Glue × 在宅・リモートのフリーランス案件・求人一覧 | 4ページ目

作業内容 ・会計ソフトメーカーにて情報を一元管理・可視化する 　　データ分析基盤の構築を計画しております。 　　業務内容として、AWS環境上にて各システムから 　　データを収集/加工するための調査・設計・実装や 　　BIツールと連携してデータを可視化する機能の設計・ 　　実装まで広範に渡り対応して頂きます。

作業内容 小売業でのDr.SumからRedShiftへのシステムリプレース 作業フェーズとして設計、開発、単体テスト、総合テスト、データ移行、リリースを担当していただく ＜作業内容＞ テーブル設計・作成、glueでのデータ加工の設計・開発・テスト DB：Dr.Sum＋データ加工：Connectで作成しているシステムを DB：RedShift＋データ加工：glueでリプレースする ・対象システム数：７ ＜基本時間＞ 9：00～18：00 ＜服装＞ 基本的には自由 Web会議でクライアントとお話する時はビジネスカジュアル

作業内容 AWS上にIoTデータを集積したレイクハウスを設計・構築いたします。 設計・構築の依頼はAWS Glue、StepFunctionsによる設計・構築、テストが依頼範囲となります。 データ規模が大きいシステムのため、AWS Glue、Sparkの技術に明るく性能面、コスト面から最適化のアプローチができる方を希望します。

作業内容 作業フェーズとして設計、開発、単体テスト、総合テスト、データ移行、リリースを担当していただく作業内容：テーブル設計・作成、glueでのデータ加工の設計・開発・テスト①DB：Dr.Sum＋データ加工：Connectで作成しているシステムを ②DB：RedShift＋データ加工：glueでリプレースする ③対象システム数：７

作業内容 ＜業務内容＞ ・各プロダクトからのデータ収集、加工・集計・可視化、分析結果からの将来予測など ・データレイク、DWH ・仕様策定 ・要求の明確化 ・エンジニアのチーミング ＜開発環境＞ ・インフラ：AWS（Athena、Redshift、Glue、QuickSightなど） ・データベース：RDS（Aurora MySQL） ・ETL：AWS Glue ・BIツール：QuickSight ・言語：Python ・コミュニケーション：Slack、Zoom、Backlog、DocBase ＜基本時間＞ 9:00～18:00 フレックス

作業内容 ETL処理（設計、実装、単体テスト、結合テスト、システムテスト）

作業内容 ■概要 製造メーカー向け／新統合基盤構築に伴うMuleSoftの開発をお任せいたします。 ■具体的な作業内容 ・上記システムの開発に携わって頂きます。

作業内容 ・クラウドデータ分析基盤の構築に携わっていただきます｡ ・下記を行っていただきます｡ -AWS Glueを活用したデータ連携 -Snowflakeへのデータ活用基盤構築

作業内容 ・ポイント関連システムの新規構築案件です。 ・アジャイル開発（スクラム開発）手法で推進しており、お客様との要件定義から開始し設計〜開発※〜試験〜リリースまでを対応頂く想定です。

作業内容 小売業様向けに、AWS環境でETL処理の追加開発を行う Amazon RDS/Redshiftに格納されたデータの読み込み 上記データを用いたAWS Glue(Python+SQL)でのETL処理の開発 EC2上に配置されたファイルのAWS Lambda(Python)を用いた取り込み処理の開発 設計書、報告用資料の作成 (リーダのみ)顧客との各種折衝、メンバの管理

作業内容 ■業務内容 大手事業会社向け、AWSを用いたETL処理及び開発業務を担っていただきます。 具体的にお任せしたい業務としては以下の通りです。 └Amazon　RDS/Redshiftに格納されたデータの読み込み └上記データを用いたAWS　GlueでのETL処理の開発 └EC2上に配置されたファイルのAWS　GlueでのETL処理の開発 └設計書、報告用資料の作成 ■同社について 独立系SIer企業として、創業から製造、流通、金融などの幅広い業界分野にわたり、多種多様な業務系システム構築を手がけてこられた企業様です。 お客様先での常駐開発、自社受託開発などの業務系システム構築から、データ統計解析、Iot支援等　幅広く事業展開をされていらっしゃいます。

作業内容 顧客内の情報を一元的に管理・可視化する、データ分析基盤の開発支援です。 チームメンバーと共に試行錯誤しながら業務を進めていただきます。 下記業務をご担当いただく予定です。 ・データソースの収集 ・S3への蓄積 ・AWS Glueを使用したデータ加工 ・外部ツールからのデータ収集／外部ツールへの加工データ連携 ・QuickSightを使用したデータ集計 ・データ加工の自動化（Lambda、StepFunctionを想定） ・terraformを利用した構成管理（Glueのジョブ、IAMロール、S3 、Quicksight）

作業内容 AWS上に、IoTデータを集積したレイクハウスを設計・構築いたします。 AWS Glue、StepFunctionsによる設計・構築・テストが依頼範囲となります。 データ規模が大きいシステムのため、AWS GlueやSparkの技術に明るく、性能面、コスト面から最適化のアプローチができる方を募集しております。 ＜基本時間＞ 10：00～19：00

作業内容 ・情報を一元的に管理・可視化するデータ分析基盤の開発・構築 ・AWSの各種サービスを活用した実現可能性の調査 ・各システムからのデータ収集・データ加工・データ整形機能の設計・実装 ・BIツールによるデータ可視化機能の設計・実装

作業内容 ヘルスケア関連事業を展開されているお客様内で、社内データの可視化PJがスタートしております。 主な作業内容として、各種SQLサーバ－から必要データをDWHに取込み、 QuickSightに流し込むまでをユーザーヒアリングを行いながら 実施していただく予定です。 開発環境　：Python（PySpark, pandas）AWS（RDS、Athena、Lambda、Glue、QuickSight）など

作業内容 顧客内の情報を一元的に管理・可視化する、データ分析基盤の開発支援です。チームメンバーと共に試行錯誤しながら業務を進めていただきます。 下記業務をご担当いただく予定です。 ・データソースの収集 ・S3への蓄積 ・AWS Glueを使用したデータ加工 ・外部ツールからのデータ収集／外部ツールへの加工データ連携 ・QuickSightを使用したデータ集計 ・データ加工の自動化（Lambda、StepFunctionを想定） ・terraformを利用した構成管理（Glueのジョブ、IAMロール、S3、Quicksight）

作業内容 ■業務内容 人材業界向けのシステムにおいてインフラエンジニアとして以下業務をご担当いただきます。 ・データ基盤の改善 └既存データレイクの調査と改善 ・ログ管理機能及びセキュリティの設計と構築

作業内容 ・会計ソフトメーカー向けデータ分析基盤構築PJに携わっていただきます｡ ・主にご担当いただきます。 -データ分析基盤の構築 -データを収集、加工するための調査、設計、実装 -機能の設計、実装

作業内容 ・車検やタイヤ交換など、車の整備専門検索サイトのAWS移行作業に携わっていただきます。 ・具体的な作業内容は以下の通りです。 　-AWS Glueを用いた開発

作業内容 クライアントの調達部門にてAWSを利用した購買データのデータパイプライン構築～運用をご担当いただきます。

作業内容 ・ETL処理ツールのAWS Glueをバージョンアップする（Ver.1.0→3.0）。 →現新バージョン差異、互換性を確認し、必要に応じて改修設計を実施してAWSパラメータをチューニングする。 ・AWS Glueから呼び出すPythonをバージョンアップする。（Ver.3.6→3.7） →現新バージョン差異、互換性を確認し、必要に応じて改修設計を実施してPythonスクリプトを改修する。

作業内容 顧客内の情報を一元的に管理・可視化する、データ分析基盤の開発支援です。 リーダーとして工程管理、本部横断調整などをお願いします。 各アカウントと連携を取りながら推進していくため、 高いコミュニケーションとBI/ETLの深い知識が必要になります。 環境は下記の想定。 ・データソースの収集 ・S3への蓄積 ・AWS Glueを使用したデータ加工 ・外部ツールからのデータ収集／外部ツールへの加工データ連携 ・QuickSightを使用したデータ集計 ・データ加工の自動化（Lambda、StepFunctionを想定） ・terraformを利用した構成管理（Glueのジョブ、IAMロール、S3 、Quicksight）

作業内容 ・データ連携案件管理：データ供給元からデータ利用者のために日程調整や管理業務 ・基盤構築：事業要請に応じたデータレイク、データウェハウス、マートの実装、テスト ※基盤構築作業が主な作業になります

作業内容 ・既存AWS環境へのシステム追加構築における、構築の追加/運用関連作業をご担当いただきます。

作業内容 各プロダクトからのデータ収集、加工・集計・可視化、分析結果からの将来予測等をご担当頂きます。 会計系のシステムをメインとしてはご担当頂く予定ですが、状況に応じて他業界の業務を担当頂く可能性もあります ＜環境＞ インフラ：AWS(Athena, Redshift, Glue, QuickSightなど） DB：RDS(Aurora MySQL) ETL：AWS Glue BIツール：QuickSight 言語：Python その他：Slack, Zoom, Backlog, DocBase 開発手法：アジャイル開発

作業内容 ・新規データマート要件定義、既存集計フロー効率化ユーザの要望を聞いて新しいデータマートを作成したり既存の集計フローを自動化することで効率化を図ります ・データマート作成 既存帳票(Excel,CSV)からSQL作成、BIでの可視化 ・データのETL処理やETL処理のためのスクリプト・システム開発運用改善業務 AWSのGlue・Athena等を使用し、SQL・Pythonでコーディングし、S3にデータレイク、データマートを構築既存の基盤改修・改善 ・データマート日次運用保守業務 　　　 【開発環境】 プログラミング言語：Python ライブラリ：PySpark, pandas データベース：AWS RDS (SQLServer), AWS Athena(trino) 環境・OS：AWS (Amazon Web Services), AWS Lambda, AWS Glue BIツール：QuickSight

作業内容 ・AWS（Lambda、Glue、Step Functions）を用いた 既存資源の改修、本番環境リリース 障害・仕様変更等発生時の既存資源の修正、リリース ・管理業務、業務改善 ユーザー、DB、ドキュメントのデータ分析基盤内の管理業務 ・運用監視 データ分析基盤内エラー監視方針の検討及びエラー時の運用対応

作業内容 ・既存のAWS ETL環境の調査改善 ・メンテ作業の手順化および運用作業（テーブル追加やカラム変更程度） ※対象環境はミッションクリティカルではないデータ処理基盤となる

作業内容 ①新しく立ち上げるサービスのリリースに向けてデータの収集、加工、可視化対応を行う ②既存のデータ抽出の移行や統合対応 ⇒イメージ：要件化したものを自動化し更新できる仕組みづくりを対応いただく ③マーケティング施策のための顧客データ基盤構築対応

作業内容 ■概要 AWSのLambda(java)で作成されたメール送信機能を、 AWSのGlueで再構築するPoCを実施。 ■勤務体系 リモート併用(週1,2出社（現場は笹塚）)