DB/基盤系の案件一覧

Google Cloud / AWSを利用した商用稼働サービスのデータパイプラインの開発・保守運用
データ分析システム・サービスの監視設計・運用
日々の運用業務から発生する課題の解決・改善

技術要素(★が特に重要)
GoogleCloud
★Cloud Composer2（及びAirflow2）
★Cloud Dataproc（Apache Spark(scala)）
Cloud Build
Cloud Storage
BigQuery
Cloud Monitoring / Cloud Logging
AWS
★Kinesis firehose
★SQS / SNS
★ECS
★Lambda
ECR
S3
Cloud Watch
その他
GithubActions
Terraform

大手自動車メーカー予算管理部門向けのtableauダッシュボードの開発業務を行っていただきます。
詳細は面談時にお話しいたします。

【業務内容】
・要件ヒアリング、顧客折衝
・ダッシュボードデザイン検討・提案
・ダッシュボード開発
・運用手順書作成

■開発環境
　言語＿＿＿＿：SQL,Python
　ＤＢ＿＿＿＿：PostgreSQL
　ツール＿＿＿：Tableau

■開発工程＿＿：要件定義|基本設計|詳細設計|実装・構築・単体試験

弊社クライアント（HR系）のデータマネジメント部署にてデータマートの開発業務を担当いただきます。
データ分析/活用プロジェクトへ参画いただき、データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきつつ、データ要件の定義や必要に応じて各種調査も一部ご担当いただきます。
【対応工程】
・分析用データマートの開発
　└データマート（テーブル）設計、SQL実装、バッチ（Digdag）実装
・社内メールシステムの保守運用
　└Python、SQL実装
・データマートの保守運用
【開発環境】
・データベース：Redshift、BigQuery
・プログラミング：Python
・インフラ：AWS、GCP
・コミュニケーション：Outlook・Teams・Slack・Backlog

・事務業務の効率化を図るためにAzureベースのナレッジ共有システム構築を検討しており、そのプロジェクトにおいてバックエンド開発を実施いただきます
・期間は2024年3月～7月の予定で、要件定義から、構成設計、開発環境構築、本番（検証）環境構築、テスト、リリース準備まで実施します
・プロジェクトの全体メンバーは10名程度を想定しており、そのうちバックエンド開発チームは3～4名の予定

広告効果のモデル構築
GA4を利用した分析支援
※上記経験がなくても、全般的な分析手法経験、PL経験、要件定義経験等があれば
※手は動かせる方を求められている。

Python, Ｒ, BigQuery,(GA4)

大手商社の商品データの品質を維持・向上するチームの業務支援案件となります。
「データ品質をチェックするシステムの保守・運用」「データの大量更新の業務支援」が主なミッションになります。

データの整合性をとるためのRPA（UiPath）の保守・運用をご支援いただきます。
このRPAでは、データ品質チェックシステムというAWS上（CloudWatch、Fargate、lambda、Redshift（DB））に構築されたシステムに対し、
SQLやExcelマクロを実行することでデータ抽出やアップロードファイルを作成。その後作成したファイルを別の上流システムにアップロードしています。
クライアントからの依頼に応じ、上記RPAの機能拡張や類似のRPAの開発などの作業がメイン業務となります。
作業管理、作業設計などは上位メンバーが実施するため、作業を実行する業務をご担当いただきます。

実務経験3～5年程度で、システムより業務に興味がある若手の方にマッチする案件となります。
また、受け身の態勢ではなく、「主体的に動ける」ことを重視しております。

リアルタイムなデータパイプラインを構築するためのデータエンジニア業務と、
機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築、効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築などを行う、MLOpsエンジニア業務をおまかせします。
GCPデータ基盤とその活用案件、は既に多数存在するものの、さらなる拡充を狙った専門人材の募集となります。
IP(知的財産)ビジネスがドメインの事業会社において、全社へ大きな影響を与える分析部門にアサイン頂きます。

【業務スコープ】
分析官や機械学習エンジニアと連携しながら、速く安全に機械学習のサイクルを回せるML基盤の構築をお任せします。

[データエンジニア概要]
■データパイプライン(リアルタイム)の設計・実装

（具体的な職務）
・収集対象：ECサイト
・データ分析基盤の開発・運用
・データを収集するETL/ELTパイプラインの開発
・運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備
・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

[MLOpsエンジニア概要]
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■効率よくデータを捌くためのミドルウェア開発、インフラ構築
■ ML基盤内へログデータを収集・蓄積・加工する、一連のデータパイプラインの設計/開発/運用

（具体的な職務）
■ ビジネス課題と要求の整理（案件の要件定義をPMと行える=足りない情報が何かを定義し、自身で要求できる）
■ 機械学習ワークフローの設計/開発/運用
■ データ提供のためのAPI設計/開発/運用（アプリ開発側との連携）
■ 機械学習モデルをより素早く安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築
■ 運用体制構築のためのルール・ドキュメント整備

2年ほど前にAWSをベースに分析基盤が構築されたものの、現状がわかりづらい状況となっています。
現状を調査し調査の後、必要に応じて「システムの再構築」
「一部破棄」または「システムの刷新」の方針決めを行います。
※詳細、募集背景は面談時にご説明いたします。

【ターゲットとなるシステム】
・In Data ： Salesforce 他
・Out Data ： Tableau 他

■具体的な業務内容
チケットの券売・受付を行う基幹システム
（既存機能の改修）
・自社サービスのコード統合。
その中でも直近についてはチケットのトレードシステムリプレース

会計業務支援のためのWebアプリ開発支援です。
フロントエンドを中心に技術調査からリリースまでお願いします。
スクラム開発中で、モブプロ/ペアプロを採用しています。
使用技術は下記のとおりです。
フロントエンド：Typescript（React、Next.js）
バックエンド：C#、Entity Framework