概要： 求人メディアのプロダクトマネージャーとして 既存のPdMと連携しながら、求人プラットフォームをさらに進化、改善させていくポジションです。 内容： ・Google AnalyticsやBigQuery等のデータを分析し、事業KPIに影響を与える課題を発見 ・ユーザー、カスタマーサポート、セールス等へのヒアリングを通じて、課題やニーズを収集 ・背景、目的、効果測定指標（KPI）、実装イメージ、分析手順などを含む要件定義 ・構築した仮説を検証するため、具体的な施策の企画から推進 ・エンジニアと議論し、最適な仕様を決定 ・開発チームのスプリント計画に参画し、担当プロジェクトの進捗を管理 ・リリースした施策の効果をKPI...
・Webプロダクトにおける2年以上のプロダクトマネジメント経験 ・SQLを用いたデータ抽出・分析の実務経験（例: BigQuery, Redash等を利用したKPI分析） ・仮説構築からA/Bテストの設計・実行・分析まで、一連のPDCAサイクルを主体的に回した経験 ・エンジニアと技術的なトレードオフを議論し、仕様を決定できるレベルのWeb技術（API, DB, サーバーサイドの処理等）に関する理解 ・Backlog、Notion, Confluence, JIRA等を用いた、分かりやすい要求仕様書（PRD）の作成能力
案件名 ：大手スーパー生鮮系システム開発 商品の発注、仕入れ、検品、販売、売り上げ、実績管理、発注予測などを 行う様々なシステムがありますが、 その中でもメインはデータの蓄積・中継を行うシステムを担当していただ きます。 AWSのCDK(Typescript + Python)でデプロイを行うシステムが主な担当 です。 情シス全体としてはベンダーも含めて約150 業務内容 ：顧客との要件調整や基本設計、外結以降の各種試験、 本番リリース後の運用まで幅広く業務を担当いただきます。 詳細設計～開発は主にオフショア部隊が行い...
Python、SQL、TypeScript、AWS CDK(Cloud Formation)でのリソース作成、Lambda + S3が基本構成 Gitlabでのソース管理、CI/CDによる自動試験&デプロイ 10種類程度のAWSサービスを使っています。 GCP(Big Query, Alloy DBなど。主にAWSですが、時々GCPも触ります。) Windows、Linuxコマンド サーバ/NWの知見(自チームで開発用のクラウドリソースを管理) 品質管理、問題管理、ITILの知見および経験
以下、概要になります ・リモート可能です ・統合データ基盤におけるデータパイプライン設計および構築業務 ・役割：データ基盤開発担当 ・主な業務：データパイプラインの設計・実装・運用、データマート/データモデルの設計・構築、既存パイプラインのリファクタリング、障害対応・データ品質モニタリングの仕組みづくりなど
データエンジニア ・仕様提案から影響範囲の洗い出し、リリース計画・調整、リリースまで一気通貫で遂行した経験 ・Pythonを用いた開発経験（3年以上） ・BigQueryやRDBに対してSQLを用いる開発経験 ・以下いずれかの経験 ・ ※データ基盤・データパイプラインの開発 ・ ※バックエンドサービスの開発（データ処理を含むもの） ・dbt等のデータ変換ツールの利用経験 ・データモデリング（スタースキーマ、Data Vault等）の知識 ・CI/CDパイプラインの構築経験 ・チーム開発の経験（GitHub/Git Flow等）
AWSとGCPを活用したデータ基盤の構築をご担当いただきます。サービス運用やビジネス分析、出版社支援など多様なデータ活用ニーズに応えるためのスケーラブルな基盤を目指します。 主な担当領域: - データレイク/ETL基盤の整備 ・AWS Glue（Apache Spark）を用いた分散処理・ETL開発 ・S3やLake Formationを活用したデータガバナンス/セキュリティ設計 - BigQueryベースのDWH構築 ・AWS→GCP間のデータ連携フロー最適化 ・BigQueryにおけるデータモデリングとクエリ性能改善 - IaCによるマルチクラウド管理 ・Terraformでの環境差異の制御と自動化 - 運用効率化と品質...
・AWS上でのインフラ構築/運用経験（S3、IAM、VPC など） ・GCPの構築経験（特に BigQuery と IAM/ネットワーク設定） ・BigQueryを用いた分析SQLの実務経験（パーティショニング/クラスタリング） ・AWS Glue（PySpark）によるETL開発およびパフォーマンスチューニング経験 ・Terraformを用いたIaC実践（マルチクラウドまたは複数環境での運用）
ゲーム事業で蓄積されたビッグデータを用いた 分析環境の基盤構築・運用をご担当いただきます。 データ分析者やエンジニアと連携し、 サービス改善に繋がる仕組みを構築します。 ★期間：随時～ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が続いている方はお見送りとなります。（但し、企業都合退場は対象外） ※20代〜30代が中心で活気ある雰囲気です。 ※成長意欲が高く、スキルを急速に伸ばしたい方に最適 ※将来リーダーを目指す方歓迎 ★面談回数：1回（2回の可能性あり） ・データベースの構築/運用経験 ・Linux環境でのPython、シェルスクリプト開発...
・データベースの構築/運用経験 ・Linux環境でのPython、シェルスクリプト開発経験 ・Gitでのソース管理経験 ・AWS等クラウドでのシステム運用経験
マネジメント企業のデータ基盤チームにてプロダクトチームと連携しながら、 データドリブンな意思決定を支える基盤づくりを推進していただける方を募集しています。 ＜業務内容＞ ・データパイプラインの設計・実装・運用 ・データマート/データモデルの設計・構築 ・既存パイプラインのリファクタリング・パフォーマンス改善 ・運用を見据えた実装方針の提案・ドキュメント整備 ・障害対応・データ品質モニタリングの仕組みづくり ・プロダクトチームとの要件調整・仕様策定 ＜データ基盤の詳細＞ 概要: 社内プロダクトデータと、SNSプラットフォームデータを収集し、プロダクトへデータを連携する統合データ基盤 主な用途: クリエイター...
・仕様提案から影響範囲の洗い出し、リリース計画・調整、リリースまで一気通貫で遂行した経験 ・Pythonを用いた開発経験(3年以上目安) ・BigQueryやRDBに対してSQLを用いる開発経験 ・以下いずれかの経験 - データ基盤・データパイプラインの開発 - バックエンドサービスの開発（データ処理を含むもの） ・チーム開発の経験(GitHub / Git Flow など)
以下、概要になります ・リモート可能です ・FinTech企業でのデータ基盤構築プロジェクト ・役割：データエンジニア ・主な業務：データ基盤の設計・構築、IaCによるリソース管理、ETLパイプライン開発・運用など
データエンジニア ・DWHの利用経験（Snowflake、BigQuery、Redshift、Databricks等） ・SQLを用いたデータ加工・変換処理の実務経験 ・ETL/ELTパイプライン構築経験（ツール不問） ・データ基盤の基本構造に対する理解（3層構造：Source/Lake/DWH/Mart） ・IaCツール（Terraform、CloudFormation等）の利用経験 ・BIツール（Power BI、Tableau等）によるダッシュボード構築経験 ・AWSサービスの実務経験 ・Git等を利用したチーム開発経験 ・与えられた要件を自ら整理し、実装まで行える自走力
【フルリモート／週5／Java】小売業向け販売分析・需要予測システムのバックエンド開発（Java／Spring Boot／BigQuery／GCP） ### お任せしたいこと ［役割］ Javaエンジニアとして、小売業向けの販売分析・需要予測システムのバックエンド開発を担当。POSデータや在庫データを集約し、販売傾向分析や需要予測結果を提供する分析基盤APIを構築していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 大量の販売データを安定して処理できるバックエンド基盤の構築 分析・予測ロジックを支えるデータ取得・加工処理の実装 分析指標追加やロジック変更に柔軟に対応できる設計 ### 具体的な業務内容 Java／Spring...
基盤の運用改善および次世代データ基盤の要件定義、設計、構築をお任せいたします。 ※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します 現行基盤の課題整理および改善方針の策定 次世代データ基盤の要望・要件整理・設計 技術・ツール選定、比較検討 パフォーマンスチューニング キャパシティプランニング CI/CDパイプラインの改善 新規パイプラインの構築、旧パイプラインの閉鎖 リーダー、メンバーおよび関係各所に対する実装方針・技術選定結果などの説明 会議におけるファシリテーション ★期間：随時～ ★本案件の最新の状況は、担当者までお問合せ下さい。 ※当案件におきましては、直近参画期間が半年以内の案件が...
・クラウド環境(AWS/Google Cloud)を用いたデータ基盤構築/運用経験5年以上 （Lambda、Cloud Run Functions、Cloud Storage、 S3、Compute Engine、Cloud SQL, BigQuery、EMR、RDS、Redshift、 Athena、Airflow、Dataformなどを使用する開発経験） ・データベースの管理経験 ・データモデリングの経験 ・データベースの最適化、キャパシティプランニングの経験 ・TableauやLooker StudioなどのBIツールの利用経験 ・並列分散処理に関する基本的な知識 ・Linux、Docker、ネットワー...
金融領域向けSaaSサービスにおいて、データ解析および機械学習モデルの実装・運用をご担当いただきます。データ基盤の活用からモデル構築、最適化、AI導入まで幅広く携わるポジションです。
・Google Cloud（BigQuery／Cloud Storage 等）を用いたデータ分析経験 ・Google Cloud を用いたデータ基盤構築・運用経験 ・Python を用いた機械学習モデル実装経験 ・scikit-learn／LightGBM などのMLライブラリ利用経験
ヘルスケア業界におけるクリニック連携システムのデータ分析基盤構築にご参画していただきます。\nGCP（Google Cloud Platform）上でデータレイク、データウェアハウス、\nデータマートを構築し、複数のDBからデータパイプラインを整備していただきます。\nPdMやエンジニアと意見交換をしながら、初期段階からモダン技術を活用した分析基盤を構築できる環境です。\n（利用技術：BigQuery、dbt、Fivetranなど）
・BigQueryを利用したデータ分析基盤の運用の経験 ・dbtの実務の経験 ・データウェアハウスにおけるデータモデリングの知見 ・Git／GitHubを使用したソースコード管理の経験
■案件名： 某宅食サービスのシステム開発 ■概要： モダンなシステム構成でAI活用も行われています。 ■環境：Node.js、TypeScript、Next.js、GCP、Firebase ■作業場所(最寄駅)：東京駅（基本リモート） ※初日はセットアップで出社となります。 ※初日に東京へ来られる方でしたら地方在住の方も可能です。 ■募集人数：1名 ■期間：1月～長期 ■予算：60万～90万（スキル見合い） ※時間精算となります。（時間単価＝月額単価 ÷ 160h） ※意欲のある若手の方も可能です。 ■面談回数：2回
■必須：Node.jsでの開発経験 GitHubを用いた開発経験3年以上 サーバーサイドの開発経験1年以上 ■尚可：GoogleCloud、Firebaseでの開発経験 BigQueryの利用経験 Javascript、Typescriptでの開発経験 Next.jsでの開発経験
AWS（データレイク）とGCP（DWH）を組み合わせたハイブリッドクラウド基盤を構築中です。 この基盤をスケールさせ、俊敏なデータ活用を全社に浸透させるために、 AWS Glue や BigQueryを活用したデータパイプライン開発を担当いただくデータエンジニアを募集します。 ・ データレイク / ETL 基盤の構築 ・ AWS Glue（Apache Spark）による分散処理・ ETL 開発 ・ S3 / Lake Formation を用いたデータ管理・セキュリティ設計 ・ BigQuery ベースの DWH 環境整備 ・ AWS → GCP 間データ連携パイプラインの最適化 ・ BigQuery によるデータモデリン...
必須スキル： ・ AWS 環境でのインフラ構築・運用経験（S3 / IAM / VPC など） ・ GCP での構築経験（特に BigQuery と IAM/ネットワーク設定） ・ BigQuery を用いた分析 SQL 実務経験（パーティショニング/クラスタリング） ・ AWS Glue（PySpark）での ETL 開発・パフォーマンスチューニング ・ Terraform による IaC 実践（マルチクラウド or 複数環境）
AWS×GCPを活用したデータ基盤の設計・構築を担当いただきます。サービス運用支援、ビジネス分析、出版社支援など、多様なデータ活用ニーズに応えられる基盤を目指します。 主な業務: ・データレイク／ETL基盤の整備 └ AWS Glue（Apache Spark/PySpark）での分散処理およびETL開発 └ S3やLake Formationを用いたデータガバナンス／セキュリティ設計 ・BigQueryベースのDWH環境構築 └ AWS→GCP間のデータ連携フロー最適化 └ BigQueryでのデータモデリング／性能チューニング ・IaCによるマルチクラウド管理 └ Terraformでの環境差異管理と自動化 ・運用効率化...
・AWSでのインフラ構築/運用経験（S3, IAM, VPC など） ・GCPの設計/構築経験（特に BigQuery および IAM・ネットワーク設定） ・BigQueryでの分析SQL実務（パーティショニング/クラスタリングの活用） ・AWS Glue（PySpark）でのETL開発および性能チューニング経験 ・Terraformを用いたIaC実践（マルチクラウドまたは複数環境での運用）
・BIツール（tableau採用）によるデータの見える化（レポーティング、KPIダッシュボード作成） ・SQLを用いた大規模データベースのデータハンドリングや分析環境の整備（MySQL、BigQuery、Amazon Athena） ・分析に基づく事業課題の発見及び解決策の提案 ・エンジニアとの協働によるデータ基盤構築、データ分析基盤の整備、分析オペレーション改善、ナレッジシェア
・BIツールの使用経験 ・BigQuery等大規模データの活用経験
ヘルスケア領域のクリニック連携システムにおけるデータ分析基盤の設計・構築をご担当いただきます。 GCP上での基盤構築を進め、BigQueryを中心にデータレイク、データウェアハウス、データマートの設計・実装を実施。各種データベースやSaaSからのデータ連携に向け、パイプラインの設計・整備もお任せします。 リモート環境での開発となり、プロダクト・分析チームと連携しながら要件の整理から運用まで幅広く携わっていただく想定です。
フルリモート 必須スキル: - BigQueryを用いたデータ分析基盤の運用・改善経験 - dbtを用いた変換処理（モデル管理、テスト、ドキュメント化）の実務経験 - DWHにおけるデータモデリング（スター・スノーフレーク等）に関する知見 - リモートでの円滑なコミュニケーション能力
AWSとGCPを横断したデータ基盤の構築をご担当いただきます。サービス運用、ビジネス分析、出版社支援など多様なデータ活用ニーズに対応できるプラットフォームを目指します。 主な業務内容: ・データレイク/ETL基盤整備 - AWS Glue（Apache Spark/PySpark）による分散処理・ETL開発 - S3やLake Formationを活用したデータガバナンス/セキュリティ設計 ・BigQueryベースのDWH構築 - AWS→GCPのデータ連携フロー最適化 - BigQueryでのデータモデリング、クエリ最適化（パフォーマンス改善） ・IaCによるマルチクラウド管理 - Terraformで環境差異の...
・AWSでのインフラ構築/運用経験（S3、IAM、VPC等） ・GCP構築経験（特にBigQuery、IAM/ネットワーク設定） ・BigQueryを用いた分析SQL実務（パーティショニング/クラスタリングの設計・運用） ・AWS Glue（PySpark）でのETL開発/チューニング経験 ・TerraformによるIaC実践（マルチクラウドまたは複数環境での運用）
■案件名：カード会社向けデータ連携基盤更改支援（ETL／DWH） ■期間: 1月～長期 ■場所: 豊洲（初日のみPC受け取り） ■作業形態:フルリモート ■内容: 某カード会社における、データ連携基盤（ETL／DWH）システムの更改。 マスリテール戦略／エムット対応の一環として、ETL処理やバッチ基盤の刷新・追加開発を担当いただきます。 ■単価:90万円（140-180） ■面談:2回 ■人数: 3名
■必須スキル: ・ETL／DWHなどバッチ系のシステム開発経験2年以上 →Snowflake、Dataspider、Informatica、ASTERIA、BigQuery ・AWS Glue／StepFunctions／EventBridge の利用経験 ・ジョブ設計／ジョブネット設計の実務経験 ■尚可スキル: ・Pythonを用いた開発経験 ・Materialized View を利用した SQL 作成経験
AWSとGCPを併用したデータ基盤の設計・構築・運用を担当いただきます。サービス運用やビジネス分析、出版社支援など多様なデータ活用ニーズに対応できる堅牢な基盤を目指します。 主な業務内容: ・データレイク/ETL基盤の整備 └ AWS Glue（Apache Spark/PySpark）を用いた分散処理・ETL開発およびパフォーマンス最適化 └ S3、Lake Formationを活用したデータガバナンス/セキュリティ設計 ・BigQueryベースのDWH構築 └ AWS→GCPのデータ連携フロー最適化 └ BigQueryでのデータモデリング、クエリ最適化（パーティション/クラスタリング） ・IaCによるマルチクラウド管理...
・AWS上でのインフラ設計/構築/運用経験（S3、IAM、VPC等） ・GCPの構築運用経験（BigQuery必須、IAM/ネットワーク設定の実務） ・BigQueryでの分析SQL実務（パーティション/クラスタリング設計） ・AWS Glue（PySpark）によるETL開発とチューニング経験 ・Terraformを用いたIaC実践（マルチクラウドまたは複数環境）
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