東京都の案件一覧

プレシーズンの販売計画モデルをシステム実装し、基幹系のシステムに連携する。

・AWS/GCPの利用経験
・Pythonデータ加工や各種分析
・Linux上でのバッチ処理構築経験（shell）

担当者が手作業で作成しているマーケティング関連のレポートを、Power BIを
導入することにより自動生成を行い、作業負担の軽減を目指す。
＊現在レポートに必要なデータは複数のアプリ、Excel等に点在していますが、
　それらのデータを新設のAzure DBに集約（取り込めるように）する事もスコープになります。
　（アジャイルでの開発）
【役割】
　・BA/BSA（BusinessSystemAnalyst）の役割
　・ビジネス部門と開発チームと連携し、ユーザーストーリーの作成、
　・UAT対応(UAT計画、テストケース/シナリオの作成・サポート、テストの実行・サポート)
　・Deployサポート(移行前準備サポート、移行後確認等)。
　　また、必要に応じてスクラムマスターをサポート。

・Power BIの実務経験が2年以上
・英語力（文書を英語で読み書きすることが苦ではないこと）

クライアントでは大規模言語モデルを利用し、専門知識が必要な技術に関する質問に対して、信頼性の高い情報を迅速に提供することが出来る検索システムを開発しております。

システムの適応領域拡大、業務部門からのリクエストに対して社内リソースが不足しているため、先方社員と共に本システムの拡大・改善と各PoCを推進していただける方を募集します。

ストアアプリ（サーバーサイド）の設計、開発、運用を担当していただきます。
機能及びキャンペーンの新規開発や改善を通して、
Androidにおける国内最大級のゲームプラットフォーム事業のコア部分に
携わっていただくことのできるポジションとなります。
・機能及びキャンペーンの新規開発や改善
　　- 新機能含め提案、仕様検討から関わることができます
・APIの設計/開発、DB設計、サーバー負荷軽減
・AWSなどのクラウドインフラを利用したサービス設計/運用
・パフォーマンスチューニングやバグ対応
・各種業務効率化に向けたツール開発
・お客様からのお問い合わせについての調査対応
・新サービスに向けた技術検証、PoC

工程：要件定義～テスト/運用保守

大手飲食ブランド全社横断グループの事業推進本部 マーケティング部にて24年6月ローンチ予定のグループ横断のCRMサービスのデータ利活用をお任せします。

【業務詳細】
・各事業子会社と連動しての、問題の深掘り、課題の抽出、解決の方向性、施策の立案・実行
・組織として今はまだ高度なデータ利活用にいたっていないため、まずは手元でライトに始めるという意味合いでデータアナリストを募集しております。
・上流工程であるデータストラテジスト、データコンサルタント（社内コンサル）的な動きができる方
・データサイエンティスト（機械学習なども手掛ける）、データエンジニア（事業会社の要求分析からデータ項目への落とし込み）も大歓迎致します。
・同時並行で、全社のデータ分析基盤となる、一連のデータベース（Data Lake/DWH/Data Mart）構築も行っております。
主幹は原則システム部ですが、ご志向性によっては、積極的にご参画頂きたく思っております。

【使用ツール】
Tableauタブロー
ecbeing
GA／Googleアナリティクス
Looker Studio（旧Googleデータポータル）など

現行システムの老朽化に伴う再構築、保守改修、 アジャイル開発支援作業となります。

領域：顧客管理、商談管理、販売促進、マーケティング、他システム連携、webサイト開発

某動画配信サービスの一部の開発運用業務をお願いします！
・運用に伴う設計/コーディング/検証
・既存システムの移管作業
エンジニアリングを含めた業務をお願いいたします。
大手企業の新規ビジネス・サービス参画の実績を作りたい方、ぜひご応募ください。

金融機関様向けにDatabricksを新規構築、ETL処理を開発する。

■業務内容：Databricksを利用したETL処理の開発

■補足
チームリーダの指示のもとで、構築作業を実施頂きます。

・ドメインサービスに必要なビジネスロジックの新規開発・改修
・ドメインサービスの問合せによる調査、他部門からの依頼のデータ抽出・更新の対応

【主な開発環境・ツール】

・使用言語(FW) : Java(SpringMVC)、Java(Spring Boot)
・OS：CentOS
・DB：Oracle Database、Apache Solr
・コミュニケーションツール：Slack、Redmine
・ソースコード管理：Git

販売実績データ及び顧客の行動分析データについて、億単位の大量データをtableauダッシュボードにて可視化
１．DWH(Redshift)に蓄積されたデータから、対象となるデータをマート化する　
２．BIツール（tableau）を使用し、どのような見せ方でダッシュボードを構築するか、仕様の検討から設計、構築までを行う