Snowflakeの案件一覧

SQLでのデータ抽出＆加工、分析
※分析はトラフィックやアプリ利用実績等を集計
※現状はExcel数表ベースで提供
※中長期の案件となります

参考までに、今後、あると良い経験
・ETL…Prep、SASEG、PowerCenter、DataStage
・BI…Tableau、Qlik製品、PowerBI等

SQLによるデータ抽出・加工

【案件概要】
クライアント先ユーザ部門の方と仕様検討しCDPツール（Treasure Data）を使用したデータ分析やBIツール（tableau）を使用し、経営指標の可視化を行います。

【概要】
・通信会社内コンシューマ営業情報を、チームでTableau構築/運営を行う
・適正に応じて以下どちらかのポジションを担当

設計者】
・要件定義/設計
・投入データの設計/tableauでの可視化
・PMOとの相対、作業者との相対

【作業者】
・Snowflake/tableauでの加工編集、マート作成、ダッシュボード作成

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

■背景
・募集部署はデータ基盤&AI・BI&運用を一気通貫で担っており、
　現在プリセールス中である。(DWH)
・ただ受注となった場合、プロパーを含めてリソース不足が目下課題となっている。
■クライアント支援範囲(該当部署)
・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
■エンドクライアント
・建築・製造・医療など様々
■想定業務
・データ基盤を構築するプロジェクトを想定。
　蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務となる。
　要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
※下記スキルによって相談
・顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など）
・要件定義 /基本設計/詳細設計
・ETLジョブ開発
・DWH構築
・ドキュメント作成

データソースからDWH、ETLへ繋ぎ、データマート構築までのワークフロー開発及び、運用までのエンジニアリングをお願いします。

フェーズ：
12月下旬より構築開始
3月末リリース予定
その後、運用

環境：
SQL/Python
Snowflake(DWH)
Alteryx(ETL)
PowerBI(BI)

リーガルテックプロダクトへの生成AIや大規模言語モデルの応用に関する研究開発及び運用案件にて、データサイエンティストをご担当いただきます。

・既存サービスにおけるユーザー履歴データを用いた基礎集計や応用分析
・生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトの新規機能の開発及び評価
・生成AIや大規模言語モデル以外の数理最適化手法を用いたリーガルテックプロダクトの新規機能に関する企画提案
・既存プロダクトAIの保守運用および改善

・開発基盤
　・AWS, Microsoft Azure
・ツール
　・GitHub(Enterprise), GitHub Copilot
・CI/CD
　・GitHub Actions, CircleCI
・グループウェア
　・Google Workspace, Slack
・プロジェクト管理/タスク管理
　・ClickUp, Jira, GitHub

・関連技術
　・Python3
　・OpenAI, Hugging Face
　・AWS SageMaker

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

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

■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)