・DWH, DM（データマート）を構築,保守, ・DBテーブル設計,作成 ・バッチ処理 ・データ抽出、加工 　　　+可能性有 ・ドキュメント整理等

気象データを学習データとした機械学習の案件

コーポレートサイト及び各種サービスサイトのGA4環境整備 データ加工・分析、問い合わせ対応の各業務

基盤運用担当としてインフラ周りのサポートや日時運用チェックして頂きつつ 担当作業が落ち着ている場合はフロントエンドの開発やTableauを利用した分析をして頂きます。

グローバル展開されている機械部品専門商社の基幹システム刷新プロジェクトをご支援いただきます。 現行システムから新システムへのデータ移行を実施する案件となります。 移行計画に則り、移行要件整理、移行方式設計、移行ツール設計、手順書作成、移行作業をご担当いただきます。

下記の業務を担当して頂きます。 1. データ基盤の開発・改修・保守運用 ・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用 ・ データ基盤のシステムアーキテクチャの設計 ・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用 開発環境は下記になります。 ● 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 ● その他 ○ GitHub / Slack / Notion

・カード会社の新規事業であるデータサービスプロジェクトになります。 　カードの決済情報を要件に基づいて抽出・加工を行い、レポーティングし、ユーザーのマーケティング活動を支援するサービスです。 　データアナリストは、データ抽出のための要件決め、抽出されたデータをもとにレポーティングと示唆出しを行います。

① 出版社の購読者層分析 ② 教育関連アプリの動向分析

案件名：データ活用最適化プロジェクト 概　要：エンドが保有する多岐にわたるデータを最大限活用するため、 　　　　現在のデータプラットフォーム構成および運用状況を最適化するプロジェクト。 　　　　本案件では、データの有効活用と運用効率の向上を目的とし、 　　　　DWH（データウェアハウス）の構築、要件定義、設計、運用方針策定、及び関連ドキュメント作成を行います。 内　容：・現在のデータプラットフォーム構成と運用状況の分析 　　　　・データ活用の要件定義と設計作業 　　　　・DWH構築プロセスの全体管理 　　　　・運用方針に関するドキュメントの作成 　　　　・クライアントとの密接な連携

・ピアノ製造工場で取得しているデータの可視化、すでに成形されたデータを見やすく提供できる アプリケーション開発「技術情報」：データ分析(ETL)、Python、React 【やっていただきたい作業】 ・実装業務

教育事業を展開している企業で、データを用いた意思決定や課題解決に活用するため、 各事業・プロダクト・サービスのすべてのデータを一元的に収集・保管・管理するデータ基盤の構築ポジションです。 具体的には以下内容をご担当頂きます。 ・データ基盤開発改修・保守運用 ・データ物理・論理データモデル設計・開発・保守 ・ETLの設計・開発・保守

化粧品会社様向け案件にて、データエンジニア、 データアナリストの募集をいたします。 《主な業務》 1：定型レポート作成・・・約20種類 (両方のDBで集計するクエリは基本的には作成済で、月次で更新や作成を行う形ですが、 手順が煩雑なレポートが5種類程度あります。 基本的には、定型なので手順を覚えれば、対応自体は可能と考えていますが、数字がおかしいとなった場合に、 データの調査や原因特定ができ、修正することが出来る方) ２：非定型分析レポート作成 SQLにてデータ集計が可能で、クエリ作成を行い、Excel集計レポートを作成できる。 既存のDB(SQL Server)でのSQLを解読し、Big Queryで集計できる様に移行するなど、 DBのデータ理解が必要となります。 ・レポートで出力している内容としては、簡単な四則演算で求められる結果のみです。 (ブランド全体での顧客数、平均年齢、売上金額、購入点数、一人当たり購入金額、バスケット金額平均など、集計で求められた値を用いた計算で成り立ちます。) ・レポート類に関して、考察を記載するといった事はありません。 ・数字の傾向がおかしい場合に気づいて頂けると良い形です。 ３：リスト抽出業務(月5件程度) 顧客データの抽出(SQLやExcel)などで、顧客データを活用できる形に1顧客1レコードにした形で、データ抽出。 ４：DMデータ作成(月7案件程度) SFMCのデータから、SQLを用いて、DM作成用の宛名データを作成。 大きく分けて2種類あり、誕生月のお客様向け、キャンペーン対象者向け(SQLで集計、データ加工が必要となります。) 誕生月のお客様向けは定型化してありますので、実行のみといった形です。

薬局をメインにtoBやtoCの自社サービス展開をしている某企業において、AWS Lambda、Amazon DynamoDBを用いて連携先からデータ取り込み、サイトコンテンツとして利用に適したデータフォーマットへの変換バッチの開発、サイト側への表示するための共通ロジックの開発を行っていただきます。

データを用いて、クライアントの課題解決や新規サービス開発、 支援をリードしプロジェクトの成功を導くチームにおいて業務を行っていただきます。 ・事業課題を解決するために必要な分析要件の定義 ・各種ツールを用いたデータ分析・インサイトの作成 ・データエンジニアと協力し、データ分析基盤を整備 ・BIツールを用いたデータ可視化やダッシュボードの作成 ・各種API、サービス、オープンデータからのデータ取得

Snowflakeを用いたデータ抽出や加工、モニタリング用定期集計、配信リスト用データ作成、効果測定用データ作成、施策検討用のSIMデータ作成。Tableauを用いたモニタリング用ダッシュボード構築とデータ調査

お客様と要件を整理しデータ加工用のSQLを作成したり、 データマートの設計を行います。 使用技術としてはBigQueryを利用したデータマート、 クエリ開発となります。

：データ分析やデータ利活用等、データ関連の案件を複数受託されている企業様で、 データに関連する業務を支援して頂けるメンバーを探しております。 複数企業様からの案件となるため、1案件に特化した対応ではなく、 マルチに案件対応をして頂く形となります。

・DHWの構築に従事します。 ・データパイプラインの開発を担当します。 ・当社プロパーと連携して案件に参画します。

◆業務内容 ・課題・仮説を設定し、データ抽出・加工～データ観察～データモデル開発、 　精度検証～ビジネス適用・評価のPDCAサイクルに関わって頂きます。 【備考】 データサイエンティストの立ち位置・ミッションとしては データ分析・データ利活用におけるノウハウの展開です。 成功体験を全社へスケールすることで全社的な利益への貢献を目指します。 何かわからないことがあっても周囲の者のサポートが得られる協力的な雰囲気の職場です。

【内容】 衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。 現在、衛生データを利用し、農業や地方自治体における 公務のDX化を推進するプロダクトをいくつか展開しております。 データの分析から予測データの精度向上・活用方法の提案まで スキルに応じて幅広くお手伝い頂ける方大歓迎です。 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord

データ活用最大化のための分析基盤の構築/運用 データ民主化を実現するための仕掛けづくりと啓蒙/教育 ID-POSやパネルデータを用いた顧客インサイトの抽出 協力会社やIT部門に対するコントロール及びコラボレーション <データ分析案件の例> ・全社統一KGI/KPI指標の設計および提供 ・チャネル×価格帯でのBiz Opportunity分析 ・ブランド中期計画のためのプロモーション効果検証 ・離脱者＆再購入者の分析 ・情緒的価値観の指標化

・LLMを駆使したAIチャットボットに関連する自社プロダクトの案件です。 ・データエンジニア、データサイエンティストを募集いたします。 ・日々更新されるGenalative/生成系AIについての情報/技術をキャッチアップし、トライアンドエラーを通してプロダクト改善を行っていただきます。 ・ChatGPT等の生成系AIに関しての知見が深い方、今後も自然言語処理の領域において活躍したい、キャッチアップできる方がとてもマッチいたします。

上流システム更改に伴うシステム移行対応及びデータマートの構築、運用、保守の対応。 詳細設計、製造、テスト、運用作業、調査、障害対応を担当します。

某ネット系企業のデータ利活用案件にてデータマートの共通化や開発生産性の改善、モダンなデータエンジニアリングの実践を担当します。リードエンジニアとして参画し、プロジェクト全体の効率向上と拡大を推進します。

BigQueryデータのデータ分析基盤構築の検討・実装・試験・リリースまでをご対応いただきます。

案件名：製薬企業データ分析基盤拡張案件 環　境：・お客様AWS環境上にデータ統合基盤を構築 　　　　・複数部門横断の基盤プロジェクトとしてお客様統合運用環境との連携を実現 　　　　・最先端のテクノロジー/ソリューションを活用し、以下を実現 　　　　　- 大容量データを高速で処理できる処理性能 　　　　　- 他システムとの連携性や利用拡大に伴う基盤の拡張性の担保 　　　　　- 利用量に対してコスト発生する従量課金型を採用 内　容：a　SnowflakeのSSO認証構築 　　　　ゼロトラスト施策によりDCへの迂回が不可が見込まれるため、 　　　　セキュリティの見直しとSnowflake-SSO認証環境の構築を行う。　 　　　　b　分析環境立ち上げ/ADAM(PowerBI) 　　　　必要なデータをEDIPに集約し分析を行うための環境を構築する。 　　　　将来的には定型的な分析を自動化するデータパイプラインを構築することを目指す。 　　　　c　データカタログ導入 　　　　マルチベンダ開発のガバナンス強化と営業系データの探索の効率化向上を図る。 　　　　今後のデータカタログ利用に対するデータカタログ構想策定/アーキ選択を実施後、 　　　　営業本部向けに1ユースケース実現する 　　　　※想定される比較対象ソリューション：Snowflake-Horizon、Alation、Collibra、他 　　　　d　データメッシュPoC 　　　　他に倣ってデータメッシュのプロトタイプを立ち上げたい 　　　　ビジネス部門にどういった使い方ができるかイメージをしてもらうためにもまずは作ってみる想定 　　　　⇒業務システムから断面を拾ってSnowflakeにおきかえてアクセスできる事。 　　　　　自動パイプラインでなくても良い。複数ベンダーに協業してやってほしい。 　　　　e　非構造データ取り込み(MI部) 　　　　　　他APとの連携 　　　　　　生成AI（RAG）を7月リリースしており、現在手作業でSPOに配置している対象を 　　　　　　Snowflake側の非構造管理領域に接続先に変更し切り替え 　　　　　　※年内はつなぐぐらいか

会計系データを取り込み、他データとマージした後、レポート系システム（DWH/BIなど）へ連携する作業。要件定義からの工程を予定。

ユーザから依頼される各種データをPowerBIで可視化

・人間工学に基づいて、アスリートから取得した情報データを分析します。 ・ケガの減少、パフォーマンス向上につなげるシステムの開発を行います。

①新しく立ち上げるサービスのリリースに向けてデータの収集、加工、可視化対応を行う ②既存のデータ抽出の移行や統合対応 ⇒イメージ：要件化したものを自動化し更新できる仕組みづくりを対応いただく ③マーケティング施策のための顧客データ基盤構築対応