データ分析基盤の構築・運用に際し下記業務をご担当いただきます。 ・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 ◆開発環境 ・言語 : Python ・データベース : BigQuqery, Aurora MySQL 2.0, Aurora PostgreSQL ・インフラ : AWS (EC2, S3, Lambda etc.) , GCP ・バージョン管理 : git/Github ・CI : CircleCI, Jenkins
・クラウドでのデータ分析基盤の構築、運用経験 ・DWH環境の利用経験 例)BigQuery、Redshift、Snowflakeなど ・BigQuery経験 1年 ・DWHへのデータパイプラインの運用経験 ・SQL経験
・BigQuery/Snowflake のDWH環境の設計、構築、運用経験 ・上記DWHへの データパイプラインの設計、開発、運用経験 ・CDP(Change Data Capture)を利用したデータパイプラインの構築経験 ・DBやSQLのパフォーマンス・チューニング経験 ・dbt、Google Dataform の利用経験 ・Embulk, Fivetran, Xplenty, CData, Hevo, trocco の利用経験 ・各種サービスのAPIを利用したデータ収集開発経験 ・Python開発経験 ・Redash利用経験
2回
2023年4月29日
※募集中の案件だけでなく過去の募集案件を中心に掲載しております。
※ プロフィールのスキル・ご経験や地域によっては案件が少なく、メールが配信されない場合がございます。
【DBエンジニア(SQL全般)】【業務委託(準委任)】DBエンジニア(データ分析・作業アシスタント)
【クラウドエンジニア(AWS)】【業務委託(準委任)】データエンジニア募集
【BigQuery】コーポレート部門が利用するシステム/データエンジニアの求人・案件
【Python】Web企業でのデータパイプライン構築や可視化業務の求人・案件
【GCP/AWSなど】某大手ネット印刷プラットフォームのデータの求人・案件
【クラウドエンジニア(AWS)】【業務委託(準委任)】データエンジニア
【BigQuery/DWH】DBチューニング案件
【BigQueryなど】データ分析基盤の開発・構築の求人・案件
【東京の出社可能な方】【DWH/Python/Ruby】【業務委託(準委任)】物流マッチングプラットフォームのデータ分析基盤構築
【SQLなど】データエンジニアの求人・案件 の案件・求人情報をご覧の方へ
エンジニアがフリーランスエージェントを選ぶコツ
スキルや言語、稼働可能な日数に特化してフリーランス案件を紹介してくれるエージェントもあるため、自らの希望に合った案件があるかを考慮してエージェントを選ぶことがおすすめです。フリーランスHubでは、フリーランスエージェントの各特徴やおすすめポイントの閲覧、エージェントへの応募を一括で行うことができます。フリーランスエージェントはエンジニア未経験の場合、フリーランス案件を紹介してくれるの?
正直なところ、エンジニア未経験の場合、独学でプログラミングを学習していたとしてもフリーランスとして案件に参画するのは難しい可能性が高いと言えるでしょう。まずは組織に所属し、エンジニアとしての実務経験を積んでからフリーランスとしての働き方を検討するのがおすすめです。フリーランスHubではエンジニア向けの記事を多数掲載しています。フリーランスエージェントとクラウドソーシングサイト(サービス)の違い
フリーランスエージェントは企業の案件とフリーランスを検討している人のマッチングをカウンセリングや営業代行を通してサポートするのに対し。クラウドソーシングはサイト上で直接案件を探すものになります。クラウドソーシングサイトを利用する際は、フリーランスと発注者が直接プラットフォームでやり取りするため、エージェントによるサポートはありません。フリーランスHubではフリーランスエージェントの保有する案件を多数掲載しています。