BigQueryの案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】

【サービス概要】
ビジネス書を中心に1冊10分で読める要約を提供するWebサービスです。
知識、仕事のスキルや教養を効率的に身につけたいビジネスパーソンに向けて、
教養や不朽の名作を含む「ビジネスパーソンがいま読むべき本」の要約を提供しています。
会員数は累計93万人を超え、個人のユーザーだけではなく、法人にも550社以上に利用いただいています。

【今後の展開】
機械学習を使ったレコメンドエンジンの開発、自然言語処理などの技術を活用したコメント機能など、
新しい機能やサービスを展開していきます。
【お任せしたい仕事】
・既存ネイティブアプリケーションをFlutterでリニューアル
・リニューアルに際し、既存システム課題の解決

データ分析基盤の構築・運用を担っていただきます。
・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
・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

国内既存サービスの海外ローカライズ版プロジェクトにおいて、サーバーサイドエンジニアとしてご活躍いただきます。
【業務詳細】
・サーバサイドアプリケーション開発
・サービス設計、業務フロー設計
※業務上英語を利用することがあるため、英語を利用した開発を望まれる方にはお勧めの環境です。

【作業内容】
・BigQuery/RDS/Tablauを用いて、スマートフォンゲームコンテンツのデータ集計
・BIの構築
・管理画面でのKPI実装経験

大手総合メーカー様のデータ統合基盤構築・活用の両面をサポートするプロジェクトです。
メーカーでありながら複数の直営ECを保有しており、これらを対象に売上向上に向けた保有データ（顧客、キャンペーン、プロモーション）の分析、解決策の立案、検証をご担当いただきます。
【業務詳細】
・クライアントのビジネスモデル理解に基づいた要求整理
・データ分析による現状の理解、課題の発見、解決策の立案、検証
・社内外MTGへの参加・アウトプットのプレゼンテーション

不動産のサービスやマーケティングサービスを提供している企業にて各種マーケティングデータの活用によりクライアントのマーケティング戦略実現をご支援する新規事業で、決済のトランザクションデータや顧客データを活用した予測モデルの構築に携わっていただきます。
【業務詳細】
クライアントの戦略理解に基づいた要求整理・要件定義
データフロー構築
分析・予測モデル構築
スケジュール・タスク管理
社内外MTGへの参加・ファシリテート

某テレビ局での視聴率や顧客情報などのデータ基盤構築PJに携わって頂きます。テレビ局内の全てのデータを集約して、ビッグデータを活用していこうという試みの中で、
他部署から○○なデータを見たいと言われた場合にそれをデータに出力するような基盤構築を行うPJです。
業務内容としては、求められるデータ要件を取り出すに当たり、DB設計やアーキテクチャの設計、データの収集やその加工などを行って頂きます。

エンジニアリングマネージャーとして機械学習を用いた商品の査定ができるプラットフォームの開発に携わっていただきます。
データから得た示唆を活用する運用設計・実装を行っていただきます。

SREグループに所属し、すでに運用中のサービスの運用作業及び、新規構築中のサービスの構築、既存インフラの改善作業を行っていただきます。
主にBtoB向けのサービスに携わっていただきます。
【業務詳細】
・AWS等クラウドサービスを活用した自社サービスのインフラ設計/構築
・Docker、Amazon ECS等コンテナ技術を軸としたシステムアーキテクチャの整備/運用
・スピード感のあるサービス開発を支えるエンジニアリング環境構築と改善
・自動化の推進
・運用作業の実施及び仕組み化の推進といった内容を成果を出すための必要性とご経験に応じて推進いただきます

【案件詳細】
・Djnagoを使ったCMSの開発
・BigQueryデータの集計作業またはリカバリ作業
・dhv2によるデータ取り込み
・BigQueryなどのGCPの保守作業

飲食業界向けWebアプリケーションの開発をお願いいたします。

【業務内容】
新規プロダクトのフルカスタマイズのモバイルオーダー「トレタO/X」におけるユースケース設計/データモデリング/サーバーサイド開発
【使用技術】
・Ruby on Rails / Go / Clojure
・MySQL / PostgreSQL / BigQuery / Datomic Cloud
・Angular / React / Next.js
・AWS / GCP / Vercel

日本最大級のネット通販会社のECサイト運用チームにて、データエンジニアとして活躍していただける方を募集しております。
「小品種多量販売」を掲げ、厳選された商品を日本全国で販売をしていくために購買意欲のある消費者の受け皿として、メディアミックスチームと連携しながらECサイトを運用していきます。
その中で、今後の販売領域の拡大のため、データ活用を推進するチームに参画していただきます。
◎「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！
【具体的には…】
● KPIダッシュボードの運用、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）
● 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

コンサルティングファーム内にて以下業務に従事いただきます。
・自動車関連企業のデータ分析（クラウド)
・GCP上でのデータ分析基盤開発

コンサルティングファーム内にて以下業務に従事いただきます。
・自動車関連企業のデータ分析（クラウド)
・GCP上でのデータ分析基盤開発

【仕事内容】
1.現状課題の分析やヒアリング
2.上記課題解決のための方法検討・設計
3.上記解決方法の実装・リリース（自社または、発注）
4.リリース後、問題解決出来たかの振り返り
以降、1~4の繰り返し
【一日の仕事の流れ】
例：施策Aに対する打ち合わせ -> 施策Aに対する解決方法検討 -> 施策Bに関する分析データ抽出 -> 施策Cに対する動作検証・リリースなど
※施策の規模等によって異なります

【案件概要】
お客様の課題解決にあたり、データ分析基盤プロダクトの導入支援、および運用サポートを担当いただきます。
顧客満足度関連の指標を活動KPIに、サービスの定着化を支援しながらも顧客課題から新たに生じるプロダクトの改善について、社内提案も行います。
《当職に期待すること》
・お客様の課題解決に寄り添い、顧客満足度の向上を実現し継続的な関係性を築く
・お客様の業務上の課題/目標のほか、当社サービス/システムや関係する技術情報を必要な範囲で把握した上で、社内外の関係者と適切にコミュニケーションができる
・お客様からの改善要望やシステム要件から対応優先度や詳細設計をまとめて、プロダクト/開発部門へ機能改善の提案ができる

【業務内容】
・データ構造設計
・大規模データウェアハウスの設計・保守・運用
・アーキテクチャ設計
・セキュリティ対策
・新機能検証、クエリチューニングを含む負荷対策、障害対応
・計算リソース割り当ての分析、最適化手法の開発
・インフラ構築
・データ収集・加工周りの実装含む
・ソフトウェアエンジニアへの生産性への寄与
・開発環境構築
・レギュレーション/ドキュメント作成
【業務詳細】
コア部分であるデータ基盤（収集・蓄積・加工・活用）の設計を含む全体のアーキテクチャ設計、
インフラ構築・運用を担うコアポジションになっていただける方を募集しています。
ミドルクラスおよびシニアレベルの採用を考えており、
ジュニアクラス（1〜3名）およびオフショアチームを牽引するマネジメントも担っていただきます。

現在、新規プロダクトとして進めている暗号資産販売所の開発をするエンジニアを募集しております！
初期の設計フェーズから進めており、5-10人程度のチームで開発を行います。
バックエンド開発の具体的な業務としては、暗号資産を売買するシステムの開発がメインとなるため、
ブロックチェーン開発ではなくGoによるアプリケーション開発やAPI開発となります。
想定している作業内容は以下になります。
・Go言語によるWebアプリケーション開発、API開発、バッチアプリケーションの開発
・アプリケーション要件に基づいたアーキテクチャの設計、ミドルウェアの選定
・システム開発の中での課題発見、課題解決の実行
開発言語：Go
インフラ： Google Cloud Platform(Compute Engine, Kubernetes Engine, Spanner, Cloud SQL, Storage, Stackdriver Logging, Dataflow, Pub/Sub, etc.)
構成管理ツール： Terraform
分析基盤：BigQuery / Looker / Data Studio
モニタリング：Stackdriver Monitoring / Datadog / PagerDuty / Sentry
CI/CD：Circle CI / Spinnaker
Knowledge Tool：Crowi / Confluence
そ䛾他：GitHub / Slack
開発手法: Agile (Scrum, Kanban, etc.)

大手のWeb系の企業にて、
データ分析で某印刷サービスにおける意思決定を支援する業務を担っていただきます。

マルチクラウドAutoMLサービスのMLOps機能の企画・設計・開発及びプロフェッショナルサービスの提供、MLOps案件リードを担っていただきます。
・マルチクラウドAutoMLクイックレポートの作成
・機械学習モデルの学習データ収集の仕組み化
・データ前処理、学習、デプロイのパイプライン作成
・モデルの精度監視、再学習のデータパイプライン作成、再学習

【案件概要】
・検索エンジンにおけるスコアロジックの開発
・UI/UX 向上のための機能開発
・A/Bテストを用いたデータ・ドリブンでの開発
・案件データベースのパフォーマンス改善
・BigQueryを利用したメール配信の最適化
など、既存サイトでの機能追加がメインになります

【案件概要】
データ分析基盤の開発エンジニアとして、当社が扱うビジネス上のつながりのデータや、
ユーザーの行動データを活用するための分析基盤開発を行うことで、事業の成長を担っていただくことがミッションです。

【具体的な業務内容】
・データのETL処理やETL処理のためのスクリプト・システム開発運用業務
・データの傾向や内容を知るための集計・分析・可視化
・AWSを用いた分析基盤構築および運用業務
・当社で取り扱うデータのセキュリティ対応
【裁量】
・OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができる
・企画を決定する場に、実装を担当する開発メンバーが参加している
・タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う
・全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う
【労働環境】
・フレックスタイム制が採用されている
・仕事中、イヤホンの装着が許容されている

ゲーム事業で蓄積されたビッグデータを用いたデータ分析環境の基盤構築および開発、管理を行っていただきます。
環境構築にとどまらず、社内共通の内製BIツールで利用するためのデータ集計や、
各タイトルのデータ分析者とのやりとりを通じてゲーム品質やサービス改善に繋がるための業務を担当していただきます。

• Azure、AWS、GCPのサービスを利用した分析環境構築、保守
• KPIレポートなど分析業務自動化対応
• キャンペーンや補填の対象ユーザーなどのデータ抽出対応

大手携帯電話通信事業者様にて各種データツールにて解析を行う業務に携わって頂きます
【案件詳細】
・SQLの作成
・データ分析等

自社開発している中小企業が集客のために利用する広告代理店 への支援サービスや、Googleマイビジネスを利用した店舗集客支援サービスなどの成長に対して
データ分析・仕組み化の観点から携わっていただきます。
具体的には、
・サービスの現状分析および課題分析
・サービスに対する効果予測および、その仕組み化 ・サービスに対するデータ分析を土台とした提案

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。
【案件詳細】
・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
【組織体制】
現在のプロジェクトチームメンバーは6名。経験豊富なメンバーが揃っているので、多くを学び成長していける環境です。

自社データ基盤のデータハンドリング担当業務に携わっていただきます。
【案件詳細】
・自社データ基盤上でのデータ流通ワークフローの構築
・自社データ基盤上のデータの集計,分析,可視化などの加工業務全般
・データ抽出
・分析ツールの選定、導入

・GCP データ基盤（収集、加工、蓄積）の設計・構築
　┗Airflow, BigQuery, Dataproc
・Azure 機械学習アプリケーション基盤の設計・構築
　┗Azure Kubernetes Service, kubeflow
・Azure ログ基盤の設計・構築
　┗Azure Kubernetes Service, ElasticSearch, FluentD, Kibana
・AWS アプリケーション基盤の設計・構築
　┗ECS Fargate, Lambda, CloudFront

Google Cloud Spannerを使ったシステムの設計と、各種APIの調査・実装を行なっていただきます。