RDBMSの案件一覧

3PL事業を行う物流会社様の情報子会社様にて、WMS/LMSなどの物流システムの保守開発を行います。
既存の保守チームにて、荷主や物流会社の要望を基に改修案件の対応などをお任せいたします。

対象システム：WGC（WMS）、LMS（物流統合管理システム）、DOMS（書類預かり管理システム）、WOMS（流通支援）
└一部システムの担当から顧客環境、システムの知見を積むと同時に担当範囲を広げるイメージ

国内外の様々なお客様にSnowflakeの導入とそれに伴うデータ活用の支援
-Snowflakeの導入コンサルティング
-Snowflakeを中心としたデータ基盤の開発支援、データ活用支援
-Snowflakeや周辺技術領域（モダンデータスタック）の情報収集、技術検証
-データ基盤やデータエンジニアリングに関する技術情報発信

-RDBMS製品（Oracle、 PostgreSQL、MySQL等）または
DWH製品（Teradata、Redshift、BigQuery等）または
データレイク製品（Hadoop/Spark、EMR等）に関する開発経験

-クラウド（AWS、Azure、GCP等）に関する開発経験
-基本的なSQLまたはPythonのコーディングスキル
-論理的思考、ドキュメンテーションのスキル

業務系Webシステムの保守・追加開発において、 要件定義から外部設計、実装、テスト設計までを一貫して対応する。
プロジェクト推進やチーム管理も含め、主体的に業務を遂行できる サブリーダー級のエンジニアを募集。

■開発環境■
Java、Seaser2、Spring、SQL、Oracle、MySQLなど

■アサイン先案件
・金融業界の企業様に対し、AI活用を実現するためのITアーキテクチャ全体の設計・整備の支援を行うプロジェクト。
・データ基盤を中心としながら、アプリケーション、インフラ、セキュリティ、運用などを含む全体アーキテクチャの支援を目的とする。

■業務内容・役割期待
・業務内容
　・週次の会議を通じて、AIデータ基盤および関連システムに関する技術支援を実施。
　・現在検討中のデータプラットフォームを起点に、クラウドインフラ（Azure）やアプリケーション構築・運用の設計などを含むITアーキテクチャ全体を対象にレビュー及び助言を行う。
　・定例・常駐で得た情報を整理し、技術的なレビュー・助言を行うとともに、その内容を反映した週次報告資料を成果物として作成する。
・期待役割
　・データ基盤を中核としつつ、システム全体のアーキテクチャを俯瞰し技術方針のご助言をいただく。
　・実装作業ではなく、設計レビューや技術方針の検討が主な役割。
　・幅広い技術知見を活かし、ITアーキテクチャ全体を俯瞰的に支援いただく。
　・AIに関する専門知識は必須ではないが、AI・特に非構造データを含むパイプラインを考慮した基盤設計ができること。

・Microsoft Azureにおけるデータ基盤および関連ITアーキテクチャの設計・構築経験
・クラウドアーキテクチャ全般（ネットワーク、セキュリティ、運用設計）の理解
・Databricksの導入・運用・活用経験
・DatabricksにおけるAI活用技術への知見
・データモデリングおよびデータベース設計の知識（RDBMS / NoSQL の理解）
・Python・SQLなどを用いたデータ処理スキル
・クライアント対応におけるコミュニケーション能力
・情報整理・資料作成スキル（週次報告資料など）

・開発者と連携し、データ駆動型ソリューションを提供
・データベース設計および PL/SQL によるデータ移行処理の開発
・顧客との要件確認およびソリューション提案
・実装したソリューションに関する詳細なドキュメント作成

・データベース設計の基本概念（Data Lake、データウェアハウス含む）
・正規化／非正規化、スター／スノーフレークスキーマ、集中型／分散型モデルの理解
・RDBMSの使用経験（Snowflake経験があれば尚可）
・データクレンジング・エンリッチメントルールの理解
・物理データ設計、ジョブスケジューリング、パフォーマンス、ストレージ要件、セキュリティ等の知識
・クラウドサービス（例：Snowflake）を活用したデータ統合・処理の知識（あれば尚可）
・要件定義書、設計書、データモデル、データ系統図、データマッピング等のドキュメント作成スキル
・プロジェクト実行手法の理解
・プレゼンテーションスキル（少人数〜大人数対応可能）
・技術的な深さに加え、コミュニケーション・コラボレーション能力
・技術文書の作成能力

某メーカーのDX案件における、マスタデータ管理・データ連携システム開発を行うPJです。
データ連携担当ポジションでは、基幹業務システムとデータ基盤とのデータ連携基盤の設計・開発を実施します。
9月から11月まで基本設計を行い、12月以降は詳細設計工程を予定しています。

Web アプリケーションの 新規開発、運用

具体的には以下を想定しています
・GraphQL API の設計、実装および運用
・管理画面の設計、実装および運用
・スクラムチーム内にいる他エンジニアと協力しながら、課題を自ら発見し、プロダクト改善を行っ ていただきます

データエンジニアとして、データ分析基盤の構築と運用を担当していただきます。
複雑なエンタープライズ環境におけるデータ連携システムの構築を得意とし、RDBMS、NoSQL、Data Warehouseの実務経験を活かして、データの収集、変換、保存、分析を効率的に行うための基盤を整備します。

業務内容
・AIのためのデータ基盤開発・運用
・AIモデルの学習データの管理・作成
・データ連携システムの構築
・データベース管理
・データ品質の向上
・データセキュリティの強化

チーム体制
約65名が開発組織に在籍しています。
※開発は下記のグループに分かれています。
・クライアント向けソリューション開発
・自社 AI SaaS 開発
・共通基盤開発 (Infra / Data / AI R&D)

開発環境

• 言語: Python (フレームワーク部), TypeScript / React / Next.js (フロントエンド部)
• インフラ: GCP (コンテナ / K8s), Docker
• ツール: Slack, Confluence, Linear, Google Workspace, GitHub など
• 作業環境: Mac (Appleシリコン), デュアルモニタ

* コンピュータサイエンス、人工知能、機械学習、数学、物理等、関連分野における学士号または修士号
* クラウド (AWS, GCP, Azure) やコンテナ (Docker, Kubernetes) の利用経験
* チームリード経験(テックリード、リードエンジニア、スクラムマスターなど)
* ソフトウェア開発、システム設計経験
* アルゴリズム・データ構造などCS基礎への深い理解とハンズオンでの実装能力(Python、SQLなどを用いたデータ処理、スクリプト言語を用いたデータ処理の自動化経験)
* データベースの設計、運用等の経験
* データ品質管理、データセキュリティ意識
* LLM/GenAI、RAGに関する基礎的な知識と、個人または業務での利用経験
* プロダクト開発で齟齬なく議論を行えるレベルの日本語力