ETLの案件一覧

デジタルメニューブック（セルフオーダー端末）の導入と機能向上、自社配達ネットワークにおける配達員専用アプリの開発、共同デリバリーやエリア配達のシステム構築などをの実績がある
業務スコープその中でデータは溜まってきているがうまく活用ができておらずtoC向けのマーケティングチームと分析施策のアドバイザリー+データ分析基盤構築※知見でOK+ガバナンス
データソース

・Google Analytics

・DWHへ統合　※CDP、CRM等部門ごとのデータを統合

・外部Web API

データ統合先

・BigQuery

マーケティングレイヤー

・toC向けのデータ活用

ガバナンス

エンドクライアントを支援するサービスのダッシュボードのデータベース設計、API開発、ETL処理の開発をする業務をお願いします。

[具体的な業務]

・RDBのデータベース設計

・Glue JobでPythonを利用したETL処理の設計・開発

・API Gateway、Lambdaを利用したAPI開発

・技術的知見からの、プロダクトオーナと協調した仕様策定

・AWS関連リソースのより積極的な活用

・git flowベースの開発進行

・データ基盤

Azure上にデータ基盤を構築するプロジェクト。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・構築が主業務となります。要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。
・作業概要

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）

【案件概要】

例：

①某金融業様向けBIレポート可視化用データ基盤構築（常駐型）　

②某大学様向け農業IoTデータ収集分析基盤構築　

対象リソース: Azure Data Factory, Data Lake, SQL Database, Synapse Analytics, IoT Hub, Stream Analytics, ADLS Gen2(またはBlob Storage), Azure AD B2C, 等

①要件定義 ②基本設計 ③詳細設計 ④構築 ⑤テスト設計 ⑥テスト⑦運用マニュアル作成を行います。

業務：プロダクトの分析業務を支える基盤の機能拡充ならびに運用自動化に関わる開発を担当いただきます。・データウェアハウスへのデータ連携を含む、データ基盤で動作するETL処理の開発・データパイプラインを管理・運用・監視する仕組みづくり・取り扱うデータのセキュリティやガバナンス対応・各種運用業務の自動化とドキュメント整備
環境：プログラミング言語: Python, SQLバージョン管理: Git/GitHubデータ分析基盤、環境: AWS, SnowflakeETLツール: trocco, Airbyte, dbt(導入準備中)IaCツール: TerraformBI: Redash, Google Spread Sheet, Looker Studioコミュニケーション: Slack, ClickUp, Notion

リモートワークをベースとしていますが、週1日程度出社日を設けています。週5未満の場合でも、出社日、スクラムイベントのため火曜は勤務日となるようお願いします。

[ポジション]：分析基盤エンジニア

大手エンターテインメント企業様にて、 来年度発売ゲームタイトルの売り上げ予測プロジェクトにおける基盤構築をお願いする予定です。 データの調達、データ分析基盤の構築、データエンジニアリング業務を想定しております。

【業務イメージ】
・データの調達業務
・インサイトを意識したデータ分析基盤の構築
・上記構築に際するデータ加工
・ETL構築

・データエンジニアリング経験
・ETLの構築経験
・Bigqueryのご経験

[ポジション]：データ集計・分析補佐

グループに属する事業会社のデータを集約してあるDBにLookerを繋ぎこみ、 モニタリング環境を開発していただきます。

直接事業担当者に課題/要望をヒアリングし、事業貢献に繋がるLookerを開発していくプロジェクトにアサインさせていただきます。

・Looker全般機能の理解、開発ができる
・SQL：データマートの設計、ETL、データマート開発

[ポジション]：BIエンジニア

大手事業会社でのデータ活用プロジェクトに関わるお仕事です。 飲食領域・美容領域・旅行領域・学び領域・通販・割引チケット共同購入サービス・その他日常消費領域に関わる商品・サービスの提供を行っている事業会社にて、既存サービスのデータ活用に携わっていただきます。 あなたにお願いしたいのは、各関連サービスのデータを“見える化”するためのダッシュボード開発（使用ツール：Tableau /Looker）やデータマートの設計・開発、運用など。 関連サービスのデータを横断的に活用し、サービスを拡大させていくことがミッションです。膨大なデータを活用する、最先端のサービスに携われるチャンスです！
◎「SQLに自信がある」「大規模データにおけるデータマート作成の経験がある」という方を歓迎します！
◎スキル・経験によって、プロジェクトリーダーなどへのキャリアアップが可能です。

【具体的には…】
● KPIダッシュボード（Tableau／Looker）の運用、開発
● データマートの設計・開発、運用
● 予測モデルなど機械学習に用いるデータパイプラインの設計・開発、運用
● データガバナンスに関連する業務（メタデータ管理・社内QA対応・障害対応）
● Tableauダッシュボード用のデータマート運用保守 　 各種データの月次更新作業、カラムの追加作業

◎言語
・SQL：実務経験【必須】
　└3年程度の実務経験がある方を想定しています
◎経験
・SQLでのデータマート開発の実務経験
・運用設計経験
・BigQuery／Redshiftのデータ分析環境構築経験
・BIツールにおけるダッシュボード開発・運用経験(tableau、lockerの経験は尚可)
・ETLツールの知識、利用経験
・Git／Slackを用いたチーム開発経験

【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）

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。