AWS × データサイエンティストのフリーランス案件・求人一覧 | 3ページ目

作業内容 【20代～40代の方向け】 AIを活用した分析基盤の開発案件です。大量データの収集・加工・分析処理を行うシステムの構築を担当いただきます。データサイエンティストと連携しながら開発を進めます。 【作業内容】 ・Pythonによるデータ処理開発 ・ETL処理の実装 ・データ分析基盤の構築 ・バッチ処理開発 ・ログ分析および改善対応

作業内容 ・実験用と本番環境の両方でPDF/HTML/Officeファイルを処理するパイプラインを構築する ・Promptエンジニアリング ・EDAを実施し、データを定性的および定量的に分析し、結果を視覚化する

作業内容 ・製薬会社向けPM補佐作業に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - クライアント折衝 - 基盤構築に関するアーキテクチャ案の提示

作業内容 ・不動産販売図面のチェック自動化に向けたAIモデルおよび アルゴリズム開発タスクに携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-販売図面内のテキストデータおよび画像データの抽出、構造化対応 　-リーガルチェック項目に基づく不備検知AIアルゴリズムの設計、実装 　-プロトタイプを用いた検知精度の検証およびモデルのチューニング、改善対応

作業内容 ・介護HRサービス向けデータ分析、機械学習の実務 に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-マッチングアルゴリズムの設計開発や改善 　-機械学習モデルの選定や構築

作業内容 -------------------------------- ※「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 ※平日日中での稼働が前提となります。 ※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 -------------------------------- ‐各事業部への課題ヒアリング・発掘（エンジニア視点での提案） ‐業務効率化のためのツール・プラットフォームの設計・開発・構築 ‐大手クライアント向けの個別要件に対する暫定システムの構築 ‐スプレッドシート運用等の自動化・システム化 ‐プロダクト開発チームへのフィードバックおよびデモ実装

作業内容 ・Pythonを用いた鉄道会社向けアプリケーション開発支援案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - GCP上でのインフラ設計、構築、運用（VPC、FW、IAM、Cloud DNS、監視、ログ等） - コンテナ、サーバレス基盤の設計、構築（Cloud Run、GKE、Cloud Functionsなど）および運用設計（監視、アラート、障害対応） - RDB設計、性能改善（Cloud SQL、AlloyDB等：スキーマ設計、インデックス、クエリチューニング、性能検証） - バックエンドアーキテクチャ設計（Python等：API設計、非同期処理、認証認可、例外設計、リリース設計） - IaC（Terraform）やCI/CDを活用した運用改善、変更管理の標準化 - 若手メンバーへの技術フォロー、レビュー、手順整備（内製化推進の支援） - 施策要件の整理〜仕様の深掘り〜技術設計への落とし込み（関係者調整含む）

作業内容 ・VPPシステムの開発に向けた、クラウドインフラの構築をお任せいたします。 ・具体的には下記作業をご担当いただく想定です。 　‐AWSを用いたクラウドインフラ構築（API基盤、ネットワーク、パイプライン等）

作業内容 ・データエンジニアとしてアーキテクチャの設計・構築に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Azure(またはAWS)のモダンなサーバーレスアーキテクチャの設計・構築 - AWS SageMaker等の機械学習プラットフォームやデータ基盤の環境構築・運用

作業内容 ・Bigquery等のデータベース、CDP基盤の構築とデータ集約 ・基盤に蓄積したデータのマーケティング利活用 ・クライアントへのデータ利活用伴走支援

作業内容 ・チャットボットシステム開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-チャットボット作成 　-AI機能実装 　-ナレッジ共有システム構築 　-AWS基盤における基本設計以降の作業

作業内容 ・料理動画解析案件に携わっていただきます。 ・主にToC向けサービスにおける料理動画解析作業をご担当いただきます。

作業内容 ・LLM機能開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -AWSを用いたRAGを含む推論パイプラインの構築 -推論ログ基盤の構築

作業内容 ・AI技術を用いたシステムにおける開発設計および運用保守業務に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - Python、Fast API等を用いたバックエンド開発 - AWS環境におけるインフラ構築、運用 - 詳細設計、製造、テスト工程の遂行

作業内容 基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 大手流通小売企業が展開するEC・ネットショップ事業にて、 データ分析およびデータ基盤の整備を担当するデータサイエンティストを募集いたします。 アクセスログやPOSデータを中心としたデータ集計・分析を通じて課題特定を行い、 売上向上やプロダクトの継続的なグロースに向けた機能提案・設計を推進していただきます。 また、プロダクトのフェーズに合わせてデータのモニタリング環境やデータ分析基盤の整備、 より高度な分析機能の立案・提供など、データ活用業務全般に幅広く携わっていただきます。

作業内容 ・大手製薬業界向けPM補佐案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -クライアント企業との折衝 -基盤構築に関するアーキテクチャ案の提示

作業内容 ・VPPシステムの開発に向けた、バックエンド構築をお任せいたします。 ・主に基本設計からテストまでを一貫してご担当いただく想定です。

作業内容 ・リテール業界向けにクライアント課題を解決するソリューションの基盤となるデータ分析やモデル構築をご担当いただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -要件に基づいたデータ分析 -機械学習モデルの構築 -非機能的な視点での分析や提案および改善 -データの前処理やクリーニング -高トラフィック時におけるデータ処理のサポート -クラウドアーキテクトチームと協働し、新しいソリューションを作成

作業内容 ・パイプライン設計実装案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 - パイプラインの設計、実装 - データ品質チェックの実装 - システム間reconciliationロジックの実装

作業内容 【募集背景】 2026年に向けたプロダクト戦略（シミュレーション機能強化、新規メディア連携、流通企業との提携拡大）に伴う増員募集となります。取り扱うデータ量と提携先が急拡大しており、データの抽出・整形を効率化できるエンジニアが不可欠となっています。単なるオペレーションではなく、膨大な購買データをいかにビジネス価値へ変換できるかという、サービス成長の核となる役割が期待されています。 【作業内容】 広告配信プラットフォーム（DSP）およびデータ基盤における、データ抽出・整形・管理業務全般を担当いただきます。 ・提携する各小売店から届く多種多様なフォーマットのID-POSデータの標準化および取り込み（データマネジメント）を行います。 ・広告配信管理コンソールのUI/UX改善に伴う、フロントエンドへのデータ連携設計を行います。 ・購買データを活用したリーチ予測やCVRシミュレーション機能のロジック実装およびデータ抽出を行います。 ・Databricksを軸としたETLパイプラインの運用・改善および、BIツール（Tableau等）を統合したデータ可視化フローの効率化を行います。 ・データサイエンティストと連携した、分析ロジックや統計モデルのシステム統合を行います。 【ポジションの魅力】 国内最大級の購買データを扱うデータプラットフォーム開発に携わることができます。大手コンビニチェーンや携帯キャリアが保有する膨大なID-POSデータを活用したデータプラットフォームに関わることができ、複数の大手小売店から届く多様なフォーマットのデータを標準化し取り込むデータマネジメントが主要ミッションとなります。Databricksを採用したモダンな分析基盤上で、大規模データの抽出・整形からML機能の導入を見据えた基盤構築まで、技術的な挑戦が可能です。 【開発環境】 Databricks、AWS、SQL、dbt、Scala、React、Tableauなどを利用しています。

作業内容 【作業内容】 開発・運用プロダクトのデータ活用を主務とするエンジニアとして、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行い実際の課題解決を支援します。 ・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築をアジャイルプロジェクト下で実行します。 ・プロダクトや各部署に対し、AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果を柔軟に提供します。 ・外部データの取り込みや、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込みを行います。 【開発環境】 GCP（BigQuery、Looker Studio Pro、Gemini）、AWS（Athena、Amazon Quick Suite、Chatagent）、Python、R、MySQL、SuperSet、copilot、GitLab、GitHubを利用します。

作業内容 【募集背景】 ライブ配信事業におけるYoutubeデータ取得基盤のリファクタリングおよびdbt移行を推進するための増員となります。 【作業内容】 ・StepFunctionsベースの既存バッチをk8sコンテナベース構成へ移行いたします。 ・バッチシステムからdbt部分を分離いたします。 ・既存バッチの処理フローを整理し、運用負荷軽減と可読性向上を図ります。 ・Youtubeの既存バッチの保守作業を行います。 ・新バッチの設計および開発を行います。 【求める人物像】 ・既存システムの構造を理解しながら主体的に改善提案ができる方を求めております。 ・バッチ処理やデータ基盤に関する知見を活かし、周囲と連携しながら業務を進められる方を求めております。 【ポジションの魅力】 ・ライブ配信事業におけるデータ基盤の中核部分の改善に携わることができます。 ・k8sコンテナベース構成やdbtなどモダンなデータ基盤技術に関わる経験を積むことができます。 【開発環境】 ・Python ・dbt ・AWS ・k8sコンテナ基盤 ・GitHub

作業内容 -------------------------------- ※「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 ※平日日中での稼働が前提となります。 ※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 -------------------------------- - 誤り耐性量子計算（FTQC）を実現するためのアーキテクチャやSDKの研究開発 - FTQCアーキテクチャを中心とした技術の研究開発 - 自社プロダクトおよびサービスに関する開発と活用支援 - 量子計算アルゴリズムの設計・実装 - 学術論文に基づくアルゴリズムのソフトウェアへの実装

作業内容 【募集背景】 太陽光発電における電力量予測の高度化・精度向上を目的としたデータサイエンスプロジェクトを推進するための体制強化のための募集となります。 【作業内容】 太陽光発電の電力量予測プロジェクトにおいて、AWS上の各種サービスを活用しながら、電力量予測モデルの構築・改善、関連するデータの前処理や分析、予測結果の検証などをご担当いただきます。また、プロジェクトメンバーと連携し、要件に応じたモデルのチューニングや運用面を考慮した実装なども行っていただきます。 【求める人物像】 データやモデルの検証を自律的に進められ、関係者とコミュニケーションを取りながら改善提案ができる方を求めております。また、新しい技術やドメイン知識を積極的にキャッチアップし、プロジェクトの成果最大化に向けて主体的に取り組んでいただける方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 再生可能エネルギー分野における実プロジェクトに参画し、電力量予測という社会的インパクトの大きいテーマに携わることができます。クラウド環境を活用したデータサイエンス実務の経験を深めることができ、電力分野の知見やML Opsなどの周辺スキルも含めてスキルの幅を広げていただけます。 【開発環境】 AWS（SageMaker, Lambda）を中心としたクラウド環境上で、PythonおよびSQLを用いたデータ処理・モデル構築を行います。必要に応じてSnowflakeなどのデータ基盤や、Terraformなどのインフラ自動化ツールを利用する可能性があります。

作業内容 ・AIプロダクト開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-機械学習深層学習モデル設計実装 　-LLM活用機能検討実装 　-データ前処理特徴量設計 　-プロセスや運用考慮AI活用方針技術構成検討 　-パフォーマンスコスト運用性考慮技術選定 　-クラウド環境AI実行基盤構築 　-MLOps運用設計改善

作業内容 ・マーケティング業界向けデータ基盤構築案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　 -BigQueryのテーブル設計、スキーマ管理、クエリチューニング等データ基盤構築および保守 　 -Tableau向けデータソース整備およびROAS、CV、CPA等Workbookの保守 　 -Google Sheets API、gcloud ADCなどPython製RPA等ツールの開発および改修 　 -マーケティング部内からの分析用データ抽出および加工等のデータ依頼対応

作業内容 【募集背景】 業務サイドからの強い要望に応えるため、収益データの高度な活用を推進する体制を強化する目的で募集しております。 【作業内容】 収益データの管理、抽出、分析およびデータ活用に向けたダッシュボードの提供を行っていただきます。データ基盤のアーキテクチャ構築を含め、データパイプラインの構築・運用やDBの実務をメインにご担当いただきます。具体的には、AWS（S3、Glue）やOracle環境におけるデータパイプラインの構築・運用、Amazon QuickSightを使用した各種ダッシュボードの提供など、上流から下流まで一貫した業務をお任せいたします。 【求める人物像】 データの流れや構造を理解しながら自ら手を動かして実装していける方を求めております。業務サイドのニーズを踏まえて柔軟にデータ分析・可視化を進められる方にマッチするポジションです。 【ポジションの魅力】 上流のデータ基盤検討からデータ抽出・分析、ダッシュボード提供まで一連の工程に関わることができ、データパイプラインに関する理解と実装力を高めていただけます。アプリ開発に近い業務内容となっており、ビジネスに直結したデータ活用に携わることで、技術面と業務理解の双方を深めることができます。 【開発環境】 AWS（S3、Glue）、Oracleなどの各種DB、Amazon QuickSightおよび各種BIツール、Python、SQLを用いたデータ処理・分析環境となっております。

作業内容 ・多業界向けシステム進行管理案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-データ項目やインターフェースの整理および定義 　-ASTERIA WarpなどのETLツールを用いたデータ連携フローの 設計や実装および保守 　-AWSやAzure環境におけるインフラ構築および システム連携基盤の整備 　-エラーハンドリングやログ設計および性能調整 　-クライアントや関係者への聞き取りを通じた要件定義や基本設計 　-営業やプロジェクト管理チームと協力した技術的な課題整理と 解決策の提案

作業内容 ・AI新機能開発案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -AI、機械学習を用いた新機能開発および既存サービスの高度化 -ビジネスサイドと連携した要件定義からAPI実装、本番運用まで -ビジネス課題に対するAI、LLMを活用したソリューションの設計、開発 -LLMや機械学習モデルを用いたプロトタイプ開発および本番実装 -既存のマイクロサービスやバッチ基盤上でのAPI化、ワークフロー構築 -本番環境でのモニタリング、アラート設計、改善サイクルの運用 -MLOps基盤の整備、改善へのフィードバック -コーディングエージェントやドキュメント生成の標準化等AI活用推進

作業内容 ・広告配信プラットフォームおよびデータ基盤におけるデータ抽出、整形、 管理作業全般に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-提携する各小売店から届く多種多様なフォーマットの ID-POSデータの標準化および取り込み 　-広告配信管理コンソールのUI/UX改善に伴う、 フロントエンドへのデータ連携設計 　-購買データを活用したリーチ予測やCVRシミュレーション機能の ロジック実装およびデータ抽出 　-標準化、テンプレート化された広告効果測定レポート基盤の構築 　-Databricksを軸としたETLパイプラインの運用、改善 およびBIツールを統合したデータ可視化フローの効率化 　-データサイエンティストと連携した、分析ロジックや統計モデルの システム統合

作業内容 【募集背景】 既存データカタログから新たに導入されるデータカタログ製品への移行プロジェクトにおいて、要件定義フェーズから参画いただける方を募集しております。 【作業内容】 既存データカタログ（Denodo 内で管理されているメタデータ）を新たに導入される Alation へ移行する支援を行っていただきます。 現在はPOC（検証）から要件定義フェーズに差し掛かっており、要件定義から参画いただく想定です。 具体的には、定義書や用語集の整理、メタデータ登録やリネージ整備、データガバナンス領域を中心とした作業に携わっていただきます。 参画後は、移行対象の確定、Alation のカスタムフィールドや権限設計、Denodo との継続同期の仕様検討、ステークホルダーの役割分担の整理などを進めていただきます。 【求める人物像】 データカタログやメタデータ管理に関する知見を活かしつつ、関係者と連携しながら要件を整理し、主体的に提案や調整ができる方を求めております。 【ポジションの魅力】 複数のデータカタログ製品やデータ仮想化基盤に関する知見を深めながら、データガバナンスやメタデータ管理の仕組みづくりに上流工程から関わることができる案件です。 【開発環境】 Denodo、Alation、各種DWH基盤（AWS／Snowflake／Databricks など）

作業内容 【募集背景】 急成長中のリーガルテックプロダクトにおいて、生成AIや大規模言語モデルを活用した機能開発体制を強化するための募集となります。 【作業内容】 生成AIや大規模言語モデルを利用したリーガルテックプロダクトにおける新規機能開発および既存機能の保守開発や改善をご担当いただきます。 新規機能のAPI実装およびAPIデプロイに携わっていただきます。 既存プロダクトにおけるAI機能の保守運用および性能改善を行っていただきます。 【求める人物像】 AIや大規模言語モデルを活用したサービス開発に主体的に取り組める方を求めています。 プロダクト視点を持ち、改善提案をしながら開発を推進いただける方ですと望ましいです。 チームメンバーとコミュニケーションを取りながら開発を進められる方を想定しています。 【ポジションの魅力】 AI×SaaS領域において、要件定義から下流工程まで一連の開発プロセスに関わることができます。 生成AIや大規模言語モデルを活用した最先端のプロダクト開発に携わることができます。 業務委託メンバーも多く参画しており、技術的な意見や改善提案がしやすい環境です。 【開発環境】 Python3およびOpenAIなどの生成AI関連技術を用いたバックエンド開発環境となります。 インフラはAWSおよびMicrosoft Azure上の環境で構築されています。 コンテナ技術としてDocker、機械学習基盤としてAWS SageMakerを利用しています。 ソースコード管理やCI/CDにはGitHub Enterprise、GitHub Copilot、GitHub Actions、CircleCIなどを利用しています。 コミュニケーションにはGoogle WorkspaceおよびSlack、タスク管理にはClickUp、Jira、GitHubを利用しています。

作業内容 要件定義,基本設計,詳細設計,実装,テスト,運用・保守 事業拡大に伴い、AIを活用した動画解析システムの開発体制を強化するため、 Webアプリケーションの設計、開発、運用をフルスタックで担当していただく方を募集しています。 主な業務は、Reactを用いた動画編集用UI（プレビューやタイムライン機能等）の実装や、FastAPIによるAPIサーバーの設計・運用です。 また、AWS BatchやS3を活用した動画処理パイプラインとの連携、ジョブステータス管理、既存システムのUX改善など、多岐にわたる工程に携わることができます。 開発体制は少数精鋭で、自ら提案や改善を行いながらプロダクトの成長に直接貢献できる環境です。 AIチームやプロダクト開発チームと密に連携し、最新技術を用いたサービス開発を推進していただける方を求めています。

作業内容 ・公営競技向け新規サービス開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 　-MySQLからBigQueryへのデータパイプライン設計、実装、運用 　-ETL、ELT処理の構築(抽出、変換、ロードの自動化) 　-データ整形、正規化、スキーマ設計 　-BigQueryのパフォーマンス最適化(クエリ改善、コスト最適化) 　-Slackから自然言語によりデータ取得できる仕組みの設計、開発 　-LLMを活用した自然言語からSQL変換ロジックの実装 　-Slack API、Botによるインターフェース開発 　-Pythonによるデータ処理、バッチ処理の実装 　-定期実行ジョブ(スケジューラ)の設計、運用 　-データ品質管理(検証、監視、エラーハンドリング) 　-ログ設計、トラブルシューティング 　-既存基盤の改善、リファクタリング 　-拡張性を見据えた設計

作業内容 土木業界における図面・仕様書・数量計算書などの非構造化情報を、AIが活用可能な形に変換・蓄積する知識基盤を設計・実装し、 ナレッジグラフやデータパイプラインを通じて業界の知識標準を再定義していただきます。 ＜詳細＞ ・土木ドメインの業務データ・ドキュメントを対象とした知識基盤の設計・実装 ・データモデリングおよびナレッジグラフの構築・運用 ・図面・仕様書・数量計算書等の非構造化データの構造化・データパイプライン設計 ・ドメインエキスパート／開発チームとの連携による要件定義・スキーマ設計 ・AIとデータ基盤をつなぐアーキテクチャの設計・実装 ・データ品質評価・改善プロセスの設計・運用 ・サービスについて/該当システムについて： 土木分野に特化した知識基盤（SoK：System of Knowledge）およびナレッジグラフを中核とし、 FDEとして現場から取得した暗黙知を即座に構造化しプロダクトへ反映するシステム。 AI（LLM等）との連携を前提としたデータ/知識管理基盤を対象とする。 土木業界では、図面や仕様書、数量計算書、設計判断などの知識が個人の頭の中にとどまり、 再利用や継承が難しい「知識の非構造化」が長年の課題となっている。 AIを導入してもデータが構造化されていないため十分な価値を生み出せておらず、現場で得られる暗黙知を形式知化し、 再利用可能な知識基盤として整備する専門性の高い人材が不足していることから、 本ポジションを通じて業界の知識構造そのものを再定義できるコアメンバーを募集している。

作業内容 【募集背景】 データドリブンな組織への変革を加速するため、データ基盤の高度化と運用体制の強化を目的としてデータエンジニアリングチームを拡充する募集です。 【作業内容】 ・行動ログを中心としたデータ基盤の構築・運用およびアーキテクチャ設計を行います。 ・Snowflake を活用したデータ分析基盤の開発・運用を行います。 ・各種システムから Snowflake へのデータ同期パイプラインの設計・実装・改善を行います。 ・dbt を用いたデータ変換・モデリングおよびスキーマ設計を行います。 ・Dagster などのオーケストレーションツールを用いたワークフロー構築とスケジューリングを行います。 ・BIツールやセマンティックレイヤー、Text2SQL システムの運用・改善を通じてデータの民主化を推進します。 ・データオブザーバビリティの実装やデータ品質監視・アラート設計により、データ品質と信頼性の向上を図ります。 ・AI/MLチームと連携し、推薦システムや検索基盤向けのデータ提供や活用最大化を支援します。 ・社内開発プロジェクトへの技術サポートやベストプラクティス共有などを通じ、開発生産性の向上に貢献します。 【求める人物像】 ・プロダクトのミッションに共感し、データの力で組織をより良くしていくことに意欲的な方を求めています。 ・プログラミングとインフラの両面に興味を持ち、中長期的な運用負荷や拡張性を考慮してシステム設計ができる方を想定しています。 ・複雑な課題に対して主体的にオーナーシップを取り、チームを巻き込みながら解決に導ける方を歓迎いたします。 ・生成AIなど新しい技術を積極的に取り入れ、開発効率や品質向上に活かせる方を求めています。 【ポジションの魅力】 ・大規模なユーザー基盤と膨大なコンテンツを持つプラットフォームにおいて、データ基盤の設計・開発・運用をリードできるポジションです。 ・Snowflake、dbt、Dagster などのモダンデータスタックを活用し、生成AI時代のデータ基盤構築に取り組むことができます。 ・技術選定やアーキテクチャ設計に大きな裁量があり、全社の意思決定やプロダクト開発の質に直接影響を与えることができます。 ・技術的負債の解消や技術戦略立案、メンバー育成などを通じて、チーム全体の技術力向上に寄与できる環境です。 【開発環境】 ・プログラミング言語：Python、SQL、Ruby、Go などを利用しています。 ・データ基盤・ツール：Snowflake、Dagster、dbt、Metabase などを活用しています。 ・クラウド・IaC：AWS、Terraform を用いてインフラ管理を行っています。 ・CI/CD：GitHub Actions によるパイプラインを構築しています。

作業内容 【募集背景】 大手HR事業におけるデータ分析および活用を強化するため、データマネジメント体制を拡充する目的で募集しております。 【作業内容】 HR系クライアントのデータマネジメント部署において、データマートの開発業務を担当いただきます。具体的には、分析用データ基盤およびワークフローの開発・保守運用、データマートの開発・保守運用、データに関わる各種調査などを実施していただきます。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た調査業務も一部お任せいたします。 【求める人物像】 自らドメイン知識などの情報収集を行い、主体的にデータエンジニアとしての業務を推進できる方を求めております。また、周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理し、解決に導くスタンスをお持ちの方が望ましいです。 【ポジションの魅力】 大手HR事業のデータ分析・活用プロジェクトに参画し、クラウドDWHや最新のデータ基盤技術を用いたデータマート開発に携わることができます。多様なデータソースを扱う環境で、大量データのハンドリングやワークフロー構築を通じて、データエンジニアとしての専門性を高めることができるポジションです。 【開発環境】 インフラはAzureをメインに、AWSやGoogle Cloudを利用しております。データベースとしてAzure Databricks、Amazon Redshift、BigQueryを使用し、ワークフローにはAirflowおよびdbtを採用しております。コミュニケーションにはOutlook、Teams、Slack、Backlogを利用しております。

作業内容 【募集背景】 リサーチ関連会社におけるデータ利活用基盤およびシステム基盤の強化・拡張のための開発体制を強化する目的で募集しております。 【作業内容】 パソコンやスマートフォンのWebサイト接触ログ、アプリ利用ログ、TV視聴ログなどの各種ログデータを対象に、抽出・クレンジング・集計処理を行うシステムの開発を担当していただきます。基本設計から本番環境への移行・導入、その後の運用・保守まで一連の工程をご担当いただきます。バッチ処理やデータ処理系の仕組みを中心に、安定したデータ利活用基盤を構築していただきます。 【求める人物像】 チーム内でのコミュニケーションを大切にしながら、自律的に作業を進められる方を求めております。不明点をそのままにせず、自ら確認や相談を行い、責任感を持って慎重に作業に取り組める方が望ましいです。ドキュメント作成や情報共有を丁寧に行い、周囲と連携しながら品質向上に貢献していただける方を歓迎いたします。 【ポジションの魅力】 多様なログデータを扱いながら、データ利活用基盤の構築から運用・保守まで一貫して携わることができるため、データエンジニアリングやバッチ処理基盤の知見を広く深く身につけることができます。DWHやクラウドサービス、BIツールなどの技術に触れる機会も多く、データ活用領域でのスキルアップが期待できるポジションです。 【開発環境】 PythonおよびSQLを用いたバッチ処理・データ処理系システム開発環境をベースに、Linux環境上での開発・運用を行います。Snowflakeやその他DWH製品、AWS各種サービス、Git、Tableau、Confluence、JIRAなどのツールを利用する可能性があります。

作業内容 【募集背景】 本事業は1年半ほど前に発足した立ち上げフェーズですが既に複数の大企業との契約を実現しており、祖業で培った顧客基盤を活かした全く新しいプロダクトとして急速な成長を遂げている状況です。本事業はマルチプロダクト戦略の一つの柱であり、次のステージに向けた拡大フェーズを迎えているため、技術的知見をベースに開発プロセス全体を俯瞰しプロジェクトを牽引できる人材を求めております。 【作業内容】 企業が保有する文章データをAIで構造化し、独自のナレッジベースとして活用できるプロダクトの開発に参画いただきます。定性データを感情や要望を含めた分析可能な形に変換し、業界・企業特有の文脈を理解した分析が可能となるような仕組みを構築していただきます。蓄積されたデータをもとにAIがディスカッションパートナーとして機能し、製品開発やマーケティング戦略の意思決定を支援する機能の高度化にも関わっていただきます。顧客のデータ活用を支援するため、データ基盤の構築からBIダッシュボードの実装まで一貫して推進し、Bizチーム・プロダクトチーム・ユーザー企業と連携しながら仮説検証を繰り返し、分析基盤や可視化環境を構築していただきます。 【求める人物像】 データ基盤およびBI領域において高い実践力を持ち、分析要件からデータモデルを設計できる方を求めております。データ品質や保守性を考慮した設計ができ、ユーザー価値を重視しながらデータを通じて意思決定を支援できる方が望ましいです。エンドユーザー視点でダッシュボードを設計でき、変化を楽しみつつ要件が固まっていない環境でも前向きに推進できるマインドをお持ちの方を歓迎いたします。Biz、PdM、エンジニアと協働しながらプロジェクトを進められる協調性も重視しております。 【ポジションの魅力】 生成AIを活用した新規事業の立ち上げに中核メンバーとして関わることができ、定性データの高度な活用やナレッジ基盤構築といった先進的なテーマに取り組んでいただけます。複数の大企業との契約実績がある環境で、プロダクトの成長とともに自身の技術的・ビジネス的なスキルを高めることができます。データ基盤構築から可視化まで一気通貫で関与できるため、広範なデータエンジニアリングの経験を積める点も魅力です。 【開発環境】 BackendではPythonやFastAPI、Prefectを用い、FrontendではTypescriptおよびReact Routerを採用しております。インフラストラクチャはAWSを中心にFargate、Aurora、S3、ElastiCacheなどを利用し、Terraformで構成管理を行っております。周辺ツールとしてGithub、Slack、Notion、Datadog、Linearを活用しており、OpenAI APIやAnthropic APIなどの生成AI関連サービスや、Github Copilot、Cursor Business、Devinなどの開発支援ツールも積極的に利用できる環境です。

作業内容 飲食店向けのマーケティングや、経営コンサルティング事業を行なう企業にて、 需要予測プロダクトのPM兼データサイエンティストとして参画していただきます。 顧客企業との折衝や要件ヒアリング、PoC検証などPMとしての上流工程から、 売上予測や需要可視化のための機械学習やデータモデル構築などのデータサイエンティストとしての業務をお任せいたします。 言語：Python、Ruby、PHP FW：Ruby on rails、Laravel フロント技術：Nuxt.js(Vue)、Next.js(React) ライブラリ：aws-amplify、vue-slider-component、carto.js DB：PostgreSQL、MySQL インフラ環境： ：AWS（VPC、ECS、ECR、RDS、EC2、ALB、Amplify、Route53、S3、CloudWatch、Lambda、EventBridge、SNS、SES、SystemsManager、Secrets Manager、CloudFront、SQS、CloudFormation） ：GCP（BigQuery、SQL） 他ツール : Postico、A5:SQL Mk-2、CARTO、Slack、Cacoo、Backlog