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大手医療ヘルスケア分野における大規模電子カルテシステムのリプレイスおよびデータ移行プロジェクトにご参画いただきます。
Claude Code等のAI支援ツールを積極的に活用しながら、移行スクリプトの開発やデータ変換ロジックの構築、
データ整合性検証などを主導的に推進していただく想定です。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・大規模データ移行(ETL・移行ツール開発・移行リハーサル)の実務推進
・Claude Code等を用いた移行スクリプトおよび変換ロジックの開発
・AI生成によるマッピング定義や変換ロジックのレビューおよび検証作業
・データ整合性検証および検証プロセスの構築
※詳細は面談時にお伝えします。
■開発環境
・バックエンド:Kotlin(JVM)
・フロントエンド:React + TypeScript
・データベース:PostgreSQL
・バッチ処理:AWS Step Functions
・ログ・監視:OpenTelemetry 準拠
・大規模データ移行(ETL・移行ツール開発・移行リハーサル)の実務経験およびデータ整合性検証の実務経験
・Claude Code等のAI支援ツールを活用した移行スクリプト・変換ロジックの開発経験(プロンプト構造化を含む)
・AI生成した変換ロジック・マッピング定義のレビューおよび検証経験(データ欠損・変換誤りの検出スキル)
大手電子部品メーカー様向けのプロジェクトで、AI・データ活用基盤の強化を行なっていただきます。
本プロジェクトでは、Databricksを中核技術として採用し、データパイプラインの構築や多様なデータソースの統合を推進しています。
事業拡大に伴い、今後も連携対象のデータソースや部門が増加する見込みです。
そのため、単に実装を行うだけでなく、複雑な業務要件や複数のデータソースを理解し、
最適なデータ構造を設計できるデータモデリングを担当いただきます。
・データ基盤/DWHにおけるデータモデリング・設計経験
・ETL/ELT等のデータパイプライン設計・構築経験
・SQLを用いた複数データソースの加工・統合経験
・業務要件を踏まえてデータ構造を検討し、自走して関係者と調整できること
大手自動車流通企業のマーケティングチームにて、
各種システムの開発および運用プロセスの改善をご担当いただきます。
PoC(概念検証)を通じた新規アイデアの迅速な具現化やデータ利活用環境の構築をはじめ、
フロントエンドからデータエンジニアリング、インフラ領域まで幅広く対応し、
チームの自律的な課題解決体制づくりをご推進いただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・マーケティング基盤および各種システムの開発・運用プロセス改善
・PoC(概念検証)を通じた新規アイデアの具現化およびデータ利活用環境の構築
・ETLパイプラインの設計・構築およびログ・イベントデータの収集・集約基盤の構築
・定例ミーティングやディスカッションを通じた課題発見・解決体制の構築推進
・要件定義から基本設計、詳細設計、実装、テスト、運用保守までの一連の対応
※詳細は面談時にお伝えします。
(開発環境)
言語:HTML、CSS、SQL
FW:Tailwind CSS
サーバ構成:AWS(Lambda、AppSync、API Gateway、Glue、Athena、CloudWatch、Kinesis、DynamoDB)
その他ツール:Fluentbit、Datadog
・AWS(Glue/Athena等)を用いたETLパイプラインの設計・構築経験
・CloudWatch/Kinesis/Fluentbit等を活用したログやイベントデータの収集・集約基盤の構築経験
・DWHやデータレイクにおける大量データの構造化・クエリ最適化の経験
各種マーケティングツール(GA4、GTM、BigQuery、AB Tasty等)のGTM経由での
導入・構築および各種タグ実装をご担当いただきます。
マーケティング運用にとどまらず、GMP連携基盤の環境構築やSQLを用いた
データの抽出・処理・検証、ならびに各種ツール連携・基盤実装をご対応いただくポジションです。
・GTM(Google Tag Manager)を経由した各種ツール(GA4、BigQuery、AB Tasty等)の導入・構築・タグ実装経験
・GMP(Google Marketing Platform)の実装・構築経験
・SQLを用いたデータ抽出・処理・検証スキル
ライブ配信事業における、Youtubeのデータ取得バッチ基盤リファクタリングおよびdbt移行に携わっていただきます。
・Youtubeの既存バッチの保守
・StepFunction管理dbtの分離
・既存バッチの処理フローの整理
・新バッチ開発(StepFunctionsベースからk8sコンテナベース構成へ移行)
・GCP 実務経験(BigQuery / GCS / Pub/Sub / GKE のうち複数)
・Kubernetes 運用経験(Argo Workflows / ArgoCD は特に歓迎)
大規模グルメサービスにおける新設の検索基盤チームへのご参画となります。
業務の進め方としては、検索案件について要件定義段階から関わり、
企画や他の開発チームと連携しながら要件を実現していきます。
検索体験や検索施策の成否は検索基盤によって決まると言っても過言ではなく、
案件の初期段階から深く関わり、その実現のためにエンジニアの立場から積極的にアイデアを出していくことが重要となります。
【具体的な業務内容】
・検索関連プロジェクトにおける要件定義からリリース後の運用・保守までを包括した検索プラットフォームの開発
・Apache Solr の導入、運用管理、およびパフォーマンス最適化
・全文検索エンジンへのデータインデックス処理と、検索エンジンとのインターフェース設計・保守
・CI/CD やモニタリングなど、検索インフラの運用基盤の構築
・Elasticsearch や Vespa など、Apache Solr 以外の全文検索エンジンの調査・検証および導入対応
・技術的な課題の解決や、新しい価値の創出を目的としたソリューションの企画・提案
・高トラフィックおよび大規模データを前提としたシステム構成の設計
・システムの継続的な安定稼働を目的とした技術的負債の整理・解消
・Solr, Elasticsearchなどの全文検索エンジンを用いた設計・開発・構築・運用の経験
┗特に設計の経験を重視しております。
・業務時間外のオンコール対応が発生した場合にも対応いただける方
自社プロダクトをはじめとするAI技術やAIエージェントを活用し、
社内業務の効率化・自動化の仕組みを設計・実装するプロジェクトです。
要件定義からAIエージェントの導入・運用、さらにはAI活用を支えるデータパイプラインや
アーキテクチャ設計にいたるまで一気通貫で担当し、業務プロセスの自動化・自律化を推進していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・AI技術(AIエージェント等)を活用した社内業務の効率化・自動化システムの設計および実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用にいたる一気通貫での業務プロセスの自動化推進
・AIデータプラットフォームにおけるデータ設計、アーキテクチャ設計、およびデータ基盤構築の支援
※詳細は面談時にお伝えします。
・社内ツールまたは業務フローの自動化システムを実装・運用した経験
・LLMを活用したシステム開発の実務経験1年以上
・データパイプラインまたはETLの設計・実装経験
・要件定義から実装まで一気通貫で開発した実務経験
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。
・既存集計フローの自動化・効率化
・既存帳票(Excel, CSV)からのSQL作成、BI(QuickSight)での可視化・分析
・AWS(Glue, Athena等)を用いたETL処理、データレイク・データマートの構築
・既存のデータ分析基盤の改修・運用保守
・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
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。
・既存集計フローの自動化・効率化
・既存帳票(Excel, CSV)からのSQL作成、BI(QuickSight)での可視化・分析
・AWS(Glue, Athena等)を用いたETL処理、データレイク・データマートの構築
・既存のデータ分析基盤の改修・運用保守
・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
大手製造業のグループ会社にERPを導入しており、各社に五月雨で導入する長期プロジェクトになります。
2021年から対応開始し今後1-2年、半年くらいの単位で各社に導入、直近では年末リリースETLによるデータ連携機能の開発を主とするプロジェクトです。
ERPとのI/F部分(見積受注など)をEAIツール/DataSpiderなどを使用して開発していきます。
まずはETL開発スキルを習得頂きつつ、プロジェクトリーダ/開発リーダの補佐を通してお客様との折衝を覚えて頂きたいと考えております。
その後社員化された際は、リーダとしていくつかの案件をリードして頂きたいです。
・システム開発(基本設計~総合試験)の経験(数年)
・開発チームリーダー/サブリーダーの経験(数プロジェクト)
損害保険会社のシステムリニューアルにおいて、Pythonを用いたデータ移行ツールを開発します。
データマッピングを実施し、決まったフォーマット(フラットファイル)への移行を担当いただきます。
データエクスポート/ロード処理は別チーム対応のため、本案件のスコープ外です。
・移行プロジェクト経験(特にデータマッピング経験)
・Pythonでの開発経験
・中堅以上の技術力を有するプログラミングスキル
※未経験の言語にも一定期間でキャッチアップ可能な方
印刷EC事業におけるデータエンジニアを募集しております。
各事業および全社のデータ分析基盤(DWHとデータパープライン)の設計・構築・運用を行っていただきます。
各種システムからのBigQueryへのデータパイプラインの構築・運用
関連部署や関連チームとのコミュニケーションが必要になります
BigQuery上のデータウェアハウス・データマートの加工処理の構築・運用
チームの開発プロセス・運用プロセスの継続的改善
関連部署(事業部、データアナリスト、プロダクト開発チーム等)との要件調整・優先順位付け
・複数ステークホルダー間での要件調整、優先順位付けの経験
・GCP、AWSなどクラウドでのデータ分析基盤の構築・運用経験
・BigQueryの利用経験(1年以上必須)
・DWHへのデータパイプラインの運用経験
・データベースに関する知識とSQLの利用経験
・Python開発経験
・チャットコミュニケーション(Slack)が中心となるため、チャットコミュニケーションに抵抗がない方(必要に応じてMTGも実施します)
・他メンバーを尊重し、建設的な議論やコミュニケーションができること
ソーシャルECアプリにおけるデータエンジニアリング業務です。
データ活用ニーズの明確化から、パイプラインの設計・構築、
BIツール整備、運用保守までを一気通貫で担っていただきます。
【業務内容】
① データ基盤の設計・構築
収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。
リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。
② 全社のデータ活用支援
PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール(Looker Studio等)の設計・構築や、分析業務の一部も担います。
「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。
③ 運用・監視基盤の整備
モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。
④ ML基盤の整備
AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担っていただきます。
MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。
【開発環境】
言語:SQL, Go, Python
サーバ構成:Google Cloud (BigQuery, Cloud Spanner, Firestore)
開発ツール:GitHub, Terraform, GitHub Actions
その他ツール:Looker Studio, Slack, Notion, Google Spread Sheets
・データ基盤の設計、構築、保守、運用の実務経験
・データモデリングの経験、および高度なSQL構築能力
・Dataform、dbt、BigQueryなどの実務利用経験
・GitHub、Terraform、CI/CD、プログラミング言語を用いたソフトウェア開発経験
ライブ配信事業におけるデータ分析業務として、
LLM/Agentを用いた内製化・効率化のためのデータ分析Agentの開発・運用を担っていただきます。
Text-to-SQLやRAGを中核としたAgentの設計・実装・評価、およびデータ構造の最適化を通じて、
分析業務の自動化や精度担保を推進していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・社内データを対象とした分析Agentの開発(自然言語での問い合わせから正確な分析回答を導く仕組みの構築)
・属人化していたデータ分析業務の自動化による内製化・効率化の推進
・誤った数値を返さない仕組みづくりなど、Agentの精度および信頼性の担保
・データ構造の理解に基づく、Agent観点でのコンテキスト設計やメタデータ定義
※詳細は面談時にお伝えします。
【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL(Terraform)
ETL:dbt, Trocco
データストア: MySQL, Snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion
・Text-to-SQL/RAG型のAgentを自力で実装した経験
・複雑なJOIN・集計・サブクエリに対応できる実務レベルのSQLスキル
・データ構造を読み解き、Agentに必要な情報を定義できるコンテキスト設計のスキル
・LLMの特性(ハルシネーション、コンテキスト長制約等)への理解と、精度を担保する具体策を講じるスキル
・Claude CodeやCursorなどのAgentを日常業務で使用している実績
大手生命保険会社におけるデータ活用基盤の整備・運用プロジェクトです。
Snowflakeを中心としたクラウドデータ基盤の構築・運用を推進しており、
データエンジニアリング領域の中核メンバーとして設計から運用まで幅広くご担当いただきます。
社内のデータ活用促進や分析基盤の高度化を支える重要なポジションです。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・Snowflakeを用いた環境の設計、構築、および運用の管理
・データウェアハウス(DWH)における構造の設計および最適化の実施
・ETL/ELTプロセスの設計および開発業務
・効率的なデータパイプラインの構築および安定運用
・SQLを活用したデータの加工および分析業務のサポート
・パブリッククラウド環境を跨いだデータ連携の実現
・システムの処理速度向上に向けた調整、および運用プロセスの改善
・関連する部署との要件の整理、および技術的な支援の提供
※詳細は面談時にお伝えします。
【開発環境】
Snowflake, SQL, Python, dbt, Terraform, AWS / Azure / GCP, Snowpipe,
・Snowflakeを活用したデータウェアハウス(DWH)の設計および開発における1年以上の実務経験
・マルチクラスターや共有ストレージなど、Snowflake固有の構造に関する基礎的な知識
・SQLを用いたデータ加工やデータ分析の実務経験
・業務要件に適合したデータモデリング(スタースキーマなど)の実践経験
複数のEdTechプロダクトを横断的に支えるデータ基盤の構築、整備、運用をご担当いただきます。
データパイプラインの設計・構築・保守運用をはじめ、Google Cloudデータ分析基盤の管理や、
データ品質・信頼性を向上する仕組みの構築、日々のエラー・障害対応などを幅広くお任せいたします。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・AirflowやDataformなどを用いたデータパイプラインの設計、構築、保守運用業務
・Google Cloudデータ分析基盤の管理、保守運用業務
・データ品質および信頼性を向上させる仕組みの構築
・日々のデータ基盤におけるエラーや障害への対応業務
※詳細は面談時にお伝えします。
・Pythonを用いた開発、運用の経験
・Airflowなどのワークフロー設計、実装、運用の経験
・データエンジニアリング領域における実務経験(2年以上)
クライアント(HR系)のデータマネジメント部署にてデータマートの開発業務を担当いただきます。
データ分析/活用プロジェクトへ参画いただき、データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきつつ、データ要件の定義や必要に応じて各種調査も一部ご担当いただきます。
【具体的な業務内容】
分析用データ基盤/ワークフローの開発・保守運用(Azure Databricks / dbt / Airflow)
データマートの開発・保守運用
データに関わる各種調査
・SQLを用いた分析用データマートの開発(要件定義、設計含む)・運用経験3年以上
・クラウドDWH利用経験3年以上(Azure Databricks、Amazon Redshift、BigQuery)
・大量データのハンドリング経験
・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験
大規模事業における各種システムの単体・連携テスト工程の効率化に向け、
テスト自動化や体制構築と並行し、システム間のデータ連携(インターフェース)の整理、
およびASTERIAを用いたデータ連携基盤の設計・構築を推進していただきます。
【下記の業務を担っていただく想定です。】
・ASTERIA Warp等を活用したデータ連携基盤の設計および構築
・各システム間におけるインターフェースの整理、定義、および設計
・テスト工程で必要となるテストデータの連携設計および実装(ETL処理:データ抽出/加工/連携)
・会計システムをはじめとする外部システムとのデータ連携対応
・業務部門や開発部門などの関係各所との要件調整、および仕様のすり合わせ
・データ連携の観点から課題を抽出し、テスト工程効率化に向けた改善提案の実施
※詳細は面談時にお伝えします。
・テスト計画書やテスト要件定義書を、実務において一人称で作成した経験
・要件整理(ヒアリング)から設計工程までを一気通貫で対応可能なスキル
・関係部門やステークホルダーと円滑な合意形成ができる高いコミュニケーション能力
大手コンサルティングファーム内における、全社横断データ分析基盤(DWH/データマート)の設計・構築・運用プロジェクトです。
Azure環境をフルに活用し、データパイプラインの開発やデータモデリングを推進します。
各ビジネス部門との要件整理から、既存基盤の保守・改善までを裁量を持って担当していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・データウェアハウス(DWH)およびデータマートの設計・構築・最適化
・Azure環境を中心としたデータパイプラインの開発・運用
・ビジネス部門との要件整理、およびデータモデリング
・既存データ基盤の保守、パフォーマンス改善
※詳細は面談時にお伝えします。
・DWH / データマートの設計、構築経験(3年以上目安)
・SQLを用いたデータモデリングの実務経験
・クラウド環境でのデータ基盤の設計、運用経験
・Azure環境(Azure SQL Database, Azure Data Factory等)での開発経験
プロジェクトや開発・運用プロダクトにおけるデータ活用を主目的とし、
AI活用を前提としたダッシュボードの構築・運用、管理、各種ログデータ分析を通じて課題解決を支援します。
アジャイル環境下でBI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築を実行する役割を担います。
下記の業務を担っていただく想定です。
・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築のアジャイル形式での実行
・AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果の提供
・外部データの取り込み、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み
※詳細は面談時にお伝えします。
・SQLの実務経験3年以上(複雑な集計、データ取得が可能なレベル)
・Google Spreadsheets(関数、ピボットテーブル)の実務経験3年以上
・AIおよびAPIを用いたデータ収集、パイプライン構築経験
・ビジネスインテリジェンス(BI)の構築経験3年以上
・データ集計、分析結果のレポーティング実務経験3年以上
・AWS Athena または Google BigQuery の利用経験1年以上
プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の設計・開発・運用からパフォーマンス改善まで、エンジニアリング全般を担当します。
全社的なKPIマネジメントやアナリスト業務の支援、さらには社外パートナーへの基盤導入支援や新規技術の調査など、幅広くデータ活用を推進する役割です。
下記の業務を担っていただく想定です。
・データ分析基盤の設計、開発、運用およびパフォーマンス改善
・AI、分析基盤、BI(ビジネス・インテリジェンス)の運用支援
・社外パートナーへの基盤環境導入および運用支援
・基盤に関する課題解決や新規技術の調査・導入
※詳細は面談時にお伝えします。
・データ分析基盤の開発、運用、保守の実務経験3年以上
上記に加え下記のうちいずれかのうち2つ以上該当
・SQLの実務経験3年以上(パフォーマンス最適化が可能な上級レベル)
・Linuxの実務経験3年以上(ミドルウェア設定、各種コマンド活用)
・実プロダクトまたは基盤の開発、運用経験5年以上(2件以上)
・AWSまたはGCPを用いたパブリッククラウド開発、運用経験3年以上
■担当業務
・Databricks、Snowflake を中心としたデータ分析基盤の調査・検証・運用設計(ガイドライン整備等)
・PowerBI/Fabric 等のBIツールを活用した分析基盤との接続・資料化
・技術調査や社内外の知見収集を通じた最適な設計・運用方法の提案
・データメッシュ構想や最新データプロダクトの活用に関する資料作成
・データ分析基盤の構築経験(構成検討など上流工程からの参画経験)
・Databricksの利用経験
・Snowflakeの利用経験
・Pythonを用いた基本的なデータ処理やスクリプト作成経験
・データメッシュやモダンデータプラットフォームの設計経験
データ活用コンサルティングを展開するスタートアップ企業にて、クライアントのデータ基盤構築およびデータハンドリング業務の支援案件です。
主な業務はDWHの構築、DataSpiderを用いたデータ連携、BIツールを活用したダッシュボードの作成です。 現場コーディングを主軸に、基盤設計・実装を担当してもらいます。
(工程)要件定義、基本設計、詳細設計、実装
(開発環境)
言語:SQL、Python
FW:案件により異なる
サーバ構成:AWS、Snowflake、BigQuery等
その他ツール:DataSpider、BIツール(Tableau、BI等)
・データエンジニアリングまたはデータ基盤構築の実務経験5年以上
・SQL、Pythonを用いたデータハンドリング経験
・開発実務経験
・DWH(Snowflake、BigQuery等)の利用経験
・構築経験
ライブ配信事業における、データ基板の設計業務に携わっていただきます。
・Trocco / dbt を用いたETLパイプラインの設計・改善
・Snowflakeのロール・権限設計、マスキングポリシー・タグ伝播の実装支援
・データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備
■開発環境
使用言語: Python, SQL, HCL(Terraform)
ETL:dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion
・データパイプライン設計・実装の実務経験(4年以上)
・クライアントワークにおける要件定義経験(3年以上)
・Snowflake を用いたDWH構築・運用経験
・SQL / Python の実務経験
通信企業向けの既存システムの廃止に伴い、Snowflakeを活用したDWH上でのデータ加工処理・アプリケーション開発を行う案件です。
・Salesforce等の複数データソースからSnowflakeへ取り込まれたデータを加工・集約する処理の実装
・Snowflake上のデータを用いて、既存システムで提供していたデータサービス/帳票機能の再構築(リファクタリング)
※基盤は別チームが担当
・Snowflake上でのデータ加工・集計処理(SQL中心)の設計・実装
・Python/Shell等を用いたバッチ処理の開発
・既存設計書・データ仕様書の読解、データ構造の整理
・実装方針・仕様について顧客と調整
・SQLによるデータ加工・集計の実務経験(3年以上目安)
・DWHを用いたデータ加工/ETL開発経験
・PythonまたはShellによるバッチ開発経験
・設計書を読み解き実装へ落とし込んだ経験
Excelでデータを手作業で加工、集計処理をして、収益管理をしているところを
Tableauでレポート表示をしたいという案件になります。
Tableauprepを使ってExcelやCSVファイルを収集、加工して、Tableauが読み込める形式に変換。
そのデータを元にTableauレポートを作成していきます。
※Tableauのレポート作成の要員は目処がたっており、Tableauが読み込める形式に加工する部分までの要員を探しています。
・要件定義〜設計の経験
※お客様との打合せ(ヒアリング)から処理フローまで落とし込める
・2名〜3名程度のメンバーを付けて開発リード経験
・Tableauprepでの加工処理の経験
Snowflakeを活用したデータ連携基盤システム更改案件において、
設計工程の途中からご参画いただきます。
(AWS GlueからPythonの実行)
【開発言語等】 Snowflake、Python、AWS Glue、など
【スケジュール】
・2025年12月まで 設計工程
・2026年1月~4月 PG/PT ※上位チーム8名体制(プロパー2名)で推進 ←こちらへの増員となります
・2026年5月~7月 ITA、ITB
・2026年8月~10月 ST、ユーザーテスト
・2026年11月 リリース
・データ連携基盤案件におけるETLやDWHなどのバッチ側システム開発経験
・Pythonでの開発経験
・ジョブ設計やジョブネット設計などの開発経験
・マテリアライズドビュー(Materialized View)を利用したSQL作成経験
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
・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、ネットワークの基礎知識
・IaC(terraform)を利用したインフラリソースの管理経験
・Github,Gitを利用したコード管理・チーム開発経験
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