データベースエンジニア、コンサルティングファームの転職求人
12件
データベースエンジニアの特徴
データを長期的に保存するためのストレージ・サーバーの最適化や使用効率の最大化を図るハードウェアエンジニアと、データ製品を用いて最適なデータベースを開発・設計するソフトウェアエンジニアに大別できます。検索条件を再設定

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データベースエンジニア、コンサルティングファームの転職求人一覧
情報セキュリティのプロフェッショナルファームでのクラウドエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1200万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
クラウド技術のプロフェッショナルとして、最新技術動向をキャッチアップしながら、自社開発のセキュリティソフトウェア製品/サービスのクラウド基盤を設計、構築、運用します。
●クラウドに関する最新技術動向をキャッチアップしながら、自社製および他社製のセキュリティソフトウェア製品/サービスのクラウド基盤を設計、構築、運用
●クラウド基盤のセキュリティ設計・セキュリティ対策に関するコンサルテーション
●クラウドに関する最新技術動向をキャッチアップしながら、自社製および他社製のセキュリティソフトウェア製品/サービスのクラウド基盤を設計、構築、運用
●クラウド基盤のセキュリティ設計・セキュリティ対策に関するコンサルテーション
大手税理士法人 データエンジニア/データアナリスト(アソシエイト〜マネジャー)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
アソシエイト〜マネジャー
仕事内容
◆主な職務
デジタルソリューション(DSL)部門にて、クライアント向けのITコンサルティング業務に携わっていただきます。
少数メンバーで業務実施しているため、クライアントと案件毎に幅広いスキルや知識を活かして頂くことが可能です。周囲と協力しながら価値を提供することが求められます。
【業務例】
・クライアントの財務・税務領域における業務改善・Digital化に対するツール・システム導入をともなうアドバイザリー
・クライアントの経理・財務データの分析・可視化およびその活用に対するツール・システム導入をともなうアドバイザリー
・当社グループ他社や税理士法人内の他ユニットと協業し、業務知識とITテクノロジーを融合させたサービスをクライアントに提供
・PJリード、チームリードの立場であったとしても、実際の作業(データ準備からデータクレンジング、お客様や業務部門からの要件確認)を行いつつ、プレイングマネージャーとなって頂ける方(職位に関わらず)
【働き方、残業時間について】
・基本的にはビジネスユニットとチームを組んでデジタルサービスを提供します。PJによってリモート、訪問等の働き方が別れますがリモートが多い傾向にあります。
・残業も10 20時間以下であるケースが多いですが、PJにより変動する可能性はあります。
◆この職種の魅力・特徴
・高い専門知見・経験を保有するメンバーと協働し、ご自身のスキルや知見を磨ける環境があります。また、ペーパレス化を軸とした抜本的な業務改革や、大規模な案件に携わる機会があり、ご自身の仕事の影響度の大きさや、達成感を感じられる仕事です。
・新しく立ち上がる専属チームにおいて、税務オペレーション全般の改善に係るコンサルティングレベルの経験を幅広く積むことが可能です。また、ビジネスの立ち上げ段階から新しいチーム・組織へと発展していく過程も経験できます。
・税理士業界が変革期を迎えつつある中、当社のグローバルネットワークの事例やテクノロジーの活用を含む新サービス開発・提供を推進しており、将来的に新サービス開発やビジネスモデル設計などにも関与していただくことが可能です。
◆次ステップのキャリア
アソシエイト・シニアアソシエイトの方は各プロジェクトのマネージャの指示のもと業務を行い、プロジェクトの進め方を経験・学習、将来的にマネージャ職へチャレンジして頂く想定です。
デジタルソリューション(DSL)部門にて、クライアント向けのITコンサルティング業務に携わっていただきます。
少数メンバーで業務実施しているため、クライアントと案件毎に幅広いスキルや知識を活かして頂くことが可能です。周囲と協力しながら価値を提供することが求められます。
【業務例】
・クライアントの財務・税務領域における業務改善・Digital化に対するツール・システム導入をともなうアドバイザリー
・クライアントの経理・財務データの分析・可視化およびその活用に対するツール・システム導入をともなうアドバイザリー
・当社グループ他社や税理士法人内の他ユニットと協業し、業務知識とITテクノロジーを融合させたサービスをクライアントに提供
・PJリード、チームリードの立場であったとしても、実際の作業(データ準備からデータクレンジング、お客様や業務部門からの要件確認)を行いつつ、プレイングマネージャーとなって頂ける方(職位に関わらず)
【働き方、残業時間について】
・基本的にはビジネスユニットとチームを組んでデジタルサービスを提供します。PJによってリモート、訪問等の働き方が別れますがリモートが多い傾向にあります。
・残業も10 20時間以下であるケースが多いですが、PJにより変動する可能性はあります。
◆この職種の魅力・特徴
・高い専門知見・経験を保有するメンバーと協働し、ご自身のスキルや知見を磨ける環境があります。また、ペーパレス化を軸とした抜本的な業務改革や、大規模な案件に携わる機会があり、ご自身の仕事の影響度の大きさや、達成感を感じられる仕事です。
・新しく立ち上がる専属チームにおいて、税務オペレーション全般の改善に係るコンサルティングレベルの経験を幅広く積むことが可能です。また、ビジネスの立ち上げ段階から新しいチーム・組織へと発展していく過程も経験できます。
・税理士業界が変革期を迎えつつある中、当社のグローバルネットワークの事例やテクノロジーの活用を含む新サービス開発・提供を推進しており、将来的に新サービス開発やビジネスモデル設計などにも関与していただくことが可能です。
◆次ステップのキャリア
アソシエイト・シニアアソシエイトの方は各プロジェクトのマネージャの指示のもと業務を行い、プロジェクトの進め方を経験・学習、将来的にマネージャ職へチャレンジして頂く想定です。
【東京/大阪】大手監査法人でのPeople Analytics コンサルタント
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者〜
仕事内容
人と組織の課題をAnalyticsで解決するチームでPeople Analyticsを推進するポジションです。
●このポジションの魅力
・新しいサービスのコアとなるAnalytics部分を担っていただけます。
・立ち上がって間もないサービスのため、サービスの成長を実感できます。
・大阪がベースのチームで、ほぼフルリモート環境を整備しています。
●職務内容
・チームで推進するSaaS型 People Analytics を顧客の組織的な課題解決に活用するデータ分析のアドバイザリー・コンサルティングを行う。
・「分析をして終わり」ではなく、協働するチームと顧客との対話を大切にして分析を通じて「顧客に価値を届ける」ことをゴールとする。
・顧客への貢献を増すために新規のPeople Analyticsやデータ可視化をチームで企画検討する際に積極的に提案する。
・People AnalyticsはPythonやRの各種ライブラリやAWS ML/AIを活用して自ら実装しPoCを推進してチームで実現可能性を検討する。
・PoC後のPeople Analytics手法を先行導入PJとして顧客へ提案しプロジェクトマネジャーのリードのもとで分析担当として価値を生み出す。
・SaaS開発チームと協業してSaaSサービス高度化を推進する。
・People Analytics部分の分析コードには責任を持ち継続的に保守および高度化をする。
・当社の関連サービスラインナップを習熟し、SaaS型People Analyticsによる知見を発展させる顧客サービスへの他チーム連携を提案する。
●このポジションの魅力
・新しいサービスのコアとなるAnalytics部分を担っていただけます。
・立ち上がって間もないサービスのため、サービスの成長を実感できます。
・大阪がベースのチームで、ほぼフルリモート環境を整備しています。
●職務内容
・チームで推進するSaaS型 People Analytics を顧客の組織的な課題解決に活用するデータ分析のアドバイザリー・コンサルティングを行う。
・「分析をして終わり」ではなく、協働するチームと顧客との対話を大切にして分析を通じて「顧客に価値を届ける」ことをゴールとする。
・顧客への貢献を増すために新規のPeople Analyticsやデータ可視化をチームで企画検討する際に積極的に提案する。
・People AnalyticsはPythonやRの各種ライブラリやAWS ML/AIを活用して自ら実装しPoCを推進してチームで実現可能性を検討する。
・PoC後のPeople Analytics手法を先行導入PJとして顧客へ提案しプロジェクトマネジャーのリードのもとで分析担当として価値を生み出す。
・SaaS開発チームと協業してSaaSサービス高度化を推進する。
・People Analytics部分の分析コードには責任を持ち継続的に保守および高度化をする。
・当社の関連サービスラインナップを習熟し、SaaS型People Analyticsによる知見を発展させる顧客サービスへの他チーム連携を提案する。
【東京/大阪勤務】経営コンサルティング会社でのデーターベースエンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
600万円〜1,000万円 ※経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者
仕事内容
社内基幹システムの刷新や自社サービス開発のプロジェクトに関わるテーブル設計やデータベースの設計を担当いただきます。
<具体的な業務例>
・データパイプライン構築および運用
・データモデリング
・メタデータの管理
・データ検証、品質チェック
・データを利用しているサービスのチーム
【想定環境】
Linux、MySQL、RDS、Aurora、MongoDB
<具体的な業務例>
・データパイプライン構築および運用
・データモデリング
・メタデータの管理
・データ検証、品質チェック
・データを利用しているサービスのチーム
【想定環境】
Linux、MySQL、RDS、Aurora、MongoDB
ITソリューションのコンサルティングおよび開発企業でのデータベースエンジニア(OCI_Oracle Cloud Infrastrukture)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:〜1000万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
【ジョブサマリー】
当社ではお客様へ高い技術力をベースとしたコンサルティングからシステム設計、プロジェクトの実施まで提供しています。近年、特に需要が高い分野がオンプレミスシステムからクラウドシステムへマイグレーションするコンサルティング、開発プロジェクトです。当社では、独自のクラウドジャーニーを顧客へサービス提供するためデータベースエンジニアを募集しています。
【職務内容】
・顧客のオンプレミスシステムをクラウドシステムへ移行するプロジェクトにて開発を担当
・開発リーダの指示に従い、SQLとJava、JavaScriptでコーディングを行う
当社ではお客様へ高い技術力をベースとしたコンサルティングからシステム設計、プロジェクトの実施まで提供しています。近年、特に需要が高い分野がオンプレミスシステムからクラウドシステムへマイグレーションするコンサルティング、開発プロジェクトです。当社では、独自のクラウドジャーニーを顧客へサービス提供するためデータベースエンジニアを募集しています。
【職務内容】
・顧客のオンプレミスシステムをクラウドシステムへ移行するプロジェクトにて開発を担当
・開発リーダの指示に従い、SQLとJava、JavaScriptでコーディングを行う
「発注側支援」の大手ITコンサルティング会社でのデータ基盤エンジニア
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:532万円〜1334万円 ※現年収を考慮します。
ポジション
担当者
仕事内容
企業のデータ利活用を支えるプラットフォームを設計・構築します。クラウドサービスをベースとしてデータレイクやDWH、データカタログ、プレパレーションツール、BI、AIなど各分野の先端技術を扱います。まずは、大手損害保険会社様のデータ分析プラットフォームの構築プロジェクトに参画いただきます。同社ではデータをベースとした次世代ビジネスを構想しており、分析プラットフォームはその生命線とも言える存在です。現在は基本機能の構築を終えて、機能拡張を進めている段階です。顧客側の責任者とコミュニケーションしながら、ビジネスサイドのさらなるニーズを充足すべく技術的な実現方法を検討いただきます。
<アピールポイント>
企業のデータ利活用ニーズの拡大にともない、データ分析プラットフォームの構築スキルはますます市場価値の高まることが予想されます。当社は大手企業をクライアントとし、国内有数規模のデータ分析プラットフォーム構築を手掛けています。いずれのお客様もデータの利活用を次世代ビジネスの要と位置付けており、データプラットフォームにも並々ならぬ関心を注いでいます。お客様の要求に応えることは容易ではありませんが、業界最先端の取り組みに従事できるエンジニアとしてやりがいある仕事です。
<アピールポイント>
企業のデータ利活用ニーズの拡大にともない、データ分析プラットフォームの構築スキルはますます市場価値の高まることが予想されます。当社は大手企業をクライアントとし、国内有数規模のデータ分析プラットフォーム構築を手掛けています。いずれのお客様もデータの利活用を次世代ビジネスの要と位置付けており、データプラットフォームにも並々ならぬ関心を注いでいます。お客様の要求に応えることは容易ではありませんが、業界最先端の取り組みに従事できるエンジニアとしてやりがいある仕事です。
大手FASでの機械学習エンジニア(マネージャークラス)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
年収イメージ:1000万円〜1400万円(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
マネージャー
仕事内容
大手FASの戦略的社内ベンチャーにおいて、財務分析×クラウドの領域で新たなサービスを開発し、市場創造にチャレンジいただきます。業容拡大に伴う募集です。
【ポジションの特徴】
・同チームは、コンサルタント/会計士/データサイエンティスト/IT技術者などの多彩なバックグラウンドのメンバーで構成されます。
・財務データ×不正発見の領域でMachine Learningを用いた革新的な不正発見ソリューションの開発に取り組んでいます。
【業務内容】
●上記開発に関して、チームメンバーのマネジメント含めて研究開発をリードしていただきます。
【ポジションの特徴】
・同チームは、コンサルタント/会計士/データサイエンティスト/IT技術者などの多彩なバックグラウンドのメンバーで構成されます。
・財務データ×不正発見の領域でMachine Learningを用いた革新的な不正発見ソリューションの開発に取り組んでいます。
【業務内容】
●上記開発に関して、チームメンバーのマネジメント含めて研究開発をリードしていただきます。
大手FASでのデータエンジニア・SE(M&A/戦略部門)(若手)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
イメージ アソシエイト:ベース600万円+賞与 / シニアソシエイト:ベース800万円+賞与
ポジション
担当者
仕事内容
M&Aデータ分析チームのメンバーの一員として活躍する人材を求む。社内のみならずM&A業界におけるデータアナリティクスの先駆者的なポジションであり、入社後はキャリアアップチャンスに加え、業界の将来動向に大きな影響を与えることが期待されます。
・本チームではテクノロジー、小売、製造、プライベートエクイティといった様々な業界において、各種デューデリジェンス、PMI、事業戦略策定など、当社が提供するディールアドバイザリーサービスのあらゆる分野にプロジェクトチームメンバーとして参画し、M&Aデータ分析専門家として戦略的データ分析サービスを提供している。
・事業戦略、金融、会計など各分野の専門知識を持つ、経験豊富なディールアドバイザリー専門家とプロジェクトチームを組み、業務を提供。クライアントの意思決定やディールの価値に直接的影響をもたらすインサイトの提供、分析結果に基づく意思決定や戦略実行を支援する。
・本ポジションで採用されたメンバーはクライアントから受領した大量データの処理、データ処理や分析を効率化するための社内利用ツール開発などをリードする役割を担う。
・また、他の当社アドバイザリーメンバーファームのプロジェクトチームと共同で、当社グループのプラットフォーム上にデータ分析専用環境の構築・運営を行うための技術的な支援を行う。
<入社当初の主な役割>
●クライアントやM&A対象会社から受領するデータの処理、分析、それら処理・分析の効率化ツール・アプリケーションの開発などを通じてプロジェクト支援
●データ収集蓄積(地理的情報、価格データ、人口移動データ、SNS、各種市場データなど、外部データのScraping等)
●データ分析環境の設計・開発を行う上での他エンジニアメンバのサポート
一定レベルの知識・経験を積んだ後、将来的には、各自の目指す能力向上に
・本チームではテクノロジー、小売、製造、プライベートエクイティといった様々な業界において、各種デューデリジェンス、PMI、事業戦略策定など、当社が提供するディールアドバイザリーサービスのあらゆる分野にプロジェクトチームメンバーとして参画し、M&Aデータ分析専門家として戦略的データ分析サービスを提供している。
・事業戦略、金融、会計など各分野の専門知識を持つ、経験豊富なディールアドバイザリー専門家とプロジェクトチームを組み、業務を提供。クライアントの意思決定やディールの価値に直接的影響をもたらすインサイトの提供、分析結果に基づく意思決定や戦略実行を支援する。
・本ポジションで採用されたメンバーはクライアントから受領した大量データの処理、データ処理や分析を効率化するための社内利用ツール開発などをリードする役割を担う。
・また、他の当社アドバイザリーメンバーファームのプロジェクトチームと共同で、当社グループのプラットフォーム上にデータ分析専用環境の構築・運営を行うための技術的な支援を行う。
<入社当初の主な役割>
●クライアントやM&A対象会社から受領するデータの処理、分析、それら処理・分析の効率化ツール・アプリケーションの開発などを通じてプロジェクト支援
●データ収集蓄積(地理的情報、価格データ、人口移動データ、SNS、各種市場データなど、外部データのScraping等)
●データ分析環境の設計・開発を行う上での他エンジニアメンバのサポート
一定レベルの知識・経験を積んだ後、将来的には、各自の目指す能力向上に
人材育成コンサル会社でのシニア機械学習エンジニア(テクノロジー職)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
経験・能力を考慮の上、当社規定により決定します
ポジション
担当者
仕事内容
▼業務概要
・パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発。
・部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発。
▼業務詳細 (モデル構築フェーズ)
・ビジネス要求ヒアリング
・要求を踏まえて機械学習タスクの全体設計
・タスク開始前の基礎分析
・モデル構築方針の検討 (特徴量選定、手法検討、評価方法検討)
・モデルの実装 (ライブラリ利用。最新論文手法の実装)
・モデルの定量・定性評価
・モデル開発結果のレポーティング
▼業務詳細 (モデルのシステム導入フェーズ)
・効果検証のグランドデザインの設計
・効果検証のために追加取得すべきデータ要件の設計
・効果検証のためのデータ分析
▼担当プロセス(システム本格導入時)
・システム導入時のアーキテクチャ検討
・サービス開発チームとの責任分界点の確定
・バッチ処理のジョブスケジューリングと監視設計
・リリース後の運用
開発環境は下記になります。
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
【魅力】
コアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがある。
経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもと機械学習モデル開発に取り組む事が出来る。
スキルの高いエンジニアとデータサイエンティストが既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っている。また、参画後すぐに機械学習モデル開発に取り組める土台がある。
社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能である。
動画サービスのようなオンラインデータだけでなく、集合研修などのオフラインデータを扱うチャンスがある。
社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。
フルフレックス、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。
・パーソナライズ学習実現に向けた機械学習モデルの開発。
・部門内のサービス改善を目的とした機械学習モデルの開発。
▼業務詳細 (モデル構築フェーズ)
・ビジネス要求ヒアリング
・要求を踏まえて機械学習タスクの全体設計
・タスク開始前の基礎分析
・モデル構築方針の検討 (特徴量選定、手法検討、評価方法検討)
・モデルの実装 (ライブラリ利用。最新論文手法の実装)
・モデルの定量・定性評価
・モデル開発結果のレポーティング
▼業務詳細 (モデルのシステム導入フェーズ)
・効果検証のグランドデザインの設計
・効果検証のために追加取得すべきデータ要件の設計
・効果検証のためのデータ分析
▼担当プロセス(システム本格導入時)
・システム導入時のアーキテクチャ検討
・サービス開発チームとの責任分界点の確定
・バッチ処理のジョブスケジューリングと監視設計
・リリース後の運用
開発環境は下記になります。
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
【魅力】
コアメンバーとして大きな裁量を持ち、活躍するチャンスがある。
経営層のデータ活用への温度感が高いので、強いバックアップのもと機械学習モデル開発に取り組む事が出来る。
スキルの高いエンジニアとデータサイエンティストが既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っている。また、参画後すぐに機械学習モデル開発に取り組める土台がある。
社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能である。
動画サービスのようなオンラインデータだけでなく、集合研修などのオフラインデータを扱うチャンスがある。
社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。
フルフレックス、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。
グローバルでサービスを展開する大手外資系ITサービス企業でのAzure Developer
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
500万円〜900万円
ポジション
担当者
仕事内容
【主な業務】
・Azureを用いたデータ活用に関わるプロジェクトを技術面でサポートすることを期待しています。
・お客様(IT/ビジネスの複数部門)の要求事項の整理からDataFactory設計・開発・テスト・リリースまで、包括的にリードします。
【ポイント】
Analytics&Insightsは、社内外の多様なデータソースから統合的な分析から得られる洞察により、迅速な意思決定、新たなビジネスモデルの構築、俊敏性の向上、新たな収益機会の発掘を実現しています。
当社のナジッレを活用したデータ利活用におけるEndtoEnd(データ収集、蓄積、可視化、分析、最適化)をサポートしています。
最先端のテクノロジーを用いたPJに参画したり、触れることができます。日本初のソリューションに携わる可能性もあります。
【キャリアパス】
・Developer → Tech Lead →アーキテクトなどの技術に特化したパスが、 Developer →PL→PMなどのマネジメントのパスが選択可能。
・Azureを用いたデータ活用に関わるプロジェクトを技術面でサポートすることを期待しています。
・お客様(IT/ビジネスの複数部門)の要求事項の整理からDataFactory設計・開発・テスト・リリースまで、包括的にリードします。
【ポイント】
Analytics&Insightsは、社内外の多様なデータソースから統合的な分析から得られる洞察により、迅速な意思決定、新たなビジネスモデルの構築、俊敏性の向上、新たな収益機会の発掘を実現しています。
当社のナジッレを活用したデータ利活用におけるEndtoEnd(データ収集、蓄積、可視化、分析、最適化)をサポートしています。
最先端のテクノロジーを用いたPJに参画したり、触れることができます。日本初のソリューションに携わる可能性もあります。
【キャリアパス】
・Developer → Tech Lead →アーキテクトなどの技術に特化したパスが、 Developer →PL→PMなどのマネジメントのパスが選択可能。
グローバルでサービスを展開する大手外資系ITサービス企業でのAzure Data Tech Lead
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
応相談(経験・能力を考慮の上当社規定により決定)
ポジション
担当者
仕事内容
Azureを用いたデータ活用に関わるプロジェクトを技術面でサポートすることを期待しています。
Expectation is to support projects related to data utilization using Azure from technical side.
【主な業務】
・PoCの計画・実施
・最適なアーキテクチャの選定・実装
・技術課題の解決策の提示
・設計・開発標準の推進
・Planning and execution of PoC
・Selection/implementation of the optimal architecture
・Presentation of solution for technical challenges
・Promotion of design/development standard
【ポイント】
・最先端のテクノロジーを用いたPJに参画したり、触れることができます。日本初のソリューションに携わる可能性もあります。
・It is possible to participate in/experience PJ utilizing the latest technology. It could be possible to engage in the Japan-first solution.
【キャリアパス】
・Dataアーキテクト→システム開発の提案やシステムの最適化 →経営戦略に沿ってIT戦略の策定
・Data architect -> Proposal for system development and system optimization -> Formulation of IT strategy aligned to the management strategy
Expectation is to support projects related to data utilization using Azure from technical side.
【主な業務】
・PoCの計画・実施
・最適なアーキテクチャの選定・実装
・技術課題の解決策の提示
・設計・開発標準の推進
・Planning and execution of PoC
・Selection/implementation of the optimal architecture
・Presentation of solution for technical challenges
・Promotion of design/development standard
【ポイント】
・最先端のテクノロジーを用いたPJに参画したり、触れることができます。日本初のソリューションに携わる可能性もあります。
・It is possible to participate in/experience PJ utilizing the latest technology. It could be possible to engage in the Japan-first solution.
【キャリアパス】
・Dataアーキテクト→システム開発の提案やシステムの最適化 →経営戦略に沿ってIT戦略の策定
・Data architect -> Proposal for system development and system optimization -> Formulation of IT strategy aligned to the management strategy
人材育成コンサル会社でのデータエンジニア(テクノロジー職)
おすすめ年齢
20代
30代
40代
50代以上
年収レンジ
650万円〜1000万円 経験・スキルを考慮の上、決定
ポジション
担当者
仕事内容
下記の業務を担当して頂きます。
1.データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用
2.データ基盤におけるデータマネジメントの導入計画立案と実施
・データガバナンス
保有データから事業価値を生むためのポリシー、プロセス、メトリクスの策定
・マスタデータ、メタデータ管理
ビジネスメタデータ=業務ルール・計算方法
テクニカルメタデータ=テーブル・カラムの定義の作成と運用・モニタリング
・データ品質管理
・データ品質基準・評価・測定プロセスの策定と実施
開発環境は下記になります。
・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
・その他
GitHub / Slack / Notion
●魅力
・今後ニーズが高まっていくと予想されるデータエンジニアリング領域において、データガバナンス・システムアーキテクチャ・データモデルの検討及び設計の段階から、実際の実装と運用まで全てのレイヤでご活躍いただくことが出来る。
・スキルの高いエンジニア (データエンジニア、機械学習エンジニア) とデータ分析者 (データサイエンティスト) が既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っている。
・社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能である。
・社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。
・フレックスタイム、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度や経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。
1.データ基盤の開発・改修・保守運用
・データ基盤の物理・論理データモデル設計・開発・保守運用
・データ基盤のシステムアーキテクチャの設計
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・保守運用
2.データ基盤におけるデータマネジメントの導入計画立案と実施
・データガバナンス
保有データから事業価値を生むためのポリシー、プロセス、メトリクスの策定
・マスタデータ、メタデータ管理
ビジネスメタデータ=業務ルール・計算方法
テクニカルメタデータ=テーブル・カラムの定義の作成と運用・モニタリング
・データ品質管理
・データ品質基準・評価・測定プロセスの策定と実施
開発環境は下記になります。
・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
・その他
GitHub / Slack / Notion
●魅力
・今後ニーズが高まっていくと予想されるデータエンジニアリング領域において、データガバナンス・システムアーキテクチャ・データモデルの検討及び設計の段階から、実際の実装と運用まで全てのレイヤでご活躍いただくことが出来る。
・スキルの高いエンジニア (データエンジニア、機械学習エンジニア) とデータ分析者 (データサイエンティスト) が既にチームに在籍しており、高度なデータ活用に向けたコラボレーションの環境が整っている。
・社会人教育における国内最大規模の大学院・教育サービス機関であり、ユニークなデータが取得・利用可能である。
・社会人教育におけるDX推進にあわせ、様々なデータ活用の提案が実施できる。
・フレックスタイム、リモートワーク、副業可、服装自由、自己啓発支援制度や経営大学院への通学支援制度等、自己成長を目指す方が働きやすい環境である。
全12件
1-12件目を表示中