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Apache Airflowの案件一覧

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該当件数：25件

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【分析基盤エンジニア】データ連携基盤検証環境構築の求人・案件

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案件内容

今後の世界的な課題であるエネルギー問題に対するシステム的な取り組みとなります。そのため社会意義の高い要件を新しい技術領域で対応していく事になります。現在、国内の一部地域を利用した分散電源のデータを共有化するためデータ連携基盤の構築が進められております。技術的な背景はクラウド・DWHの技術的な知見が必要となります。業務設計は出来ておりますが、アーキテクチャー設計は出来ていないため、抽象的な要件の非機能要件化を進めて頂きます。

必須スキル
・クラウド基盤における知識/実務経験
・技術的に有ると望ましい物
　Kafka / AirFlow / Spark等のデータ分析基盤のクラウドエンジニア側での知識/経験
　コンテナオーケストレーション(Kubernetes)知識/経験
※重要：DWH(TiDB/Snowflake)の実務経験

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【Python/Javaなど】データエンジニアの求人・案件

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案件内容

概要：

エンドクライアントの分析基盤の設計、開発、運用を担当いただきます
業務内容：

・外部とのデータ連携

・データ仕様や処理のスキームについての要件擦り合わせ

・AWS S3, Google Cloud Storage, Google Drive と言った各種ストレージと BigQuery 間でのデータの転送処理を Cloud Functions と Airflow を用いて実装・管理

・IAM の発行・管理、データのアクセスコントロール

・データサイエンティストと意見交換しながら、データの取得や前処理、予測モデル・予測値生成、および抽出のバッチ化・運用

・データ処理に係るコストのモニタリング、最適化施策

・データ連携に係るプライバシーマークへの対応

フラットな組織で、自身で物事を推進する文化です。
必須スキル
・社内外と的確かつ迅速に物事を相談して進めるためのコミュニケーションスキル
・データベース、処理スキームの設計、運用
・ビッグデータの処理スクリプト開発（大量ファイル・大容量データにおける文字コード変換、文字置換、一括解凍・圧縮等）
・Python, Java, Go, Rのいずれかの言語による簡易なデータ分析スクリプト開発

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【MLOps】分析基盤エンジニアの求人・案件

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案件内容

弊社最初のプロダクトである、鉄スクラップ解析アプリケーションに搭載されるAIのモデルをAIチームと協業しながら、パイプラインを構築し、本番環境でモデルのトレーニング、テスト、デプロイ、配信、監視、保守、運用を担当いただきます。もちろんチームと相談して分担はしますが、データ収集、前処理といったデータエンジニア領域での活躍も期待しております。
1人目のMLOpsエンジニアとして技術選定はもちろんチームの開発スタイルを形作るところからお任せさせていただきます。将来的にCTOやEM等のポジションを目指すことも期待しています。

まだまだ出来上がった製品ではなく、ユーザーと近い距離で開発をすることができることも魅力の一つです。

必須スキル
– MLOps、SREに関連した業務開発経験
– Docker等のコンテナ技術の基礎的知識
– Git / GitHubを利用したチーム開発経験
– AWS等のクラウドシステムを利用した開発経験

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【SQL/Pythonなど】データエンジニア業務の求人・案件

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案件内容

・バンダイナムコエンターテインメントのデータパイプライン設計・実装及び実装委託・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

必須スキル
1. 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

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【python】分析基盤エンジニアの求人・案件

案件内容

クライアント社内で運用している需要予測・発注数量最適化ソリューションにおけるデータパイプライン、MLパイプラインの運用、エラー発生、顧客問い合わせ時の初動調査のご担当をいただきます。複数のクライアントの運用を行っており、各パイプラインの運用、さらには、将来的にはその開発まで対応を可能な方を期待しています。
必須スキル
– GCP (BigQuery, GKE, Composer)
– Docker
– Airflow
– python
MLOpsの経験
Pythonを使ったデータ分析の経験

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