Redshift × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 6ページ目

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 上位会社の独自プロダクトの開発 基本設計～テストをご担当頂く想定 言語：Javascript、Python、TypeScript フレームワーク：React プラットフォーム：AWSデータベース：PostgreSQL（AWSAurora）、Redshift、S3 監視ツール：Cloudwatch、Datadog 仮想化技術：Docker、DockerCompose、Kubernetes（EKS） その他開発ツール：Sagemaker、VSCode、Jupyternootbook　ソース管理：Git、Gitlab プロジェクト管理：Backlogコミュニケーション：Slack

作業内容 弊社クライアント（HR系）のデータマネジメント部署にて、BIエンジニアとしてTableauレポートの開発をご担当いただきます。 また事業企画やデータマート開発チームとの折衝、主にはデータ要件の整理、設計などレポートで表現するにあたっての要件定義もご担当いただきます。 【対応工程】 ・Tableau レポートの開発・保守運用 ・Tableau レポート用のデータマートの設計 　└テーブル設計、SQLデータ抽出、リレーション構築、バッチ実装 ・レポート開発にあたっての要件定義 　└実現方法検討、連携項目整理、データ要件の整理 【開発環境】 ・データベース：Redshift、BigQuery ・プログラミング：Python ・インフラ：AWS、GCP ・コミュニケーション：Outlook・Teams・Slack・Backlog

作業内容 【20代~30代のITエンジニアが活躍中！】 ■概要 自社パッケージ導入サービスの設計からプログラム実装、システムテスト、本番リリースまでの開発工程にご参加いただきます。 ■具体的な作業内容 ・ベトナムオフショア開発チームとの仕様伝達・作業調整業務(英語不問) ・担当する作業のパフォーマンス、進捗や課題に関する報告、レポート ・運用保守サポート ■開発環境 ・言語：PHP/Python/JavaScript/CSS/HTML ・OS：Linux ・ミドルウエア：Apache ・インフラ：AWS ・DB：MySQL/PostgreSQL ・データ分析：Amazon RedShift/DataPortal ・コミュニケーションツール：Google Chat、Meet/ lack ・タスク管理ツール：Asana/Backlog

作業内容 自社サービスを中心としたマイクロサービス群の運用・保守業務をお任せします。 ＜具体的には…＞ ・使用しているミドルウェアのアップデート対応 ・使用しているライブラリ群のアップデート対応 ・お客様からの問い合わせに対する調査 ・発生した障害や不具合の調査、修正対応 ・システム負荷軽減やコスト削減などの調査、修正対応

作業内容 概要： DWHに溜まったデータをパーソナライズ、ビジネス要件へ落とし込み、ユーザに対してレコメンドを行いたい。 業務内容： エンド会社から分析依頼を要件整理し、チーム内作業者へ落としていただきます。 ・顧客折衝、要件整理 ・メンバーアサイン、進捗管理 ・スケジュール管理 ・ドキュメント作成 ・納品アウトプットの作成（必要に応じて） チーム： 10数名 データエンジニア、アナリスト在籍 環境： ・CDP(Redshift) ・DWH(Bigqueryなど) ・DMP(Salesforceなど) ・レコメンド（Adobe Target,Adobe Experience Managerなど） データ基盤は最低限構築されています。 データ： 主にHP、ECのデータです。 ・CDP ・GA ・その他

作業内容 業務内容: ・開発計画に基づく新機能のフロントエンド開発 ・ユーザーフィードバックなどを元にした新機能開発や機能改善 ・KPIに基づいた新機能開発や機能改善 ・チーム内での相互コードレビュー 開発環境: ・バックエンド:Go ・フロントエンド:JavaScript、TypeScript、React、Redux、Next.js ・ネイティブアプリ:Swift、Kotlin ・データベース:MySQL、Redshift ・インフラ:AWS ・開発環境:Docker ・リポジトリ管理:Github 備考:40代迄を希望 勤務時間:10:00〜19:00 勤務場所:フルリモート※渋谷 外国籍：不可

作業内容 ・バックエンドシステム開発及び関連するアプリケーションの実装 ・チーム内のコードレビュー ・データ分析基板やAIモデル実行環境との連携システムの開発。 ・およそ7TBの大容量データ処理による統計及びユーザ分析システムの開発 ・プロジェクトチームのリード（企画側との仕様詰めや実装方針の決定など） ■開発環境 ・バックエンド：Go ・フロントエンド：JavaScript,TypeScript,React,Redux,Next.js ・ネイティブアプリ：Swift, Kotlin ・データベース：MySQL, Redshift ・インフラ：AWS ・開発環境：Docker ・リポジトリ管理：Github

作業内容 【詳細】 顧客企業から受領したデータを、SaaSのデータ仕様に合わせるため、データ連携基盤では、データの変換を行っています。 顧客企業によって、データ形式が異なるため、データ変換処理は、個別に実装し、対応しています。 そのデータ変換処理について、設計、実装、テスト、リリースまでを担当頂きます。 設計は、顧客企業から受領したデータをどのように変換するか検討し、設計書に記載していきます。 実装は、作成した設計書を元に、変換処理の実装を行います。【使用技術】 ・開発言語： Python、SQL ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Lambda、Cloud Watch ・ツール： GitHub、Jira、Slack

作業内容 業務内容: 現在運営中のECカートプロダクトを刷新するプロジェクトを進めています。 その新規メンバーとしてご活躍いただける方を新たに募集します。 専門知識をお持ちの方は専任の形で活躍していただけます。 バックエンドはウォーターフォール開発で日本で設計(日本語)し、オフショアで翻訳~開発を行う形ですが、フロントエンドは日本で実装を行う形で進めています。 ECカート刷新プロジェクトは1年程度を目標としていますが、CRMプロダクトの刷新も企画しており、長期の案件となります 開発環境: Java, TypeScript, SpringBoot, React, MyBatis, Pebble, AWS, PostgreSQL, Redshift, Docker, Git, Windows, Linux 外国籍可能、N1以上、日本在住の方のみ

作業内容 国内最大級の転職サービスにおいて、データドリブン事業運営を構築するため、 膨大なデータを様々な視点から分析し、事業状況の見える化を推し進め、 事業PDCAの高速化や新たな機能・サービスの創出を実現していきます。 その実現に向け、データ領域のプロジェクトマネージャーとしてクライアントと共に、 長期的な成長戦略の策定及び推進業務をご担当いただきます。 【開発体制及び方法】 クライアントのグループマネージャーと二人三脚でデータ領域における成長戦略を推進いただきます。

作業内容 ■背景 ・クライアント内の提案活動に於いてDWH案件が増えており、リソースが必要となった ■クライアント支援範囲 ・データ基盤構築、機械学習システム構築/精度向上、時系列データ予測/異常検知、自然言語(テキスト)解析、画像認識 ■エンドクライアント ・建築・製造・医療など ■想定業務 ※クライアントの案件状況やスキルによってポジション・案件は検討 ・データ基盤を構築するプロジェクト。蓄積したデータをBIやAIで活用するためのプラットフォームの設計・構築が主業務 要求開発フェーズからご参画いただくことを想定。 ・顧客案件におけるデータ基盤構築支援（要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など） ・要件定義 /基本設計/詳細設計 ・ETLジョブ開発 ・DWH構築 ・ドキュメンテーション(設計書・仕様書)

作業内容 ・サービス内(App/Web)におけるユーザーの活動分析 ・機能分析や、サービス内のファネル分析、ユーザー別の活動分析等の幅広な分析を実施 ・データを依頼してのその直接提示というより、持つ仮説を強化あるいは反証するデータを幅広に検証したり、そこから必要な取得データや分析を提案し回答や示唆を提供する ・必要情報を取得する際の開発チームへの依頼や要件の伝達(イベントの発火組み込みや、新機能における分析必要項目のDevチームへの連絡や埋め込み依頼等) ※海外とのやり取りが発生するため英語の読み書きが頻出します(担当業務によっては英会話の必要性も有り) ＜業務詳細＞ ・分析基盤整備 　└ダッシュボードの作成（KPIツリー、目的別ボード） 　└ユーザー行動の可視化（推移、利用特性） 　└分析基盤整備の推進（データ取得の推進、課題点洗い出し） ・分析 　└データを用いた仮説検証（機能、UI改善、施策） 　└ユーザー行動（数値化、可視化、セグメント分類） 　└効果検証（広告、キャンペーン、メールマガジン等） 　└得られたデータを元にしたインサイトの提供 　　　　 ＜使用ツール＞ ・開発言語：Go ・インフラ環境：Google Cloud、Cloud Spanner、Cloud Function、Cloud Run、BigQuery ・ソースコード管理：GitHub ・CI/CD：CircleCI, Cloud Build ・監視/モニタリング：Google Cloud Logging, Google Cloud Monitoring ・インシデント管理：PagerDuty ・コミュニケーション：Slack, Google Meet ・プロジェクト管理/ドキュメント：JIRA/Confluence/DocBase

作業内容 クライアント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。 ・ログ、DBデータのETL/ELT処理のためのシステム開発/運用 ・大規模データベースの構築/運用/管理 ・社内BIツール向けデータ集計バッチ開発/運用 ・データ分析者への技術的サポート

作業内容 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・外国籍の場合、N1(ビジネス上級)レベル必須 ・週5日稼働必須 ・実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ Azure上に各PaaSを組み合せたデータ基盤の設計・構築をする。 （要件定義・設計・構築・テスト・マニュアル作成など） ※複数案件が進行中のため、参画いただく案件については応相談となります。 ①某金融業様向けBIレポート可視化用データ基盤構築（常駐型） ②某大学様向け農業IoTデータ収集分析基盤構築 対象リソース：AzureDataFactory,DataLake,SQLDatabase,Synapse Analytics,IoTHub,StreamAnalytics,ADLSGen2 (またはBlobStorage),AzureADB2C,等 【日本語ネイティブの方、活躍中！】 【20代・30代・40代、活躍中！】 【出社可能な方、活躍中！】

作業内容 大規模言語モデル（LLM）を利用したセキュアなシステムの開発、社内データとの統合を含む。 LLMの開発における深い技術知識の活用、社内データソースとの接続を可能にするためのインフラ構築。 技術戦略および戦術の策定と実施、データの利活用を最大化するためのアプローチの開発。 開発に必要なリソースの設計と管理、データアクセスと分析のためのシステムの構築。 主な担当業務：現状分析、データ活用の施策決め、データの可視化、データオペレーション 業務例①：XplentyやSnowflake、Amazon Redsift、Amazon QuickSight等のツールを用いて、お客様のデータを可視化し、経営判断等に使用可能な有用なデータをマイニングできるようにする。 業務例②：生成AI用のデータの準備やデータフローの設計・実装を行う。

作業内容 ■概要 MPFPOSレシートクーポン　メーカー向け施策分析業務支援(データ分析支援) ■主管 データ戦略部(クライアント) ■業務 ・背景と目的 エンドが実施するレシートクーポン等の施策に関する分析支援し施策の改善を進める ・業務の概要 エンドが実施するレシートクーポン等の施策に関する分析支援 ・作業の内容 商品メーカー、エンド 向けのマーケティング施策効果（主にレシートクーポン）の分析、報告書作成及び報告 主に事前分析及び、分析方針作成、施策対象者の抽出、施策後の報告書作成、報告となります。機械学習ツールを利用した予測モデルの構築等もあります。 　　　 利用（利用想定）環境 インフラ：AWS　GooglePlatform Azure バージョン管理：GitLab CodeCommit 言語・その他： SQL BI:Tableau BA:SAS DWH:Redshift DB:Oracle 機械学習ツール : dotData

作業内容 ・エンドユーザシステム部門の一員として、CRM分析基盤 　システムの追加開発案件の設計～リリースを実施して頂きます ・メインはバッチ開発でIFの追加/変更およびマート作成です。 ・改修頻度は少ないですがWEB機能の開発もあります。 【担当業務】 ・PMの配下でバッチシステムの追加開発の要件定義～ 　リリースの実行。 ・設計/製造/テストレビュー、外部結合テスト以降の 　テスト計画策定、リリース計画の策定等の推進。 ・外部結合テスト以降の工程に関しては、関連システム 　との調整を主導して実施。 ・開発の進捗管理、課題管理の実施。

作業内容 業界大手コスメ・美容プラットフォームのアプリ開発をお願いします。 【業務内容】 ・コスメ・美容プラットフォームのiOS開発 ・施策立案、優先度判断、仕様策定、実装、効果検証といった一貫した開発 ・デザイナーやアプリエンジニアと協力した開発 ・検証[BI/SQLを使用した分析]とプランニング ・開発環境整備やパフォーマンス改善 ▼技術スタック サーバ: Ruby (Rails), Python (Flask, PyTorch) クライアント: Swift, Kotlin, Java, Rx, JavaScript, React, Redux, TypeScript, Flutter インフラ: AWS (基本的なサービス + ECS, Redshift, DynamoDB, MediaLive etc…), BigQuery, GCP (Firestore, Firebase A/B Testing, Firebase Remote Config) チーム: Github, Qiita:Team, Slack ▼開発ワークフロー 企画・デザインレビュー・実装・検証（BI/SQLを使用した分析）・その後のプランニングまで一貫して行います。

作業内容 在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。 顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。 【開発環境】 ・開発言語： Python、SQL ・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift ・ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask ・インフラ：AWS ・AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch ・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

作業内容 ・大手小売業のDX組織（分析基盤構築/運用、活用推進組織）におけるデータマネジメント業務 ・4,5名のチーム体制で主に下記業務を実施 ①業務プロセス検討・改善 ・基本的な考え方はDMBOKを参考に、データマネジメントに関する業務プロセスの課題整理・改善を実施 ・特にメタデータ、セキュリティに関するガバナンスに注力して推進中 ②運用業務 ・セキュリティ関連のレビュー/相談 　顧客会社内のセキュリティレベルに則り、データ利用範囲や格納環境が適切かなどをチェック ・データカタログ管理 　分析基盤内で蓄積・加工するデータのカタログ設計と記載内容のレビュー 　※記載項目例：テーブルの説明、論理名、セキュリティレベル、コード値の意味 【環境・ツール】 ・AWS(S3, EC2, Glue, RDS, Redshift etc) ・dbt ・Tableau

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 基幹システムのデータをAWSクラウド上に収集、加工、蓄積する基盤を構築する。対向システムにて蓄積基盤にアクセスし、蓄積データの活用を行う。■作業：要件定義(概要設計含む)/基本設計工程を1月末まで実施、2月より詳細設計工程、環境構築/MUT工程などを実施する予定です。 チーム体制：6名、案件リリース時期：2022年12月を予定 【日本語ネイティブの方、活躍中！】 【20代・30代・40代、活躍中！】 【出社可能な方、活躍中！】

作業内容 ■CDP/BIアーキテクト 企業のデータ資産価値の向上のため、戦略立案・組織設計、先端技術導入シナリオ策定の課題に対して、コンサルタント(アーキテクチャ設計)として戦略基盤支援。・Tableauの要件定義～詳細設計、構築、レポーティング（メイン業務）・データの細部が見れデータマートをパフォ考慮して設計・マイグレーション支援・同時に、CDP/MAの構築要件定義が走っており、マーケティング統合基盤の全体PRJの一貫です。具体例： -DWH環境： salesforce CDP, teradata, Athena のデータブレンドが必要-CDP, S3, Athena, Tableau onlineのデータソース/データマート/ダッシュボードの設計・開発※CDPを中心とした顧客360PRJは、本案件以外で今後も増加予定※国内でも初のソリューションスタック※適材適所でポジションを用意(エンドクライアントは小売業が多い)【依頼元会社】 デジタルトランスフォーメーションを実現するために必要な、コンサルティングからマーケティングまで、ワンストップで提供している会社の業務です。エンドクライアント別で新規顧客の獲得や見込み顧客の育成なども含めたマーケティング施策をサポートしています。(MA) ※カウンターパートがEC/マーケティング/新規事業の部門と、比較的若い層が多いです。【クライアントPJT例】 ●公共交通機関でのPoC：地方都市における観光促進として、現地での行動、店舗/交通情報などロケーションマーケティングデータの可視化/分析環境構築●国内大手スポーツ小売り量販店における広告最適化：Google関連APIと顧客スコアリングモデルを活用した自動化による広告出稿最適化、ダイナミックプライシングのアルゴリズムの施策企画と実施評価【クライアンント環境】 ★ ◆技術・ソリューション例（本案件以外も含む）・Google Marketing Platform（GA360）、Google Cloud Platform、AWS、Arm Treasure Data・Salesforce Marketing Cloud（MAツール）・Tableau、R、XGBoost、etc弊社契約実績：弊社から10名以上参画しているクライアント。-稼動のご調整も利き、安定した稼働となっております。-依頼部署は50名以上で構成されており、フリーランス・副業の方は60%程占めております。

作業内容 ・デジタルマーケティングツールやデータ分析ツールへのデータ投入のためのETL 準備、実装を行います。・某社向けデータ分析のためのデータ処理基盤の開発・保守・運用・機能追加 　　　 主な使用ツール、サービス： ・Snowflake, BigQuery などの DWH ・Embulk などの ETL ツール ・Hightouch などの Reverse ETL ツール ・AWS, GCP の各種サービス（S3, EC2, Step Functions, ...） ・さまざまなBIツール

作業内容 ＝＝＝＝＝ ※重要※ ▼必ずお読みください▼ 【必須要件】 ・20～40代までの方、活躍中！ ・社会人経験必須 ・外国籍の場合、JLPT(N1)もしくはJPT700点以上のビジネス上級レベル必須 ・週5日稼働必須 ・エンジニア実務経験3年以上必須 ＝＝＝＝＝ 在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築を行っていただきます。 顧客からの数億レコードにもなる大量データの加工をSQLやPythonを用いて作成し、集計後、データストアに投入する機構の構築に携わっていただきます。 【開発環境】 ・開発言語：Python、SQL ・DB:Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift ・ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask ・インフラ：AWS ・AWS製品：ECS、S3、StepFunctions、Lambda、CloudWatch ・環境、ツール：Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

作業内容 【業務内容】 EdTech企業にてデータアナリスト(データサイエンティスト)として、データによる 新しい価値創造をゴールとするデータ分析やモデル開発を担っていただきます。 以下、チームで取り組んでいる分析テーマの具体例です。 ▼受講者の学習意欲の活性化・学習効果の向上 学習行動ログ及びアンケート調査を用いた活性要因分析 統計的因果推論による施策効果検証 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築 ▼受講者集客 非会員向けサイトの会員登録フローのファネル分析 ▼法人顧客リピート契約促進 管理画面操作ログや受講者学習行動ログを用いたリピート契約要因分析 定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築 ▼法人顧客集客 法人顧客向けセミナーの統計的因果推論による効果検証 ▼マーケティングリサーチ ビジネスパーソンや育成人事が感じるビジネススキル/デジタルスキルの課題に関する調査/分析 ▼送客 他の(同クライアント)学習サービスへの利用促進を目的とした、志望動機の自由記述データの自然言語処理 【開発環境】 インフラ：GCP (データ基盤) / AWS (関連システム) データパイプライン (ETL)：CloudComposer (Airflow) DWH：BigQuery その他インフラ管理：Docker、GKE / GAE / CloudRun 可視化ツール：Google Data Portal / Tableau 分析環境：Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML 監視：Cloud Logging / Stackdriver Logging その他：Git / GitHub / Slack / Notion

作業内容 RESTful API、Golang、React、AWSなど、モダンな開発環境とチームで開発を進めています。詳細は面談などでお話できればと思いますが、主に以下のような開発を計画しています。【具体的な業務内容】 ・新規機能の設計･開発･リリース・既存機能のバグ調査･改修･リリース・運営事務局とのコミュニケーション、依頼対応(redash等)・コードリファクタリング・DB/SQLチューニング【開発予定の機能】 ・独自マッチングアルゴリズムの開発・業務自動化機能（RPA）開発・レコメンドソリューション開発・ATSやSaaSサービスとのAPI連携 ■使用している開発環境 ・フロントエンド：TypeScript, React, Next.js, React Query・サーバサイド：Go, 独自FW・データベース：MySQL8・インフラ：AWS・バージョン管理：Git, GitHub・コミュニケーション：Slack, Google Meets・プロジェクト管理：JIRA・ドキュメント：Confluence, Google Drive・デザイン：Figma

作業内容 自社SaaSプロダクト開発において、 インフラ環境の構築と運用、パフォーマンスやコスト改善などの業務をご担当いただきます。 ▽業務内容 ・セキュリティ対策：アカウントセキュリティ、マネージドサービスによる防御と検知の設置、ログ集約、障害テストなど ・マルチアカウント対応：アカウントの組織管理、サービスコントロールポリシーとガードレールの設定など ・システムのスケーラビリティの確保：サービスレベルの策定、モニタリング設置、インフラ・アプリ環境の最適化、性能テスト実施など ・自動化の推進：リソース構成のIaC化、監視ツールの導入、セキュリティ検知の自動通知など ・上記タスクに伴う運用ルール、ドキュメントの整備、監査レポートの作成 開発環境 AWS: EC2、ECS、StepFunctions、S3、Redshift、Aurora(PostgreSQL)、CloudWatch、Lambda Python、Rust、Spark ▽募集背景 これまでは在席しているエンジニアがSREを担当していましたが、 事業拡大に伴い、専任のSREエンジニアを募集し、より安定したサービスの提供を目指したいと考えています。

作業内容 【業種】 大手自動車メーカー【案件概要】 ・車両企画担当部署における電気自動車の車両全体性能に関する分析依頼 ・電気自動車の各種センサー・ソフトウェアから収集された走行データを用いて、各機種ごとのドライバーの運転行動を分析し、現状を把握する。【職種】 データサイエンティスト/アナリスト【対応内容】 ・分析設計 ・SQLを用いたDBからのデータの抽出・加工 ・Pythonを用いた集計・分析・可視化作業 ・Powerpointでの分析レポート作成作業 ・クライアントミーティングへの参加・分析レポートの説明 ・Teams上でのクライアントとのコミュニケーション ・社内ミーティングへの参加 　　　 【開発環境】 ・PC：Windows （クライアント支給） ・データベース：Amazon Redshift ・クラウドストレージ：Amazon S3 ・使用言語：SQL、Python ・クエリ実行環境：SQL workbench ・Python実行環境：JupyterNotebook ・コミュニケーションツール：Slack（グラフ社内）、Teams（クライアント）

作業内容 【概要】 ・在庫最適化システムを支えるデータ基盤の構築 ・Saasの新バージョンをこの春リリースし、エンタープライズとの契約が急激に増えている中で、非常に多くの機能改善要望や機能追加要望の相談増 ・数億レコードにもなる大量のデータ加工をSQLやPythonを用いて作成、 集計後、データストアに投入する基盤の構築 ・エンジニアとスクラムチームを形成し、スクラムイベントを通じて、開発メンバー全員でスプリントを消化していく体制 【工程】 基本設計　詳細設計　開発　単体テスト　結合テスト　総合テスト　運用 【開発環境】 ・開発言語： Python、SQL ・DB: Aurora(PostgreSQL互換)、Redshift ・検索エンジン： Amazon Elasticsearch Service ・ライブラリ・フレームワーク：Pandas、Numpy、Dask ・インフラ： Amazon Web Services ・AWS製品： ECS、S3、Step Functions、Lambda、CloudWatch ・環境、ツール： Docker、GitHub、Jira、Slack、CircleCI、Sentry

作業内容 =短期的= ユーザーの行動/心理に関する仮説検証/仮説探索A/Bテストによる施策の効果検証統計的因果推論による施策の効果検証自由記述データの自然言語処理上記に関する開発/マーケティング側とのコミュニケーション =長期的=定型レポートのワークフロー開発/ダッシュボード構築コンテンツやオンラインイベントのレコメンド検索エンジンのアルゴリズム改良コンテンツの画像情報/音声情報を用いた機械学習