-------------------------------- ※本案件は出社が求められる案件です。出社が可能かどうか事前にご確認の上お応募ください。 ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- - 国会向けシステムにおけるインフラ領域の上流対応 - ネットワーク機器の公開提...
AWS - オンプレミスからクラウド環境への移行プロジェクト経験（設計〜本番切替まで） - ジョブスケジューラ（JP1等）の運用または移行経験 - ETLツール（Asteria、Informatica、DataSpider等）を用いた開発・移行経験 - DWH（Greenplum、Teradata、Oracle Exadata、Redshift等）の設計または移行経験 - クラウド環境でのサービス（S3、IAM、VPC、Glue、Redshift、Step Functions等）の実務経験 - ステークホルダー調整・課題管理を主体的に推進できるコミュニケーション力
自社サービス複数プロダクトのデータ基盤構築・運用からプロダクト開発まで幅広く担当。MySQLからBigQueryへのデータ連携・基盤整備、ETL/ELTパイプライン設計・運用、データ品質担保、Slack×LLM活用の自然言語データ取得仕組み開発、Pythonによるデータ処理・バッチ実装、BigQueryパフォーマンス最適化を行います。
・BigQuery / Redshift / Snowflakeいずれかの実務経験 ・ETL/ELTの設計・運用経験 ・SQL(複雑クエリ / パフォーマンスチューニング)経験 ・AWS(S3 / Glue / Athena / Lambda等)経験 ・データ基盤の新規構築 or 大規模改善 ・ETL / ELTパイプライン設計・実装 ・Python(データ処理 / バッチ開発) ・RDB(MySQL等)実務経験 ・要件整理〜設計〜実装まで自走経験 ・AIツール(chatGPT/Claude code/cursorなど)使用経験 ・開発Editor使用経験(VScodeなど)
大手企業および医療機関向けに、AWSを活用したインフラシステムの設計から構築、テスト、運用保守までを一貫してご担当いただきます。 インフラチームの一員として、プロジェクトリーダーの指示のもと、以下の多岐にわたる業務に携わっていただきます。 - インフラ構築・設定変更: AWSリソース（S3, SQS, RDSなど）の追加、パラメータ調整、新規環境の構築など - 障害対応・技術調査・検証: 接続トラブル解決、エラー原因調査、最新技術の検証と情報整理 - システム移行・環境整理: 旧環境や不要リソース（VPN, 監視など）の廃止・削除 - 運用保守・定期タスク: メンテナンス通知確認、コスト最適化、復旧訓練、ライセンス更新、定期...
・自律的にシステム運用やメンテナンスが行えるスキルをお持ちの方 ・基本設計から運用保守まで、一連のシステム開発工程に携わった経験 ・AWSサービスを用いた3年以上の実務経験（特にEC2/EFS/RDS/Aurora/IAM/Athena/Glue/AutoScaling/CloudFormationの経験は必須です）
大手メーカー向けデータ利活用支援案件にて、既存ETLシステムの改修業務を担当します。 構築済みシステムへのIF追加・変更に伴う改修を中心に、要件定義から設計、開発、試験まで幅広く対応いただきます。参画初期はソースコード修正や試験工程からキャッチアップを行い、徐々に上流工程も担当いただく想定です。 【技術スタック】 ・クラウド：AWS ・AWSサービス：Glue、S3、IAM ・開発言語：SQL、SparkSQL ・BIツール：PowerBI
・設計スキル ・SQLの実装経験 ・Glueを用いたETL処理経験またはSQL主体のETL設計・実装経験 ・AWS基本知識（S3、IAMロール等）
IoTプラットフォーム向けデータ基盤改修プロジェクトにて、 メダリオンアーキテクチャをベースとした大規模データ基盤再構築を担当いただきます。 データレイクからDWH、データマートまでの各レイヤーにおいて、ETL再設計や過去データ移行、DWHテーブル再設計などを推進します。 263億行規模のセンサーデータ移行では、 Aurora MySQLからAurora PostgreSQLへの移行設計およびパーティションアタッチ方式による段階移行を実施します。 また、既存Lambda構成のGlue Job統合、Step Functionsを用いたオーケストレーション再設計、 EAIフロー統合、Silver層ETL改修なども担当いただきます...
・Apache Spark / AWS Glue / Apache Hudi のいずれかを用いたデータパイプラインの設計・実装経験（2年以上） ・PostgreSQLまたはMySQL等のRDBでの大規模データ移行経験 ・pg_dump / pg_restore / パーティションテーブル設計経験 ・億行〜数十億行規模のデータ取り扱い経験 ・メダリオンアーキテクチャに基づくデータ基盤設計または運用経験 ・AWSデータ基盤サービスを用いたETL構築経験 ・本番サービスのデータ移行・スキーマ変更経験 ・日本語での技術折衝経験 ・既存設計書レビューおよび設計判断経験
共通ポイントサービスの周辺システムにおけるエンハンス案件のディレクション業務です。 要求整理から案件推進、開発ベンダーのコントロール、リリースまでの一連の工程を担当していただきます。 下記の業務を担っていただく想定です。 【業務内容】 ・要求整理、要件定義、案件推進、管理 ・社内外の関係者、部署との調整、開発ベンダーのコントロール ・テスト、受入、リリースの管理 ※詳細は面談時にお伝えします。
・AWS環境での開発経験（Glue、Step Functions、Lambda等、1年程度） ・リーダーまたはPLとしてのマネジメント実務経験（2年程度〜） ・to C向けサービスに携わった経験（1年程度）
Snowflakeのウェアハウス設計、パフォーマンス最適化、コスト管理 dbtモデルのレビュー、CI/CD管理、Semantic Layerの運用支援 Select.devなどを用いたクレジット使用量のモニタリング、異常検知 AWS Glue、Airbyte、Apache Airflow、AWS Lambdaなどを用いたデータパイプラインの設計、運用 データ品質管理、監視アラート設計、メタデータ管理 ステークホルダーとの連携による運用改善提案 AWSインフラの管理、運用 Terraformを用いた環境構築、変更管理 RBAC、RLS、CLSなどを用いたセキュリティ、権限管理の設計、実装 AI/LLMを用いた運...
Snowflake、Google BigQuery、Amazon Redshiftのいずれかを用いたデータ基盤の運用経験 AWS Glue、Apache Airflow、Fivetranなどを用いたELT/ETLパイプライン構築、運用の経験 Gitを用いたチーム開発の経験
-------------------------------- ※本案件は出社が求められる案件です。出社が可能かどうか事前にご確認の上お応募ください。 ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です ※20代〜40代の経験者が望ましい案件です ※すでにFindy Freelanceで担当がついている方は、直接ご連絡いただいた方がスムーズです -------------------------------- ‐ クライアントへの要件ヒアリングの主導およびビジネスニーズの具体化 ‐ クライ...
- オンプレミスからクラウド環境への移行プロジェクト経験(設計〜本番切替まで) - ジョブスケジューラ(JP1等)の運用または移行経験 - ETLツール(Asteria、Informatica、DataSpider 等)を用いた開発・移行経験 - DWH(Greenplum、Teradata、Oracle Exadata、Redshift 等)の設計または移行経験 - クラウド環境でのサービス(S3、IAM、VPC、Glue、Redshift、Step Functions 等)の実務経験 - ステークホルダー調整・課題管理を主体的に推進できるコミュニケーション力
人流データおよび消費データを活用した分析基盤構築案件です。ブログウォッチャーから提供される人流データとSMBC消費データをAWS S3へ蓄積し、AthenaおよびGlueを活用した中間加工・ETL処理を実施します。 QuickSightから参照するためのデータセット設計やダッシュボード構築も担当いただきます。データパイプライン設計からデータレイク運用、可視化基盤構築まで一貫して携われるポジションです。 【技術スタック】 ・クラウド：AWS ・データ分析：Athena、QuickSight ・ETL：Glue（PySpark） ・ストレージ：S3 ・SQL：Presto SQL
・AWS Athena（Presto SQL）の実務経験 ・AWS Glue（PySpark）の実務経験 ・AWS S3を用いたデータレイク設計経験 ・Athena/Glueを用いたETL・データ加工経験
・Snowflakeを活用したDWH構築PJにおけるITAフェーズ以降の支援 ・10名前後の体制 ・ITAフェーズから参画し下記業務を実施 -PGM修正 -パフォーマンスチューニング -テスト/運用
・Snowflakeの開発経験 ・AWS Glue上での開発経験 ・データモデリングの経験 ・自発的な行動力 ・PJ遂行に必要なコミュニケーション能力
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・関東の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー AWSを活用した次期情報系基盤の開発・運用強化を目的とした支援案件。 データパイプラインの整備・高度化、AWSサービス連携の最適化、情報系業務フロー改善など、基盤の中核を担うポジション。 長期継続の可能性が高く、「金融 × クラウド基盤」という市場価値の高い経験を積める案件。 AWS（EventBridge、StepFunctions、Lambda、Glue、S3、EC2、SG、ELB）...
・AWS（EventBridge、StepFunctions、Lambda、Glue）を用いた開発経験 ・S3、EC2、SG、ELB等を含むAWS基盤全般の知識 ・テーブル定義書／Stored Procedureのレビュー経験 ・複数テーブルJOINを伴うSQL実装経験 ・Stored Procedure開発経験 ・Pythonでの開発経験 ・PySparkを用いたデータパイプライン構築経験 ・Gitを利用したチーム開発経験
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・関東の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・python(実行はRedshift)からSparkSQLへの移行案件 ・SparkSQLの移行実装は終えているが、不具合が発生しているためその修正及び試験を実施 ・環 境：AWSGlue／Redshift／SparkSQL／python -SQL実装経験（サブクエリ・外部結合を構築可能） 週5日、リモート
・SQL実装経験（サブクエリ・外部結合を構築可能） ・Python解析能力（Pythonコードを読み取りSQL化） ・Glue知識（GUIでジョブ作成可能） ・AWS基本知識（S3、IAMロール等）
DWH/BI領域における業務支援および分析基盤の構築・運用改善をご担当いただきます。
・Pythonを用いた開発実務経験 ・SQL, Power Query, VBAを用いた実務経験 ・AWS環境（Glue, Athena等）の知見・利用経験 ・データ分析業務経験（データマート作成、分析基盤の構築・運用） ・ETL処理の開発・運用経験 ・生成AI（GitHub Copilot等）の導入・活用に意欲的な方 ・GitHubを用いたソースおよびドキュメント管理の経験
国内大手カード系の情報系システムを、Snowflake と AWS Glue／Apache Airflow を用いて新規に構築するプロジェクトです。基本設計から詳細設計、実装、テストまでを一貫してご担当いただきます。 主な作業内容: ・情報系システムの基本設計～詳細設計、製造、テスト ・設計書の作成およびレビュー ・（PL枠）元請PMへの進捗報告、顧客折衝、チームの推進 勤務形態はハイブリッドで、京橋オフィスまたは大崎の顧客先とリモートを組み合わせます（リモート週2日・出社週3日）。契約は日割り精算、長期を想定しています。
Snowflake ・AWSでの設計・構築経験（特に AWS Glue／Apache Airflow の実務経験） ・SQLに関する十分な知識と実務経験 ・元請社員および顧客と円滑にコミュニケーションがとれる日本語力
DWH/BI領域における業務支援および分析基盤の構築・運用改善をご担当いただきます。
・Pythonを用いた開発実務経験 ・SQL, Power Query, VBAを用いた実務経験 ・AWS環境（Glue, Athena等）の知見・利用経験 ・データ分析業務経験（データマート作成、分析基盤の構築・運用） ・ETL処理の開発・運用経験 ・生成AI（GitHub Copilot等）の導入・活用に意欲的な方 ・GitHubを用いたソースおよびドキュメント管理の経験
農業向けIoT機器から取得されるGPSデータを活用し、データの集計・分析加工を行うバックエンドシステムの開発を担当いただきます。既存システムのリプレースに伴い、ほぼ新規開発に近い形でのプロジェクトとなり、設計から開発、テストまで幅広い工程に携わることが可能です。AWS環境をベースとしたデータ処理基盤の構築・運用を行い、大量データの処理や分析に関わる実務経験を積むことができます。 【技術スタック】 ・開発言語：Python、Java ・インフラ：AWS ・データ処理：EMR、Glue
・基本設計の対応経験 ・AWS環境下での開発経験（EMRやGlueの知見） ・PythonもしくはJavaでの開発経験
決算関連データを対象にETL処理を実施し、後続のサブシステムへデータ連携する仕組みを開発いただきます。 基本設計からテストまで一貫して参画いただき、Pythonを用いたETLロジック実装やAWS Glue等のジョブ設計・運用を担当します。 金融系ドメインのデータ品質や整合性を意識した実装・レビューもお任せします。
・Pythonでの開発経験 ・基本設計からテストまでの一連工程の対応経験 ・ETLの設計・実装経験（バッチ処理やデータ変換、ジョブ管理の実務）
製薬会社のSCM環境におけるAWS基盤の維持運用支援。AWS環境での操作・トラブル時のログ確認等の運用作業。Pythonを用いたデータ加工時のログ確認・軽微な変更・修正。アプリ改修はNTTデータへエスカレーション。
・AWSソリューションアーキテクトアソシエイトレベルの知識 ・AWS環境の操作（コマンド・コードレベルでの設定） ・Pythonでのデータ加工開発経験 ・PySparkの知識（Glue PySpark／EMR） ・自律的なスケジュール管理・定量的・定性的な報告能力 ・報連相の適切な実施 ・ロジカルライティング／スピーキングによる論理的な案件推進力 ・主体的な行動力・円滑なコミュニケーション能力
AWS上でのデータ基盤構築支援案件です。 Redshiftの設計・構築を中心に、Glueを用いたETLジョブの開発、S3からRedshiftへのデータパイプライン整備、AWS Glue Data Catalogなどのメタデータ管理設定を担当いただきます。 既存データの取り込みやスキーマ設計、パフォーマンス最適化、運用設計まで一連のデータ基盤強化を推進します。
Glue ・AWSインフラの設計/構築経験 ・Amazon Redshiftの設計・運用/開発経験 ・RDBMS（Oracle）に関する知見および実務経験 ・ETL/データパイプラインに関する基本的な理解
製薬会社のSCM領域におけるAWS基盤の維持運用案件です。 主な業務は、AWS環境での各種オペレーション、トラブル発生時のログ調査・一次対応、運用改善タスクとなります。アプリケーション改修は行わず、必要に応じてNTTデータ側へエスカレーションします。 Pythonを用いたデータ加工処理のログ確認や軽微な修正、Glue（PySpark）/EMR を用いたジョブの運用・設定変更も含みます。運用設計のドキュメント整備、定量/定性の定期レポート作成、関係者との調整も担っていただきます。 稼働は基本テレワークで、初日のみ豊洲での対応を想定しています。長期継続前提のポジションです。
運用・保守 ・AWS ソリューションアーキテクト アソシエイト相当の知見 ・AWS環境の操作スキル（CLI/Infrastructure as Code での設定運用） ・Pythonでのデータ加工開発経験（ログ確認、軽微な改修が可能） ・Glue PySpark/EMR 等の利用経験または同等の知識 ・一人称での構築/運用を推進できるビジネススキル（計画立案・進捗管理、定量/定性レポート、適切な報連相、論理的な文章/説明、主体的な課題解決、円滑なコミュニケーション） 【必須ワード】AWS、運用、Python
大手保険業界向けのデータサービス基盤構築プロジェクトに参画いただきます。 御徒町・浜松町の両拠点を中心に、基本設計・外部設計・内部設計から製造、各種テストおよびレビューまで一連の工程を担当します。 AWS上でのデータ基盤（Glue、Lambda、Step Functions、S3、Iceberg）を想定しており、既存システムや要件の調査を行いながら、主体的に設計・実装・テストを推進いただくポジションです。 週1で浜松町勤務が発生し、当面は出社中心でスタートします（フルリモート不可、リモート併用あり）。
・勤怠が安定している方 ・高いコミュニケーション能力 ・要件および既存システムの情報を整理し、基本設計・外部設計を自走して進められる方 ・Javaによる開発経験 ・主体的にタスクを推進できる方（自走力）
Dataiku上での自動生成アプリ作成いただきます。 想定される作業内容は以下です。 ・WebAppsまたはAgent Connectを用いたアプリUIの作成と、ETL・推論パイプラインの自動化設定を行います。 ・データ接続・前処理・モデル評価・運用設計を含む一連の開発およびテストを担当します。 ※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・ ETLツール経験（Informatica PowerCenter、Talend、Alteryx AWS Glue、Azure Data Factory等） ・ Pythonでのデータ処理・ML経験 ・ SQL＋データ基盤の経験 （尚可） ・Dataikuの経験
※エントリー時は◯×記載のご協力をお願いいたします （必須） ・ ETLツール経験（Informatica PowerCenter、Talend、Alteryx AWS Glue、Azure Data Factory等） ・ Pythonでのデータ処理・ML経験 ・ SQL＋データ基盤の経験 （尚可） ・Dataikuの経験
AI-OCRを使った自社サービスの精度向上。音声解析系を使ったAI指導の精度向上、生成AIを活用したIVRソリューションサービスの提供、エージェントツールの開発。要件定義~設計~開発~テストまで一気通貫で対応。
・PythonとAWS Lambdaを使った要件定義～設計～開発～テスト経験 ・生成AIへAPI組み込み経験 ・画像解析ライブラリを用いたモデルチューニング経験 ・AWS Lambda, Amazon Connect, Amazon Lex, Difyの実務経験 ・DWH構築経験 ・AWS Athena, AWS Glueの実務経験
某官公庁が推進するベースレジストリ3期開発案件。ガバメントクラウド上でのモダン開発を実施。設計~開発~環境構築まで一貫して対応。アプリ側はTypescript/Nest.js/Next.js開発経験またはAWS Lambda/Glue経験またはIaC構築経験。
・AWS環境での開発経験 ・チーム開発経験 ・コミュニケーション能力 ・Typescript ・Nest.js ・Next.js ・AWS Lambda ・Glue（Python） ・IaCを用いたAWS構築
データレイク / ETL基盤の整備として、AWS Glue（Apache Spark）を用いた分散処理およびETL開発、S3やLake Formationを活用したデータガバナンスおよびセキュリティ設計を行います。
AWS 環境でのインフラ構築・運用経験（S3 / IAM / VPC など） AWS Glue（PySpark）での ETL 開発・パフォーマンスチューニング経験
某メガバンク向けの金融プラットフォームの開発案件が既存にあり、インフラチームの一員として要件定義、設計～構築、運用を一貫して対応いただけるクラウドエンジニアの方を募集致します。 アジャイル形式で開発を続けているプラットフォームでインフラも2週間のスプリントでエンハンス対応をしております。 AWSの基礎的な部分からモダンなサービスまで幅広く利用しております。 週5日、リモート
・AWSの設計、構築、運用の一貫したご経験(目安:5年程度) ・技術要素への対応経験もしくは知見 AWS(CDK、lambda、glue、sagemaker、ecs、ec2、rds)
自動車メーカーでのデータ活用基盤の開発運用案件をご担当いただきます。 Snowflake＋AWSで構築したデータ活用基盤へのデータ取込、加工の設計、実装、テストを行っていただきます。 また、Salesforceからのデータ取込、および、AWS上で構築したアプリケーションからのデータ取込等幅広くご対応いただきます。 週5日、リモート
・snowflakeでの実務経験：1年以上 ・AWSの開発環境での実務経験 （データ連携に関わるサービス(Glue/DataZone等)に関する知見がある等）
某自動車メーカーでのデータ活用基盤の開発運用案件をご担当いただきます。 Snowflake＋AWSで構築したデータ活用基盤へのデータ取込、加工の設計、実装、テストを行っていただきます。 また、Salesforceからのデータ取込、および、AWS上で構築したアプリケーションからのデータ取込等幅広くご対応いただきます。 週5日、リモート
・Snowflakeでの実務経験：1年以上 ・AWSの開発環境での実務経験 （データ連携に関わるサービス(Glue/DataZone等)に関する知見がある等）
国内大手素材メーカーにて運用されているデータ基盤の保守・改善をご担当いただきます。AWS Glueを活用したETL処理の設計・構築・運用を中心に、Pythonでのデータ処理実装やSQLを用いたデータ抽出・加工を実施します。 また、ユーザ部門や情報システム部門と直接コミュニケーションを取りながら、要望の整理や改善提案、課題解決まで一貫して対応していただきます。リーダーもしくはそれに準ずる立場で、主体的にプロジェクトを推進できるポジションです。 【技術スタック】 ・クラウド：AWS ・サービス：Glue ・開発言語：Python ・データベース：SQL
・AWS（Glue）の設計・構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた実装のご経験 ・ETL処理プロセスの設計・管理のご経験 ・SQLに関する知見 ・リーダーもしくはそれに準ずる立場でのプロジェクト参画のご経験 ・顧客のユーザ部門や情シス部門と直接折衝されたご経験
SIer（エンド：損害保険会社）でのプロジェクト案件。 □プロジェクト概要 ・アジャイル手法を用いたAI統合プラットフォームの開発プロジェクトへ参画 ・期待：データエンジニアとしてプラットフォーム機能の増強 ・役割：AWS環境におけるETL処理の実装およびデータ基盤の構築 □業務内容（例） ・Pythonを用いたETL処理の実装 ・AWS SageMaker／Glue／Athenaを活用したデータパイプラインの構築 ・アジャイル開発手法に基づく開発プロセスへの参画 ・その他データエンジニアリングに関わる実務全般 ■求めるプロ人材、コンサルタントのスキル・経験・素養 ・PythonでのETL処理の実装経験がある人材 ・AW...
PythonでのETL処理の実装経験がある人材 AWS SageMaker／Glue／Athenaを用いた実務能力を有する人材
業務用複合機から収集した各種データをクラウドに蓄積し、ダッシュボードで可視化するプロジェクトです。 AWSを用いたバックエンド開発を中心に、Metabaseによるダッシュボードの構築・運用をご担当いただきます。 具体的には、AWS Lambdaを用いたデータ処理パイプラインの設計・実装、各種AWSサービス連携、データモデリング、可観測性の整備、ダッシュボード要件の整理と運用改善まで幅広く対応いただきます。 開発環境：AWS, Metabase 開発言語：Python, C, SQL 勤務地：八王子（週2～3日オンサイトを想定） 契約形態：準委任、長期想定
・PythonおよびSQLを用いたプログラム開発の実務経験 ・AWS環境での開発・運用経験 ・AWS Lambdaの開発およびデプロイ経験 ・上記に付随する各種AWSサービス（例：API Gateway、S3、CloudWatch、Athena/Glue、RDS/Redshift 等）の利用経験
NWの全ドメインのネットワークの運用監視を更改し、データ分析基盤に構築してデータ統合および利活用の推進していただきます。
Pythonでの開発経験 AWS Glue / Lambdaの活用経験 NW周りの知見
【募集背景】 国内大手素材メーカーで運用されているデータ基盤の保守をご担当いただきます。
・AWS（S3, Glue, IAM, EC2, RDS, Redshiftなど）の設計・構築・運用のご経験 ・Pythonを用いた実装のご経験 ・ETL処理プロセスの設計・管理のご経験 ・SQLに関する知見 ・リーダーもしくはそれに準ずる立場でのプロジェクト参画のご経験 ・顧客のユーザ部門や情シス部門と直接折衝されたご経験 ・コミュニケーション能力の高い方 ・指示待ちではなく主体的かつ柔軟に動いていただける方
データ基盤構築を担っていただきます。 サービス運用、ビジネス分析、出版社支援など、多岐にわたるデータ活用ニーズに対応します。
AWS 環境でのインフラ構築・運用経験 GCP での構築経験（特に BigQuery と IAM/ネットワーク設定） AWS Glue（PySpark）での ETL 開発・パフォーマンスチューニング
下記ご確認の上、ご応募お願いいたします。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー ・本案件は、日本人限定 ・東京の顧客先に出社可能な方 ・週5日（月〜金）で稼働可能な方 ＊副業、請負案件ではございません。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーー 某メガバンク向けの金融プラットフォームの開発案件が既存にあり、インフラチームの一員として要件定義、設計～構築、運用を一貫して対応いただけるクラウドエンジニアの方を募集致します。 アジャイル形式で開発を続けているプラットフォームでインフラも2週間のスプリントでエンハンス対応をしております。 AWSの基礎的な部分からモダンなサービスまで幅広く利用しております。 週5日、リモート
・AWSの設計、構築、運用の一貫したご経験(目安:5年程度) ・技術要素への対応経験もしくは知見 AWS(CDK、lambda、glue、sagemaker、ecs、ec2、rds)
単価相場
Glue案件を、単価相場・働き方・担当工程の観点で整理しました。求人一覧を見る前に、募集傾向と単価帯の目安を確認できます。
Glue案件は、単価だけでなく担当工程、働き方、求められる周辺スキルによって条件が大きく変わります。求人一覧では、報酬レンジとあわせて開発フェーズ、リモート可否、稼働日数を確認すると、自分に合う案件を見つけやすくなります。
Glue案件で中心になるのは、S3を起点にしたデータ収集・加工・ロード（ETL/ELT）の設計と実装です。Glueジョブ（Python/PySpark）での変換処理に加え、データカタログ設定や参照用ビュー整備など、分析基盤として使える状態に整える役割がよく見られます。
周辺では、Step FunctionsやEventBridge、Airflow（MWAA）などでジョブをオーケストレーションし、運用監視（CloudWatch/Datadog）まで含めて改善する業務も増えています。DWHはRedshiftやSnowflakeと組み合わせるケースが多く、移行・更改、性能調整、テスト、運用保守まで一気通貫で担う案件もあります。
また、Glueはデータ基盤専業だけでなく、マーケティング基盤や業務システムのバッチ、ログ/イベント収集基盤の一部として登場することもあります。APIや管理画面の開発と並行してデータパイプラインを作るなど、プロダクト開発の中でデータ連携を担当するポジションも一定数あります。
必須として最も重視されやすいのは、Glueを用いたETL開発の実務経験です。求人では、Glueジョブの設計・実装に加えて、データの取得タイミングや蓄積方式（差分/洗い替え等）を踏まえたワークフロー設計、テスト・運用まで見通した作り込みが求められやすい傾向があります。
次に、SQLの実装力が重要です。複数テーブルJOINやサブクエリを含むクエリ作成、ストアドプロシージャの読解/レビュー、データ検証のための抽出・集計など、基盤側の品質担保に直結するスキルとして扱われます。データモデリングやテーブル定義の経験を要件に含める案件も見られます。
あわせて、AWS基盤の理解（S3/IAM/VPCなど）やGitを用いたチーム開発、関係者との調整力も必須になりやすいです。データ基盤は非エンジニア部門との要件すり合わせや、設計書・レビューを通じた合意形成が発生しやすく、自走して進められるコミュニケーションが評価されます。
歓迎スキルとして多いのは、周辺AWSサービスを組み合わせた設計経験です。Step FunctionsやEventBridgeでのバッチ/ワークフロー制御、Airflow（MWAA）でのジョブ管理、Lambdaとの連携などが挙げられ、ETL単体ではなく「運用可能なパイプライン」にできる人が有利になりやすいです。
DWH/分析基盤側のプロダクト知識も加点されやすい傾向があります。RedshiftやSnowflake、Athena、BigQueryなどとGlueをつなぎ、テーブル設計やパフォーマンスチューニング、移行・更改を進められると選択肢が広がります。Apache Icebergなどテーブル形式の知見を歓迎に置く案件も見られます。
さらに、IaC（Terraform/CloudFormation/CDK）やCI/CD（GitHub Actions、Jenkins等）での自動化、監視・可観測性の整備、セキュリティ/ガバナンス（権限設計、監査ログ、データカタログ運用）に強いと、上流寄り・リード寄りの役割で評価されやすくなります。
評価されやすいのは、ETL処理を「動く」だけで終わらせず、障害時の切り分けやリトライ、ログ設計、データ一致確認など運用を前提に作り込んだ経験です。移行案件では、既存SQLロジックのコンバートや新旧データの突合、性能課題の洗い出しまで含めた実績が強みになります。
また、基本設計からテストまでを一人称で進めた経験や、設計書作成・レビューに関与した経験は、上流工程を含む案件で特に重視されます。Snowflakeを含むDWH構築案件では、テーブル定義書やETL設計書の作成、結合テストのエビデンス取得など、工程を跨いだ品質担保の経験が評価されます。
加えて、顧客や業務部門との折衝経験、リーダー/サブリーダーとしてのタスク管理・進捗管理の経験も有効です。データ基盤は関係者が多く、要件の前提整理や合意形成が成果に直結するため、技術とプロジェクト推進の両面を語れる人が選ばれやすいです。
Glue案件の中核は、AWS Glue（Python ShellまたはPySpark）とS3の組み合わせです。ここにAthenaを併用して検証クエリや参照用ビューを用意したり、Glue Data Catalogでメタデータ管理を行ったりする構成がよく見られます。権限周りではIAMやロール設計が前提になります。
DWHはRedshiftやSnowflakeが登場しやすく、ETLの出力先・参照先として扱われます。ジョブの実行制御はStep Functions、EventBridge、Airflow（MWAA）などが採用され、監視はCloudWatchやDatadogが代表例です。開発フローはGitHub/GitLabのPR運用、チケット管理（Jira相当）、ドキュメントはMarkdown/Confluence系が目立ちます。
参画後に動きやすくするためには、Glueジョブの型（入出力、例外処理、再実行性）と、環境間（開発/検証/本番）の差分管理の考え方を押さえておくと有利です。ETLの処理内容だけでなく、デプロイ方法や実行権限、運用監視まで一体で理解していると立ち上がりが早くなります。
まず確認したいのは、Glueで求められる役割が「ジョブ実装中心」なのか「基盤設計・方式検討まで含む」のかです。要件定義や基本設計から関わる案件では、データの蓄積方式や非機能（可用性・性能・セキュリティ・運用）を議論する場面が増えるため、期待されるアウトプットが変わります。
次に、実行基盤の構成と運用の責任範囲を見極めます。Step Functions/EventBridge/Airflowのどれでオーケストレーションするのか、監視・アラートや障害対応まで担当するのか、IaCやCI/CD整備が前提か、といった点で必要スキルと作業負荷が大きく変わります。
最後に、接続先のデータ基盤（Redshift/Snowflake/Athenaなど）と求められるSQLレベル、移行・更改の有無を確認しましょう。既存ロジック移植やデータ突合が主題なら調査・検証の比重が高く、0→1の構築なら設計判断と標準化が成果になります。自分の強みが活きるタイプを選ぶのがミスマッチ回避につながります。
求人傾向を見る限り、Glueは単発のETL開発に留まらず、データレイク/データウェアハウスの継続運用や更改プロジェクトの中核として使われています。既存基盤の移行、データ統合、データカタログ整備など、データ活用の前提を整える領域で継続的に需要が出やすいスキルです。
また、Glue単体の知識よりも、周辺のオーケストレーション、IaC、監視、権限設計とセットで評価される流れが見られます。データ品質や運用自動化、パフォーマンス改善を含めて「安定稼働する仕組み」を作れる人は、保守・改善フェーズでも価値を出しやすいでしょう。
さらに、SnowflakeやBigQuery、Databricksなど複数基盤と併用される案件もあり、クラウド横断のデータパイプライン経験が積みやすい点も特徴です。Glueを入口に、データモデリングやガバナンス、アーキテクチャ設計へスキルを拡張していくキャリアが描きやすいと言えます。
GlueジョブをPythonまたはPySparkで設計・実装し、テストや運用まで回した経験があると応募しやすくなります。GUIでジョブ作成ができるレベルを条件にする案件もありますが、実装・障害対応まで含めて経験していると選択肢が広がります。
単純な抽出だけでなく、複数テーブルJOINやサブクエリを扱う実装力が求められやすいです。設計書レビューやデータ突合、ストアドプロシージャの読解が含まれる案件もあるため、データ検証まで含めてSQLで説明できると強みになります。
ETLの実行制御ではStep FunctionsやEventBridge、ジョブ管理でAirflow（MWAA）がよく併用されます。監視はCloudWatch（必要に応じてDatadog等）を前提にすることが多く、運用設計まで関わるならIAMやS3の権限・データ管理も押さえておくと参画後に動きやすいです。
既存ロジックの移植だけでなく、新旧データの一致確認、性能課題の洗い出し、テストのエビデンス取得など、品質担保の進め方が重視されます。調査・検証の比重が高くなりやすいため、原因切り分けや関係者への説明ができる経験があると評価されやすいです。
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