Pythonの案件一覧

概　要：

世界各国で利用されるオンラインサービスにおけるデータ分析基盤の開発運用支援をお願い致します

◆業務概要

・プロダクトマネージャとの仕様策定

・各種AWSサービスをフル活用したアーキテクチャ設計

・設計したシステムの実装と運用

・各種インフラ運用の自動化/ChatOps化　など
新プロダクトにおけるバックエンド側の実装に特化した業務を担って頂きます。

【概要】

分析サービスのSaaSプロダクトを展開している企業にて、事業の拡大に向けてデータ基盤ソリューションチームでのデータエンジニアポジション
【作業内容】

・Snowflake, dbtなどモダンデータスタックを活用した最先端のデータ基盤の設計、構築、テスト、開発、保守、運用

・クライアントが保有しているデータを課題解決に活用するための分析要件の策定

【事業概要】

広告効果予測AIを活用した新しいクリエイティブ制作プロセスを確立し、高品質で広告効果の高い当たりクリエイティブの大量制作・納品・配信を可能にすることを目指します。
【業務概要】

新しいクリエイティブ制作プロセスを実現するための、クリエイティブ制作画面の新機能開発と保守運用を担当していただきます。
【業務詳細】

- 効果予測 API のリファクタ・アップデート ( Python, GKE, dbt )

- 新機能開発におけるアーキテクチャ選定、設計、実装 ( Python, GoogleCloud )

- 機械学習基盤、推論基盤のリファクタ・アップデート ( Python, Kubeflow, Vertex AI )

- データ処理パイプライン設計・実装 ( dbt, Embulk, Argo workflow, Dataflow )

- 自動テスト・デプロイ・インテグレーションの拡充 ( CloudBuild )

- サービス保守運用 ( アラート対応、再発防止案策定 )
【文化】

- 設計の見直しやリファクタを適切に行い、高いシステム品質と事業開発力の維持・強化を目指します

- 社内クリエイターから制作プロセスをヒアリングし、制作効率を改善するための施策をメンバーと議論をしながら設計・開発します
【利用ツール/言語】

Vue, TypeScript, Golang, Python, BigQuery, GKE など

データサイエンス部のクライアントワークを行うデータサイエンティストポジション
幅広い業種におけるクライアントのデータ分析・活用等のコンサルタント業務からカスタマーサクセス部とのプロダクトへのオンボーディング業をお任せいたします。
- データ分析(Pandas, SQL)

- データコンサルタント業務

- クライアントとのデータ連携のためのコミュニケーション

- カスタマーサクセスチームやコンサルチームと連携し、クライアントの設定KPIの分析・追加カラムの提案

【概要】

・国内大手メーカーの情報システム部門にて、同社員が利用できるジェネレーティブAI（生成系AI）の開発・導入・機能追加・運用まで一気通貫で対応

・目先の業務として、ChatGPTの追加開発を担当
【作業内容】

・要望の整理/定義

・設計、開発、テスト、リリース

・リリース後の問い合わせ対応などの保守

・新たな機能の検討、提案

外資系大手製薬企業のGlobal組織(海外)がメインで、システム運用・保守されるクライアント日本法人組織向けデータ分析基盤のインフラ領域の非機能/運用面の改善検討のリードです。

クライアント日本法人のユーザ部門およびIT部門の意向を踏まえ、ゴールを描きながら検討を行う必要がございます。

・デジタルマーケティングツールやデータ分析ツールへのデータ投入のためのETL 準備、実装を行います。
・某社向けデータ分析のためのデータ処理基盤の開発・保守・運用・機能追加

主な使用ツール、サービス：

・Snowflake, BigQuery などの DWH

・Embulk などの ETL ツール

・Hightouch などの Reverse ETL ツール

・AWS, GCP の各種サービス（S3, EC2, Step Functions, ...）

・さまざまなBIツール

・BtoB、BtoC向け公式FAQのwebサイトの構築（9000万同時アクセスに対しての、リスクを考えたサーバー(ＡＷＳ)の性能設計）

・コールセンター、家電量販店で使う社内FAQ、ナレッジ共有システムの開発

【環境】

フロントエンド：JS(フレームワーク無し)/HTML等

バックエンド ：Python（Flask)

インフラ　　：AWS全般

その他 ：GitHub / Slack / Backlog / pycharm docker

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

　　　
技術要素(★が特に重要)

GoogleCloud

★Cloud Composer2（及びAirflow2）

★Cloud Dataproc（Apache Spark(scala)）

Cloud Build

Cloud Storage

BigQuery

Cloud Monitoring / Cloud Logging

AWS

★Kinesis firehose

★SQS / SNS

★ECS

★Lambda

ECR

S3

Cloud Watch

その他

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