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1公開求人数：14件
2024.08.17
100〜135万円/月
主に医療、製薬系のサービスを複数展開されているメガベンチャー企業にて、電子カルテのデータプラットフォームを現在開発しております。 そのプラットフォームを開発するにあたり、データの品質を考慮しながら、DWH、データ基盤の設計構築、dataformでのデータパイプライン構築やバッチへの反映を主にご担当いただきます。 入力されたデータがテストデータではないかなどデータの品質を考慮いただけると嬉しいです。
2024.08.17
80〜100万円/月
フィンテックサービスでのデータの利活用を支えるデータ基盤の運用開発のため開発メンバーを募集しています。 内製アプリケーションの改修改善、及び新しいデータ基盤の構築にあたっての作業をお願いします。 digdagを利用したデータフロー、BigQueryに構築されたDWHなど様々な仕組みが動いており、 障害に関する修正や、データ利用者からの問い合わせ対応などをお任せします。 また、新たなデータ基盤を構築するにあたっての作業もお願いすることがあります。 ・新規データ構造、および、新規データベースの構築と保守 ・既存データ処理システムの保守運用 ・データの可視化 ・マーケティングの支援（キャンペーンの運用） ・SQLを用いたデータ抽出業務 ・データのクロスチェック ・他チームからのデータに対する問い合わせ対応 など
2024.02.16
100〜110万円/月
自社でフィンテックサービスを展開している企業にて 他のデータエンジニアと協力して、データ基盤を1から設計・開発して頂きます。 ＜主な業務内容＞ ・新規データ構造、および、新規データベースの構築と保守 ・新規データ処理システムの設計 ・データの可視化 ・マーケティングの支援（キャンペーンの運用） など ＜環境＞ DWH：BigQuery インフラ：AWS, GCP プログラミング言語: Python ※初日は出社していただきます(渋谷)
2024.02.14
75〜85万円/月
インフラエンジニアとしてライブ配信アプリの開発に加わっていただける メンバーを募集しております。 具体的にはライブ配信アプリのインフラ環境の設計、構築、運用をお任せいたします。 ＜環境＞ • 分散DB（Cloud Spanner） • 言語：Go言語 • 通信 ：connect-go proto • コンピューティング：Kubernetes → Cloud Run • DWH、パイプライン構築 • BigQuery • Apache Spark
2023.11.20
80〜100万円/月
様々な事業を横断したデータ基盤を担当するデータエンジニア職となります。 各事業のデータ分析基盤（DWHとデータパイプライン）の設計・構築・運用を行っていただきます。 既存の基盤運用を引き継ぎから開始し、その後の運用と信頼性・利便性の向上にコミットいただける方を募集しています。 【具体的な業務内容】 ◼︎既存のDWH（BigQuery）とデータパイプラインの拡充 - 利用可能なデータの拡充 - データのリアルタイム性の向上 ◼︎将来のデータ基盤戦略の策定とその推進 - 新たなDWHとデータパイプライン（ELT）の設計・構築・運用 ◼︎データ分析によるビジネス課題の発見の推進 - データによる課題の可視化 - BIなどを通したモニタリング環境の構築 など
2023.06.23
70〜100万円/月
デジタルマーケティングを行っているスタートアップベンチャー企業での募集になります。 業務内容としては主に以下となります。 ・データパイプラインの運用保守 ・ビッグデータのデータ操作 ・可視化ツールによる可視化 ・データ分析 - クラウドインフラ管理、最適化 など
2023.04.26
70〜100万円/月
データ分析基盤の構築・運用をおまかせします ・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
2023.03.01
70〜90万円/月
自社サービス事業における分析組織のプロジェクトマネージャーのもとで、マーケティング分析や統計・機械学習モデルの開発をお任せします。
2022.10.31
70〜120万円/月
急成長しているベンチャー企業にて、急務でのデータエンジニア募集になります。 ・データパイプラインの運用保守 ・ビッグデータのデータ操作、分析 ・可視化ツールによる可視化 ・クラウドインフラ管理、最適化 など
2022.10.31
50〜90万円/月
海外向けサービスの開発において、データエンジニアとして以下を行っていただきます。 ・Lookerの設定、運用 ・Lookerの使用方法マニュアルの作成 ・ビジネスメンバーからの依頼対応（Lookerでのデータ可視化など） ・リテンション率などの定義について、ビジネスメンバーと議論をしコンセンサス形成