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BigQueryの案件一覧

過去に募集したエンジニア、データサイエンティスト、マーケターの案件を中心に掲載しています。
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該当件数：180件

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【SQL】モビリティサービスにおけるデータエンジニア業務の求人・案件

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案件内容

【募集背景】
社内のデータパイプラインの設計・開発や運用フローの構築などに関連する業務を行うData Engineeringチームにおいて
主にデータのクレンジング業務を行っていただきます。
チームの所属に関わらず、データのライフサイクル全体に関わることができます。

【業務内容】
・データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計
・Dataflow, GCS, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築
・アプリやIoTからのログ収集やその設計
・BIツールやデータ出力機能などの開発・運用
・データガバナンスのポリシー設計、実装
必須スキル
・ BigQueryをはじめとしたSQLを用いたデータ加工経験
・Webサービスなどでアプリやサーバーなどのソフトウェアエンジニアリング経験・チーム開発経験
・データ関連チームでの業務経験

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【SQL/Python】某アパレル企業における分析の求人・案件

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案件内容

メインは販売在庫関連における分析テーマをPythonやFlaskを用いてモデリングから見える化までを実装
必須スキル
・SQLによるデータ加工経験(とくに複数テーブルの結合～加工)
・Pythonにおけるデータ加工経験およびモデリング経験

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【Pythonなど】小売業界におけるAIモデル開発や分析、システム開発の求人・案件

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案件内容

下記①と②両方お任せできる方を募集しております。

①
現在個社ごとに対応しているワークフローを共通化してクライアント独自クラウドをGCPとPythonを使って開発

②
DSとして運用フェーズのモデルに対して課題解決精度改善提案や分析結果の報告書作成、報告まで
必須スキル
GCPを利用したPythonによる開発
（その他のクラウドでも一応可）
テーブルデータのモデリング（LightGBM等）
BigQuery/SQL
モデリングや分析結果の資料作成・報告

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【SQL/Python/Rなど】EdTech企業におけるデータアナリスト支援の求人・案件

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案件内容

【業務内容】
EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、データによる
新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担っていただきます。

以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。
▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上
学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析
統計的因果推論による施策効果検証
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼受講者集客
非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析
▼法人顧客リピート契約促進
管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析
定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築
▼法人顧客集客
法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証
▼マーケティングリサーチ
ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析
▼送客
他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理

【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
監視：Cloud Logging / Stackdriver Logging
その他：Git / GitHub / Slack / Notion
必須スキル
[データサイエンス]
統計検定2級レベルの知識
機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
デジタルプロダクトのデータ分析経験
アンケート調査設計と調査結果分析への興味関心
[ビジネス]
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できる)
ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる
[エンジニアリング]
SQLを利用してデータを加工・集計した経験
　　・100~200行のコードを読み書きできる
　　・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる
Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験
　　・numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験
　　・scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験
　　・matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験

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【Linux】分析基盤開発の求人・案件

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案件内容

クライアントゲーム事業で蓄積されたビッグデータを用いたデータ分析環境の基盤構築および開発、管理を行っていただきます。
環境構築にとどまらず、社内共通の内製BIツールで利用するためのデータ集計や、各タイトルのデータ分析者とのやりとりを通じてゲーム品質やサービス改善に繋がるための業務を担当していただきます。

・ログ、DBデータのETL/ELT処理のためのシステム開発/運用
・大規模データベースの構築/運用/管理
・社内BIツール向けデータ集計バッチ開発/運用
・データ分析者への技術的サポート
必須スキル
・データベースの構築/管理/運用経験
・Linux上でのシェルスクリプトを使った開発、運用経験

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【SQL】事業会社向けTableau運用、ダッシュボード開発の求人・案件

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案件内容

【概要】
・医療従事者向けポータルサイト上で展開されている医師を対象としたアンケート・調査
・ビジネス領域※及びプロモーション配信サービスの領域において、社内向け各種ダッシュボード・社外向け（クライアント向け）ダッシュボードの要件定義及び開発を担当

【業務内容】
・ダッシュボード開発要望のヒアリングと詳細要件定義、画面設計
・Tableauダッシュボード実装
・ダッシュボード実装に必要なデータマート整備（DB整備自体はエンジニアが担当するためエンジニアに対する要件提示）
必須スキル
・SQLを用いたデータ処理業務を2年以上経験していること（複雑なSQL処理ができること）
・BIツールでダッシュボードの要件定義・開発業務経験

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【Python/SQL】MA基盤構築・運用プロジェクト分析の求人・案件

案件内容

・デジタルマーケティングを用いて、キャンペーン、集客を行っていくPJ
・電力会社の自社媒体におけるデジタルマーケティング施策の入稿実務及び、データ抽出・処理・設計
必須スキル
・分析経験（マート設計構築、Google Analytics/Python、SQL）
・DB経験
・Google Analytics/Adobe Campaign/BigQuery等の業務使用経験

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【SQL】電気小売事業者向け、データ利活用、分析支援の求人・案件

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案件内容

【概要】
電気小売事業者のDX推進室で、分析基盤に収集、蓄積されたデータの利活用、分析支援を実施

【業務内容】
他部署/グループとコミュニケーションをとりつつ、業務課題のヒアリング、改善案・分析案の提示、効果測定、運用サポート
・BIツール(Looker)を利用したダッシュボード構築、SQL/LookMLによる操作
必須スキル
・基本的なSQL操作ができること。
・Lookerの経験（ダッシュボード構築 / ダッシュボード運用/機械学習モデルの開発 等の経験）
・BigQueryの利用経験
※Looker、BigQueryどちらかのキャッチアップ前提でも可
・Gitの利用経験
・設計書等ドキュメント作成、読解(仕様把握、キャッチアップ)ができること

募集終了
【SQL/Pythonなど】データ分析基盤設計の求人・案件

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案件内容

データユーザーの要求から的確なデータとフローの設計を行い、パイプラインの構築やパイプラインを動かすデータ分析基盤の運用保守を担当いただきます。

技術要素(★が特に重要)

  • ETL/ELTツール
  • Embulk★
  • digdag
  • BIツール
  • Redashなど
  • GoogleCloud
  • Cloud Storage★
  • BigQuery★
  • Cloud Monitoring / Cloud Logging
  • その他
  • Git
必須スキル
・データ分析に関わる開発実務経験（SQL/Pythonなど）
・データモデリング力とバッチ設計能力が高い方
・高度なSQL（CTE、副問い合わせ、Window関数の利用など）の知識
・Linux / ネットワークの基礎知識
・運用リーダーとしてのタスク管理や運用業務改善の経験

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【Power BIなど】サステナビリティ・トランスフォーメーションのソリューションの営業支援人材の求人・案件

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案件内容

・お客さんのニーズから要件をリードして、お客さまとデータエンジニアリング、アナリティクスの議論をしながら、ビジネス設計をする。
必須スキル
・Power BI Essentials、GCP、BigQueryの経験。
・Snowflakeへの移行を経験。
・データレイクを活用した需要予測
・データ作成～レポーティングまでの分析を経験。

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