SQLの案件一覧

【職種】Tableauエンジニア
クライアント様向けにTableauを中心としたBIのダッシュボード構築支援サービスを行っております。サービスに係る一連の流れ（一例として、ヒアリング→提案→交渉→受注→データ前処理→ダッシュボード構築→ダッシュボード保守）を担っていただける方を募集します。
小規模なプロジェクトでは1名で対応することもありますが、中～大規模なプロジェクトでは2名～4名ほどでチームを組むため、他メンバーとのタスク分担や指示も発生してきます。顧客折衝や要件定義を中心とした上流工程を担いつつ、データ分析の実務も発生してくるフルスタックなポジションで、クライアント様の業界や部署も多岐にわたっており、BIを中心としたデータ分析支援をがっつり経験したい方にオススメです。
・Tableauのダッシュボード構築スキル ・SQL／ETL等のデータ変換スキル ・上流（顧客折衝やヒアリング）から下流（メインはメンバーの方がする）まで

・Tableauのダッシュボード構築スキル
・SQL／ETL等のデータ変換スキル
・基本的な統計知識（記述統計、クロス集計、相関係数など）
・Excel関数を駆使したデータ整理、ピボットテーブルの操作
・法人ビジネスにおける顧客折衝経験

DX推進を行っている部署の中で、既存で散らばっている社内のデータを集約する作業を行なっております。

既存のデータはAzureの中に入れており、そこのデータパイプラインの保守作業を行いつつ、新規パイプラインの設計・構築を行っていただきます。(Sparkを想定しております。)

また、集約したデータをBIツールを活用し、データ可視化も行っています。
（既存ダッシュボードの保守、新規ダッシュボード構築など）

・DB構築経験
・データの移行経験(データパイプラインの構築経験)
・SQLを用いたデータ集計の経験
・クラウドもしくは仮想環境での経験

顧客から要望された各種データの抽出・加工を実施いただきます。
また、バッチ作成などが必要となった場合は、要件定義～テストまで実施いただくことがあります。
Python、AWSのRedshiftなどを利用した開発・運用案件となります。

データ（DB）を扱う業務なのでSQLの知見が必須となります。
ツール開発も実施して頂く可能性がありますので、開発（設計・実装）もご担当頂くポジションになります。
＜IT観点のキーワード＞
　　AWS、python、SQL
＜業務観点のキーワード＞
　　データクレンジング、バッチ開発

・Pythonを利用した開発経験 (1年以上)
・SQLを利用した開発経験（2年以上）
・能動的なコミュニケーションができる

【概要】
データエンジニアとしてDMP及びCDP導入案件や顧客の分析要件に基づいたデータ抽出環境整備における構築業務を担っていただきます。
多数のプロジェクトがあり、適性なものにジョインを想定しております。

【環境】
SQL,Python,Git

【業務】
・CDP及びDMPの設計/構築/運用
・各種DB、分析ツールを連携させたデータ管理、分析環境の構築
・データマートの設計/構築/運用
・クライアントとの細部仕様調整

・SQL
・TreasureData/GCP/AWS等のクラウドDWHの構築経験

グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。
=開発環境=
・AWS（S3,Athena）
・Tableau, alteryx
・Confluence, JIRA, Bitbucket
=対応内容=
・データサイエンス系のデータ分析支援
(例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)
・Tableauによるデータ分析及びアドバイザー

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験がある
・TableauなどBIツールでのダッシュボード開発経験
・Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験
・データクレンジング・集計・検証経験

・グループ全社のデータパイプライン設計・実装及び実装委託
　(APIやパブリックデータの取得/整備)
・DWH管理業務 (欠損,Issue,申請等の対応)
・技術調査

【業務スコープ】
・Google Cloud Platformをバックエンドとするデータ分析基盤の開発・運用
・データ分析基盤と各事業部が有するデータを活用するための開発・運用
・データ分析基盤にデータを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・データ分析基盤でデータを集計するワークフローの開発
・上記を継続的に利用するための、ソフトウェアのバージョンアップや周辺ツールの開発(運用)
・技術調査

1. 複雑なSQLを用いたデータ抽出経験
2. Go、Java、Pythonなどを利用した開発経験
3. ETL/ELTのデータパイプライン設計/構築
4. ワークフローの構築経験（Digdag / Airflow etc.）
5. 監視ツールの導入・運用経験
6. Infrastructure as CodeおよびCI/CDの経験
7. コンテナ技術（Docker/Kubernetes）を用いた開発経験
8. GCPでの開発経験
9. データマネジメント（DMBOK）に関する理解や実践経験

主にスマホゲームをドメインとした事業会社にて、
「IP(知的財産)単位でのロイヤリティ向上」を追求する、プロダクト横断or単体でのデータ分析業務

※例1:webサービスのKPIマネジメント、アドホック分析
※例2:反実仮想機械学習による、「スマホゲームの声優ライブ」が「ゲームのKPI」をどうリフトアップするかの推定

【業務スコープ】
(a)KPIマネジメント (& 分析PJマネジメント)

(b)アドホック分析

• (1)要件定義
• (2)分析設計
• (3)分析
  • GCPリソース（ローカルでも可）を利用しての分析環境構築
  • SQL、PythonでのEDA（探索的データ解析）
  • 統計モデル、機械学習モデルの構築
• (4)ステークホルダー向けの分析レポーティング

・データサイエンティストないしデータアナリストの経験5年以上
– 「想定業務内容」の(a)(b)のご経験がmust
・SQLでの探索的データ解析
・マーケ系の分析
・不明確なデータ構造を扱う場合も、キーや項目値からあたりをつけ、(制約はつくものの)既存データから整合性を担保する形でアウトプットできるスキル

グローバル最大手の動画学習プラットフォームのパーソナライズ・レコメンデーション開発業務になります。本国から連携を受け成型されたデータベースに直接アクセスしていただき、データサイエンス実務を進めて頂きます。
=開発環境=
・AWS（S3,Athena）
・Tableau, alteryx
・Confluence, JIRA, Bitbucket
=対応内容=
・データサイエンス系のデータ分析支援
(例:マーケットプレースにおけるアソシエーション分析)
・レコメンドシステム構築時におけるソリューション調査

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験
・Python, R, SQLなどの言語を用いた分析経験 2年以上
・データクレンジング・集計・検証経験 1年以上
・AWSなどクラウドDBの実務経験
・Gitを用いたコード管理
・非構造データ（画像・自然言語）を用いた機械学習システムの検証・評価実務経験

データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、各事業・プロダクト・サービスの全てのデータを一元的に収集・保存・管理するデータ基盤の構築を担うポジションです。

データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用

[開発環境]
インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow)
DWH：BigQuery
その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun
可視化ツール：Google Data Portal / Tableau
分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
その他：GitHub / Slack / Notion

[チーム体制（業務委託の方含む）]
・統括ディレクター: 1名
・データエンジニア: 1名
・機械学習エンジニア: 1名 (兼務)
・データサイエンティスト: 3名
・技術顧問: 1名

エンジニアリング
・GCP や AWS などの主なクラウドサービスにおける開発経験。
・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
データ専門性
・SQLを記述する事が出来る。 (数十行位)　
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。
ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・論理的思考力。 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など)　
・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)
・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)

【業務スコープ】
■Opsの作業
・バッジ処理
・バッジの運用、改善
・マスターデータをSHに確認
毎月2週間続く、タイムスケジュール管理。
・アラートを上げる。
・エラーが起きたときにトラブルシューティングを行えるかどうか。
■MLopsの改善提案

・MLのご経験
・サーバーサイドエンジニアのご経験
・クラウドサービスのご経験
・データのエンジニアリング経験
（ワークフローツール)
・ETL,パイプライン構築
・Python/SQL