クラウドの案件一覧

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
※下記分析案件のPM

【業務スコープ】

(a)アドホック分析

• 　(1)分析要件定義
• 　(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
  • SQLでの探索的データ解析
• 　(4)ステークホルダー向けの分析レポーティング
  (b)分析ダッシュボード＆データマート開発
  (c)サイト分析

・分析案件のPM経験
・ゲーム業界案件の経験
・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数年（1年未満はNG）
– 「想定業務内容」の(a)(b)のご経験がmust
　※自身での分析経験
・マーケ系の分析経験

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

AWSを用いて実現する蓄積基盤の設計、構築（特にRedshift、Glueまわり）
勘定系システムなどからデータを受け取るAWSのデータレイク基盤（蓄積基盤）の設計、構築

AWSのデータ分析基盤関連のサービスの設計、構築スキル（特にRedshift、Glue）

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

【募集背景】
・人員不足
・サービス力向上

【案件概要】
現在エンジニアスキル不要のフルマネージド型分析SaaS(機械学習が組み込まれている)を開発しており、そこにおけるデータサイエンティストを募集しております。
サービスとしてはデータの可視化や分析が出来るもので、競合イメージとしてはTableauやGoogle データポータル等です。
現在は可視化や分析までのサービスとなりますが、今後はサービスを使う営業の方が「次にどういった事を行えば受注率が上がるのか」、「いつ決裁者へアプローチすべきか」等、データドリブンにサービスを使えるようにしていきます。

【業務内容】
・MLモデル構築
・ML/DL技術を用いた新機能開発
・実装もスコープに入る可能性あり

・Python
・Pandas

・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

【PJ概要】
国立法人向け AI解析基盤構築
【スケジュール】
要件定義支援：~4月、開発：5月～
【業務内容】
・要件定義
・アーキテクト設計
・リーダー業務※ポジションにより

・アプリ開発
・要件定義の経験
・データマネジメントもしくはAI関連技術の知見

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)