| 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 ・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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Apache Airflowの案件一覧
過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
非公開案件を多数保有していますので、ご希望のイメージに近い案件をクリックして無料サポートにお申込みください。
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該当件数：24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。 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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| 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 |
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| 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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| 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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