております。お客様へのサービス展開としては出店計画や市場調査、販促プロモーションなどに生かして頂きます。
①国勢調査データ(人口統計クラスタリング) 22万(町丁字)のジオデモグラフィクスデータ。
②スマホの位置情報データ(行動クラスタリング/1日に何十億のレコード)
③クレジットカードの購買データ(購買クラスタリング) マンスリーでは4700万UUのデータ。性別、年代、商品、金額、購買時間など

そこにおける分析環境の構築を行って頂けます。AWS、GCPは特に決まっておらず、一緒に話していきながら構築出来る方を探しております。

また、分析環境のみならず、依頼されたデータの抽出や、データ分析にも関われる案件となっております。

言語：SQL, Python, Java, JavaScript, JASON, API
インフラ：GCP(BigQuery)、AWS(Athena)
BIツール：Tableau

[ポジション]：分析基盤エンジニア

▼主な業務内容
- GCP上でBigQueryを用いたビッグデータ分析基盤の開発
-特定健康診断受診率向上事業データ解析運用
▼主な開発環境
- Python, Django, Flask, TensorFlow, SQL, Javascript
- AWS, GCP, BigQuery, AI Platform
- CircleCI, Terraform, Docker
- Tableau
- Slack, Notion, Asana​

– Pythonを用いたサーバーサイド開発経験(2年以上)

[ポジション]：データアナリスト

日本最大級のネット通販会社のECサイト運用チームにて、データエンジニアとして活躍していただける方を募集しております。

「小品種多量販売」を掲げ、厳選された商品を日本全国で販売をしていくために購買意欲のある消費者の受け皿として、メディアミックスチームと連携しながらECサイトを運用していきます。

その中で、今後の販売領域の拡大のため、データ活用を推進するチームに参画していただきます。

◎「SQLに自信がある」「大規模データにおけるデータマート作成の経験がある」という方を歓迎します！

【具体的には…】
● KPIダッシュボードの運用、開発
● データマートの設計・開発、運用
● 予測モデルなど機械学習に用いるデータパイプラインの設計・開発、運用
● データガバナンスに関連する業務（メタデータ管理・社内QA対応・障害対応）
● ダッシュボード用のデータマート運用保守、 各種データの月次更新作業、カラムの追加作業

◎言語
・SQL：実務経験【必須】
　└3年程度の実務経験がある方を想定しています
◎経験
・SQLでのデータマート開発の実務経験
・運用設計経験
・BigQuery／Redshiftのデータ分析環境構築経験

[ポジション]：BIエンジニア

大手事業会社でのデータ活用プロジェクトに関わるお仕事です。 飲食領域・美容領域・旅行領域・学び領域・通販・割引チケット共同購入サービス・その他日常消費領域に関わる商品・サービスの提供を行っている事業会社にて、既存サービスのデータ活用に携わっていただきます。 あなたにお願いしたいのは、各関連サービスのデータを“見える化”するためのダッシュボード開発（使用ツール：Tableau /Looker）やデータマートの設計・開発、運用など。 関連サービスのデータを横断的に活用し、サービスを拡大させていくことがミッションです。膨大なデータを活用する、最先端のサービスに携われるチャンスです！
◎「SQLに自信がある」「大規模データにおけるデータマート作成の経験がある」という方を歓迎します！
◎スキル・経験によって、プロジェクトリーダーなどへのキャリアアップが可能です。

【具体的には…】
● KPIダッシュボード（Tableau／Looker）の運用、開発
● データマートの設計・開発、運用
● 予測モデルなど機械学習に用いるデータパイプラインの設計・開発、運用
● データガバナンスに関連する業務（メタデータ管理・社内QA対応・障害対応）
● Tableauダッシュボード用のデータマート運用保守 　 各種データの月次更新作業、カラムの追加作業

◎言語
・SQL：実務経験【必須】
　└3年程度の実務経験がある方を想定しています
◎経験
・SQLでのデータマート開発の実務経験
・運用設計経験
・BigQuery／Redshiftのデータ分析環境構築経験
・BIツールにおけるダッシュボード開発・運用経験(tableau、lockerの経験は尚可)
・ETLツールの知識、利用経験
・Git／Slackを用いたチーム開発経験

クライアントで開発している(LINE配信プラットフォーム)から、 出力されるデータを元にビジネス課題を解決するデータエンジニアを募集。 具体的には、以下の業務を担当いただきます。

- ビジネスメンバーから依頼されたデータの抽出(SQL)

- データ利用環境の整備(ETL)や運用業務管理

ビジネス編
-　ビジネス課題解決を目的としたビジネスメンバーとのコミュニケーションが円滑に可能なこと。
-　提示されたデータ抽出依頼と解決したいビジネス課題を照らし合わせ、必要なデータの正否が検討できること。
-　開発チームとのコミュニケーションが主体的に取れること。

エンジニアリング編
-　データ分析のためのETL環境を構築・運用できること。
-　BigQueryの標準SQLについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
-　RDBMSについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
-　GCPの基礎知識及び、使用経験があること。
-　BQ, GCS, GCE, Dataflow, Cloud Function… 他
-　Google Cloud SDKを触ったことがあること。
-　何らかのBIツールの使用経験があること。
→データポータルを使うことになりますが、Tableau等の経験でも構いません。
-digdag, embulkについて使用経験があること or キャッチアップ可能なこと。
-Gitが扱えること。