DB/基盤系の案件一覧

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該当件数:785

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案件内容

概要:
需要予測モデルをEC2上の分析環境で動かしているJupyterコードでの運用になっており、様々な問題が生じている。
SageMakerの実装を進めていただきます。

依頼内容:

  1. 実験環境の整備:既存の実験環境のSageMaker上への移行。
  2. Training/Inferenceパイプラインコードの作成
  3. CI/CD環境の構築
  4. その他追加作業

環境:
SageMaker, Snowflake, Snowpark, Streamlit

必須スキル
・Python(3年以上のコーディング経験(Jupyter Notebook上でのモデル開発))
・SageMakerを含むAWSでのMLops構築経験
案件内容

バックエンドの開発に携わるGo言語エンジニアを募集します。
WEB、モバイル複数のクライアントを提供しており、それら全てのクライアントを支えるバックエンド(API)を開発していただきます。
規模がそれほど大きくない会社のサービス開発なので、開発メンバーが仕様決定に大きく関われる機会がたくさんあります。
メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、前工程のシステム設計、サービス仕様検討に関わっていただき、アイデアをサービスに反映していただくことも大歓迎です。
Go言語を習得しており学ぶ意思があり、コミュニケーション力をお持ちの方を求めています。
バックエンドではAWSを利用しマイクロサービスアーキテクチャを採用しています。
そのためAWSなどの経験があるのが理想ですが、Go言語を熟知しており、好奇心があり学ぶ意思があれば問題ありません。
開発PJはWEBチーム(5人)とモバイルチーム(3人)という小規模体制で、1人1人が複数の役割を持ち密に連携しながらスクラム開発でプロダクトを作り上げます。
今回メインでお任せするのはGo言語によるAPI実装ですが、このようなチームの中で素早く成果を発揮していただくためのコミュニケーション力が必用です。
■利用技術など
バックエンド:
 Golang(gin, grpc-go, sqlx, testify, zerolog)
 gRPC, Protocol Buffers
フロントエンド:
 React, React Router, React Query(TanStack Query), Material-UI
 TypeScript
 REST, Axios, Open API
 Adobe XD
クラウド・インフラ:
 AWS(EKS, EC2, RDS(Aurora MySQL), ALB, DynamoDB, S3, CloudFront, ACM, SQS, SES, ECR, Route53)
 Terraform
クラウド・インフラ-運用監視:
 AWS(CloudWatch, SNS, Connect)
 DataDog
その他:
 GitLab(構成管理)
 Visual Studio Code(IDE)
 Confluence(ドキュメント管理)
 Jira(タスク管理)
 Zoom(リモートワーク)

必須スキル
・開発チーム外と議論しながら自社サービスの仕様検討できる
・Golangを使ったバックエンドシステムの設計・実務経験2年以上
・The Twelve-Factor Appの基本的な考え方
・DevOps、IaC(Terraform, AWS CloudFormationなど)に関する知識
・RESTの基本知識
・中長期的に若手育成が可能な方
案件内容

内容:
物流マッチングプラットフォームを展開する企業にて、データエンジニアとしてご参画頂きます。
主に各事業のデータ分析基盤(DWHとデータパープライン)の設計・構築・運⽤を⾏っていただきます。
<具体的な業務内容>
既存のDWH(BigQuery)とデータパイプラインの拡充

  • 利用可能なデータの拡充
  • データのリアルタイム性の向上
    将来のデータ基盤戦略の策定とその推進
  • 新たなDWHとデータパイプライン(ELT)の設計・構築・運用
    データ分析によるビジネス課題の発見の推進
  • データによる課題の可視化
  • BIなどを通したモニタリング環境の構築
    技術環境:
    ・言語:Ruby、Python
    ・バージョン管理:Git/GitHub
    ・データ基盤:BigQuery、AWS RDS
    ・BI: Redash、Google Spread Sheet、Google Data Studio
    ・コミュニケーション:Slack、Notion
必須スキル
・1名でのデータ分析業務を担当した経験または現場リーダーとしての経験
・BigQuery、Redshift、Snowflake などのDWH環境の利⽤経験(3年以上)
・GCP、AWSなどクラウド環境の利⽤経験(3年以上)
・データ分析基盤開発における、ETL処理の理解・経験(3年以上)
・データベースに関する知識とSQLの利⽤経験(3年以上)
・正規化されたデータをもとに要望にあわせてSQLを⽤いてデータ抽出ができる方
案件内容

・新規データマート要件定義、既存集計フロー効率化ユーザの要望を聞いて新しいデータマートを作成したり既存の集計フローを自動化することで効率化を図ります

・データマート作成
既存帳票(Excel,CSV)からSQL作成、BIでの可視化

・データのETL処理やETL処理のためのスクリプト・システム開発運用改善業務

  • AWSのGlue・Athena等を使用し、SQL・Pythonでコーディングし、S3にデータレイク、データマートを構築
  • 既存の基盤改修・改善

・データマート日次運用保守業務

   

【開発環境】
プログラミング言語:Python
ライブラリ:PySpark, pandas
データベース:AWS RDS (SQLServer), AWS Athena(trino)
環境・OS:AWS (Amazon Web Services), AWS Lambda, AWS Glue
BIツール:QuickSight

必須スキル
・SQL(Window関数やUNION,副問い合わせを流暢に扱えること)
・pythonでの開発経験
・AWS分析基盤開発経験
(Glue,Athena,QuickSightの経験歓迎,他のAWSサービスにも詳しい方大歓迎)
・アプリケーション開発経験
案件内容

【概要】
・ユーザー行動分析(主にGA)、ユーザー分析、商品分析などの分析業務
・GA、BigQuery、GTMを使った計測設定や集計テーブルの作成
・提示された分析したいテーマに対してSQLを利用してのデータ抽出
☆課題感:ユーザーのF2転換を含めたサービス利用継続を高める

【環境】
・DB:各種
・ツール: GA4 360、GTM、BigQuery、LookerStudio 等

必須スキル

・分析業務経験
・GA4の知識
・SQL、BigQueryの知識
・ECの経験

案件内容

・AWSクラウドおよびお客様独自プラットフォーム上でのクラウド連携サービスの開発
・Androidアプリとクラウド間でのデータの入出力を行う機能開発

必須スキル
・Androidアプリの開発経験
・言語: Android Java, Python
・フレームワーク: SpringBoot
・その他: Docker
・チームでの開発経験、テックリードできる方
・AWSの知見、実務経験のある方
 Lambda, Cognito, DynamoDB, S3 Glacier, Athena, Glue, API Gatewayなど
案件内容

■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■概要
<1月~3月にて、データ基盤構築(Power BIとTableau込み)の上流工程(基本設計)を予定>
本プロジェクトは、現行のAWS(プロトタイプ環境)からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※Azure Synapse Analyticsを中心とした関連技術の担当者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ(データパイプライン・データマート)に関する基本設計

   

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud(またはTableau Server)
・Power BI Service
■体制
体制:
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア  6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤:Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI:PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

必須スキル
・Azure Synapse Analyticsのデータアーキテクチャ(データパイプライン・データマート)に関する基本設計の経験
・Microsoft 認定試験(DP-203: Microsoft Azure でのデータ エンジニアリング)
案件内容

■クライアント支援範囲
・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識
■概要
<1月~3月にて、データ基盤構築(Power BIとTableau込み)の上流工程(基本設計)を予定>
本プロジェクトは、現行のAWS(プロトタイプ環境)からAzureへの移行および拡張となります。
・Azure Synapse Analyticsへ外部データやユーザーが保有するデータを投入し、Power BIとTableauで分析。
TableauはTableau ServerからTableau Cloudへの移行を伴い、外部データの取り込みには、Synapse Analytics のパイプラインや、Azure FunctionsやAzure Logic Appsを利用。
■想定業務
※TableauとPower BIを中心としたDWH技術者
・ドキュメント作成(基本設計書/移行計画書)
・Tableau ServerからTableau Cloudへの移行設計
・DWH(SynapseやSnowflakeやRedshiftなど)のデータアーキ

   

▼関連ソリューション
・Azure Synapse Analytics
・Azure Functions
・Azure Logic Apps
・Tableau Cloud(またはTableau Server)
・Power BI Service
■体制
体制:
AIチームは全部で15名程度
6名~7名→AIエンジニア  6~7名→BI・データ基盤
1クライアントに対して4~5名で体制を組んでいる
■環境
クライアント内ではデータ基盤設計~BI・内製化/運用支援まで行っている
データ基盤:Azure
(クライアント内で基盤設計・構築)
BI:PowerBI
(クライアント内でレポート作成・運用)

必須スキル
・Tableau ServerからTableau Cloudへの移行設計の経験
・DWH(SynapseやSnowflakeやRedshiftなど)のデータアーキテクチャ(データパイプライン・データマート)
案件内容

日系大手SIerにて、データプラットフォームのコンセプト設計を実施予定です。
プロマネの指示により、調査や分析、資料作成等をしていただきます。

※調査にはヒアリング調査(大部分は日本語、一部英語が入る予定)ですが、英語については他のプロジェクトメンバーにて対応可能なため、必須要件ではありません。

メンバー体制
・統括責任者1名
・プロジェクトマネージャー1名
・募集ポジション1名

■期間
2023年12月4日(月)~2024年2月13日(金)
※調整中のため変更の可能性あり
※2023年12月25日(月)~2024年1月8日(月)は非稼働
※継続可能性あり

必須スキル
AWS、GCP、Azureの実務者

 

上記実務の中で、DWHを使ったことがあるエンジニア、アーキテクト等の技術分野に長けた方。

 

※コンサルティング業務経験者を求めているのではなく、あくまで技術者寄りの経験者を求めています。

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