BigQueryの案件一覧

■具体的な業務内容
基盤の運用改善および次世代データ基盤の要件定義、設計、構築を担当して頂きます。

■具体的な業務内容

• 現行基盤の課題整理および改善方針の策定
• 次世代データ基盤の要望・要件整理・設計
• 技術・ツール選定、比較検討
• パフォーマンスチューニング
• キャパシティプランニング
• CI/CDパイプラインの改善
• 新規パイプラインの構築、旧パイプラインの閉鎖
  ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生。
  ※リーダー、メンバーおよび関係各所に対する実装方針・技術選定結果などの説明が発生。
  ※会議におけるファシリテーションなどが発生。

■求める人物像
・円滑なコミュニケーション能力を有している方
・抽象的な問題を整理し、具体的な課題解決へ落とし込む能力を有している方
・自立的に課題解決に取り組んで頂ける方

基盤の運用および改善業務を担当して頂きます。

■具体的な業務内容

• ユーザーからの依頼および問い合わせ対応
• テーブル・ビュー追加/改修作業
• データ閲覧権限管理作業
• データパイプライン運用/改修作業
• Google Cloud設定変更作業
• 技術調査/検証作業
• その他運用改善に伴うツール開発/改修業務
  ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します

■求める人物像
・円滑なコミュニケーションが取れる方
・能動的に仕事に取り組める方

Googleスプレッドシートに保存された広告データを、BigQueryに取り込み、Looker Studioにて可視化・レポート作成を行う支援業務。BigQuery環境の利用が前提
Fivetranを使用したデータ統合の自動化

・BigQueryを用いたデータ連携・加工経験
・Looker Studioでのダッシュボード作成経験
・スプレッドシートとのデータ連携知識（GAS実務経験）

AIエージェント化、セマンティックモデル、データカタログ整備を横断的に実行し、検証～運用をドライブして経営に寄与する示唆創出を実現する。

技術者ランク：リーダ・サブリーダ相当

・データ分析の自走経験
目的設計、EDA、可視化、要因分析、予測、レポーティング、とここまでの手順のドキュメント化まで独力で推進できる
・Snowflake, BigQuery, Amazon Athena, Databricks, Oracle Analytics等データ分析基盤の実務経験
データ分析の推進を目的としたデータ分析基盤の基本検討、構築、運用いずれかの経験
・データベース知識
データ分析基盤検討に必要な設計を理解し、DBやSQL等のクエリ操作ができること
・ステークホルダー調整力
関連組織とのデータ調達・優先度策定・進捗／リスク管理
・案件を独力で推進できる、またはメンバーを指揮してプロジェクトをリードした実務経験

主にマルチクラウド環境（AWS/GCP）のデータ基盤構築と整備、およびデータ活用のための前処理開発を担当いただきます。

データ基盤構築・統合:
現在AWSとGCPに分散しているデータ基盤を、BigQuery上への統合（一元化）を目指す構築作業が主。
データベース型サイト（5〜10サイト、大規模データ）の分析基盤の設計、保守、セキュリティ対策。

データパイプライン開発:AWSとGoogle Cloudの両方からデータを接続するデータパイプラインの設計・実装。
データソース（アクセスログ、AWS S3上のマスターデータ等）の接続設定。

データ前処理・加工（データマート構築）:
データ抽出、グルーピング、定義付けなど、分析用データマートの部分の加工・実装。

運用・保守:
構築後のメンテナンス費用やセキュリティまで考慮した管理体制の提案・構築。
フェーズ: プロジェクトはこれから始まる段階（現時点では知見の少ないメンバーで対応中）。

ELTについて:
Google Cloud内の機能でELTを内製
データ抽出：SQL
変換：SQL or Python
格納：BigQuery

時系列データを対象とした予測モデルおよび因果推論モデルの構築・評価を行う業務。
具体的には、ビジネス課題に応じたアルゴリズム選定から、データ前処理・特徴量設計、モデル構築・評価、結果解釈までを一貫して担当。
また、SHAPなどの説明可能AI（XAI）手法を用いて、モデルの特徴量寄与度を可視化・検証する。
加えて、時系列データにおける構造的因果推論（因果効果の特定や介入シミュレーション）を実施し、意思決定支援に繋げる。

・2,000万人近いアクティブユーザーを抱える化粧品サイト運営企業において、データエンジニアとしてご稼働いただきます。
・商用稼働サー眉宇のデータパイプライン構築・運用及び、日々の運用業務から発生する課題解決・改善をご担当いただきます。

◆主な開発環境・ツール
・BigQuery
・Docker
・dbt
・Composer
・ GitHub

売上・需要予測を中心としたデータ利活用プロジェクトにて、
経営・マーケティング・営業計画など複数部門と連携し、
データドリブンな意思決定を支援していただきます。
主な業務内容は以下の通りです：
売上・顧客・在庫・広告など多変量データの解析
需要予測・キャンペーン効果分析・価格弾力性のモデル化
分析方針・仮説立案、データパイプラインの要件整理
経営層・事業部門への分析結果の報告および施策提言

・ECアプリケーション運営企業様におけるデータエンジニアとしてご参画いただきます。
・データ活用ニーズの明確化と、収集データの仕様決定、データモデリング
・ETL処理などパイプラインの設計・構築
・リアルタイム性、正確性、セキュリティ、ガバナンスなどの非機能要件定義と設計・実装
・BIツールの設定・構築や、分析業務の一部
・監視やモニタニング等含めた運用基盤の構築と実運用
・機械学習利用に向けたデータ基盤整備

【技術環境】
・BigQuery, Dataform, Spanner
・Cloud Monitoring, Cloud Logging
・Terraform, GitHub Actions
・Looker Studio, Google Spread Sheets
・GitHub, Slack, Notion

・データ基盤の設計・構築・保守・運用のご経験
・データモデリングのご経験
・SQLのご利用経験
・Dataform, dbt, BigQueryなどのご利用経験
・Github, Terrafrom, CI/CDを用いたソフトウェア開発経験

人事/キャリアデータ（経歴データを含む）を活用し、組織の課題解決を推進していただきます。
キャリアパスや研修、配置転換などが従業員のパフォーマンスや定着率に与える因果関係を分析し、データに基づいた戦略的な意思決定を支援する業務です。
具体的には、ビジネス課題の抽出、データパイプラインの整備、分析モデルの構築、施策の立案までを一貫して担当いただきます。

データ分析スキル: ビジネス課題抽出、探索的データ解析、分析レポートおよび施策案の作成経験。