クラウドの案件一覧

[ポジション]：データ集計・分析補佐

先進的なフィンテック・AIツールをクライアント社内で開発しています。 モデル構築メンバーは揃っており開発を行っているが、 システムの入口と出口の部分に該当する データ収集メンバーを募集しています。

・Python
・機械学習で使用するデータの収集（WEBスクレイピングなど）
・AIモデル用のデータエンジニアリング

【概要】
・旧データベースの内容を新データベースに名寄せを行うプロジェクト

【対応内容】
・データの名寄せ
・データベースの論理設計
・データクレンジング処理プログラムの作成
・SQL速度高速化

【開発環境】 ・AWS Glue
・AWS Lambda
・AWS Redshift

・名寄せ・データクレンジング経験があること
・データベースの論理設計経験があること
・ETLツール使用経験があること
・Pythonによるバックエンドロジック実装経験があること
・SQL操作ができること(HAVING,CASE文,サブクエリ等は必須)
・データウェアハウスとデータレイク構築経験があること

現在AAとTableuを中心としたデータ活用支援を実施している。 直近、Tableauを中心としたデータ活用案件において動けるメンバが不足している。

現在、1次開発は終了。 並行して2次開発の要件定義を始めようとしており、 Tableauでのモック作成、データ定義の整理の実施を進めていく必要がある。 上記案件を含み、今後発生する新規案件に対する対応の実施をお願いできる人材を探しています。

・商業施設におけるデジタルマーケティングの情報（売上、会員、キャンペーン、メール等プロモーション、WEBアクセス等）の情報を集計して可視化するTableauを作成。
→現在、PMとクライアント社員1名で対応しているが、リソース不足となっている。
→並行して2次開発の要件定義を進めていきたいとの要望が出ている。
システム構成はTreasureData＋Tableau。
但しTreasureDataの扱いに難がでている為、改めていく予定。

・PM（スケジュール管理、お客様との仕様調整等）はクライアント社員が実施
→ビジネスレイヤーの部分はクライアント社員が対応します。

■現案件における業務内容
Tableauデータ活用として、下記内容を実施中
・デジタルマーケティングデータとして存在しているローデーターをTableau上で可視化する案件＜1次開発を実施中＞
・Tableau、GCP、TreasureData活用の支援
・2次開発においても、要件定義から実施(クライアント社員が行う)しているが、 　Tableauのモック作成をお願いしたい

■求めるポジション(技術要素メイン)
① 元データから集計を実施してTableauでの可視化構築 　現在作成されているSQLの見直し、TableauのUI改修
②2次開発でのTableauのモック作成、お客様(エンドクライアント)はTableauの知識なし EXCELベースで要求事項を出してくるので、それを元にTableauでモックを作成 あわせて元データの確認と集計の定義を作成 （社員との分担を想定）

・Tableau　（必須） Tableauダッシュボード作成案件を実施できること
・SQL （必須）　データマートの設計、SQLでのデータ整形（ETL）
・TreasureData （SQLが使えればすぐに覚えられる）

新しい技術を調査して、プロトタイプをつくります。 （所属はR&D事業部）

・データマネジメントプラットフォームのデータを利用した新規サービスの開発補助

・新規サービスに関する機械学習アルゴリズムの調査・実装

・分析課題は多々あり、センサーデータを利用した異常検知、故障予兆等

・Web開発の経験・知識
・アジャイル開発経験
・クラウド IaaS (Amazon Web Services, Google Cloud Platform など) を用いた開発経験
・英文読解 (ライブラリやクラウドサービスの英文ドキュメントを読める程度で良い)
・機械学習の知見

クライアントで開発している(LINE配信プラットフォーム)から、 出力されるデータを元にビジネス課題を解決するデータエンジニアを募集。 具体的には、以下の業務を担当いただきます。

- ビジネスメンバーから依頼されたデータの抽出(SQL)

- データ利用環境の整備(ETL)や運用業務管理

ビジネス編
-　ビジネス課題解決を目的としたビジネスメンバーとのコミュニケーションが円滑に可能なこと。
-　提示されたデータ抽出依頼と解決したいビジネス課題を照らし合わせ、必要なデータの正否が検討できること。
-　開発チームとのコミュニケーションが主体的に取れること。

エンジニアリング編
-　データ分析のためのETL環境を構築・運用できること。
-　BigQueryの標準SQLについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
-　RDBMSについて基礎的な知識を有し、使用経験があること。
-　GCPの基礎知識及び、使用経験があること。
-　BQ, GCS, GCE, Dataflow, Cloud Function… 他
-　Google Cloud SDKを触ったことがあること。
-　何らかのBIツールの使用経験があること。
→データポータルを使うことになりますが、Tableau等の経験でも構いません。
-digdag, embulkについて使用経験があること or キャッチアップ可能なこと。
-Gitが扱えること。

[ポジション]：データアナリスト

・主にDBやデータ処理の設計から実装までをリードする

・システム開発の上流から下流までの全てのフェーズ

・パブリッククラウドの利用経験
・データサイエンス・ビッグデータ関連プロジェクト・プロダクトの経験
・中級程度以上のSQL能力（複雑なjoinや集計処理を何も見ずに書けるレベル）

[ポジション]：データアナリスト

・AIを活用した様々なサービスを開発。物流・教育・様々な分析・データの基盤構築、分析

・統計学に関する知識
・データ整形・前処理に関する知識と実装経験
・機械学習アルゴリズムに関する知識と実装経験
・上記実装に要するプログラミング能力（SQL, Python or R)

[ポジション]：開発エンジニア ※機械学習エンジニア

- 「機械学習モデル(レコメンド)の開発およびシステム実装」
- ※以下、データはWebサービスのDWHのDBログ

(a)案件の要件定義をPMと行う(=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる)

(b)機械学習モデルのPoC
　(b-1)前処理、EDA(探索的データ解析)、Data Augmentation、ほか
　(b-2)モデルの構築（レコメンド、分類/回帰、クラスタリング、強化学習、最適化、ほか）
　(b-3)PoC結果のレポーティング

(c)モデルのWebアプリケーションへの実装
　(c-1)GCPを活用した機械学習パイプラインのアーキテクチャ作成、実装
　(c-2)webサービス側のエンジニアと機能開発の切り分けとコミュニケーション

– Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
– 機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験（クラウドリソースを活用）
– レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
– SQL,Python,クラウドリソースの経験

　-SQL（特にAWS）によるデータ加工経験
　-Pythonによるデータ加工・モデリング経験
　-状態空間モデルにおける知見

様々な人事データ(勤務/残業時間,病欠・遅刻回数,従業員満足度アンケート 等)から離職防止につながるモデル構築を担当。
新しいプロジェクトの立ち上げ期で、モデル構築にはScikit-learnなどベーシックなものを検討中。
膨大なデータ、特に（列）カラム数が多いのでデータエンジニアリングのスキルが必要となります。
PMや、テックリードは別の担当者がいるので、一緒に要件を詰めながらデータを整備したり、
モデル構築を担当します。クライアントに出向いて打ち合わせの同席なども想定されています。

・Python,SQLクラウド環境経験(尚可AWS)
・機械学習モデルの構築経験
・自然言語処理経験（本件では従業員アンケート等で活用想定）