DWHの案件一覧

データ分析基盤の構築・運用に際し下記業務をご担当いただきます。

・各種システムからのBigQueryへのデータパイプラインの構築、運用

・BigQuery上のデータウェアハウス・データマートの加工処理の構築、運用

◆開発環境

・言語 : Python

・データベース : BigQuqery, Aurora MySQL 2.0, Aurora PostgreSQL

・インフラ : AWS (EC2, S3, Lambda etc.) , GCP

・バージョン管理 : git/Github

・CI : CircleCI, Jenkins

データ分析基盤の構築・運用をおまかせします
・各種システムからのBigQueryへのデータパイプラインの構築・運用

・BigQuery上のデータウェアハウス・データマートの加工処理の構築・運用

開発環境言語 : Python,

データベース : BigQuqery, Aurora MySQL 2.0, Aurora PostgreSQL

インフラ : AWS (EC2, S3, Lambda etc.) , GCP

バージョン管理 : git/Github

CI : CircleCI, Jenkins

コミュニケーション : Slack, JIRA, ClickUP, Notion

クライアントの調達部門にてAWSを利用した購買データのデータパイプライン構築～運用をご担当いただきます。

・会計ソフトメーカーにて情報を一元管理・可視化するデータ分析基盤の構築を計画しております。

業務内容として、AWS環境上にて各システムからデータを収集/加工するための調査・設計・実装やBIツールと連携してデータを可視化する機能の設計・実装まで広範に渡り対応して頂きます。

レガシーなシステムから収集したデータを、イタリアで構築されたDWHへ適切な形で整理しながら格納していくことが求められています。
英会話のスキルにより、担当いただく業務内容と稼働率が変動します。
■英会話レベル：

ビジネス外国人技術者と英語でディスカッションしながら、DWHの設計や勘定科目の変換ロジックを構築する。

稼働率の範囲は40～100％
■英会話レベル：

日常会話PowerBIツールやExcel、Accessを用いてデータ間の相関関係を検証したり、データの格納を行う。

稼働率の範囲は40％前後

・本年9月末まで予定・現場では英語が飛び交いますので、英語に抵抗がない方がフィットするかと思います

Google Cloud / AWSを利用した商用稼働サービスのデータパイプラインの開発・保守運用

データ分析システム・サービスの監視設計・運用

日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

クライアントにて日本最大の美容総合サイトを運営しております。

豊富なサービス（EC・リアル店舗など）で生み出される膨大で多様なデータを取り扱うことで、大規模なデータパイプラインの設計・開発・運用経験が得られます。

主務となるtoB向け商用稼働サービスの取引実績は順調に増加しており、現在は200以上のブランドに向けサービスを提供中。

特に、ミドル・テール(認知度がまた高くない)ブランド向けのエントランス戦略が動いており、サービスの拡大、ユーザーへの貢献を実感しながら開発に携わることができます。
また、今後全社でデータの利活用を促進していくにあたり、直接プロジェクトに携わることで、ビジネスに必要なデータに関する管理運用方針への理解が深まり、データを中心とした社内外の課題に対しての提案・解決能力を養うことができます。

データプラットフォーム基盤の構築

・データモデル設計

・アーキテクチャ設計

・技術調査

・ETL / ELT処理の実装

※ システムとしてのユースケースを整理しながら進行しているため、要求定義、要件定義の視点で物事を考える必要があるケースが多い
【開発環境】

-技術要素-

・BigQuery

・MySQL

・Cloud SQL

・Go言語

顧客内の情報を一元的に管理・可視化する、データ分析基盤の開発支援です。チームメンバーと共に試行錯誤しながら業務を進めていただきます。

下記業務をご担当いただく予定です。

・データソースの収集

・S3への蓄積

・AWS Glueを使用したデータ加工

・外部ツールからのデータ収集／外部ツールへの加工データ連携

・QuickSightを使用したデータ集計

・データ加工の自動化（Lambda、StepFunctionを想定）

・terraformを利用した構成管理（Glueのジョブ、IAMロール、S3、Quicksight）

蓄積された様々なデータからAWSサービスやオープンソースなどのML／DLフレームワーク技術などを活用し、テレビ局ならではの大規模オーディエンスデータの活用をメインに、データの抽出や分析、その結果のレポーティング業務等を行って頂きます。

■こんな方におススメ

・アドテクやクラウド、データ収集／分析関連の最新技術を学び、経験することができる。

・テレビ局特有の高アクセス環境で技術的なチャレンジができる。

・30代～40代半ば辺りの方が多い職場

・データ基盤

Azure上にデータ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・作業概要

顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など）

【案件概要】

例：

①某金融業様向けBIレポート可視化用データ基盤構築（常駐型）　

②某大学様向け農業IoTデータ収集分析基盤構築　

対象リソース: Azure Data Factory, Data Lake, SQL Database, Synapse Analytics, IoT Hub, Stream Analytics, ADLS Gen2(またはBlob Storage), Azure AD B2C, 等

①要件定義 ②基本設計 ③詳細設計 ④構築 ⑤テスト設計 ⑥テスト⑦運用マニュアル作成を行います。