PySpark × 東京都の案件

Pythonでの開発経験 ETL/ELT 開発経験 ネットワーク運用の経験または知見

Pythonでの開発経験 ETL/ELT 開発経験 ネットワーク運用の経験または知見

AWS環境でのインフラ構築・運用経験（S3/IAM/VPC等）、GCPでの構築経験（特にBigQueryとIAM/ネットワーク設定）、BigQueryを用いた分析SQL実務経験（パーティショニング/クラスタリング）、AWS Glue（PySpark）でのETL開発・パフォーマンスチューニング、TerraformによるIaC実践（マルチクラウド or 複数環境）

AWS 基盤(EC2/ALB/Aurora/PostgreSQL/S3/Glue/CloudWatch)の構築 Aurora PostgreSQL のスキーマ/テーブル設計の理解 Glue(PySpark/Python)による ETL(抽出/変換/CSV/日次/失敗検知/リトライ/ログ連携) Okta 連携 SSO/ユーザ ID 自動連携、MasterInfinity の権限/運用

Pythonでの開発経験 AWSの知見（各種サービス利用経験） データ分析業務経験 生成AI導入に前向きな方

Python開発経験 ※1-2年以上 製造以降一人称で対応可能な方 AWS経験

詳細設計以降のシステム開発経験 関係者とのコミュニケーション力・理解力 スケジュール管理等の自己管理能力、自主的に質問・確認ができる方

Pythonでの開発経験 AWSの知見（各種サービス利用経験） データ分析業務経験 生成AI導入に前向きな方

Pythonでの開発経験 AWSの知見（各種サービス利用経験） データ分析業務経験 生成AI導入に前向きな方

Pythonを用いた開発実務経験 SQL, Power Query, VBAを用いた実務経験 AWS環境（Glue, Athena等）の知見・利用経験 データ分析業務経験（データマート作成、分析基盤の構築・運用） ETL処理の開発・運用経験 生成AI（GitHub Copilot等）の導入・活用に意欲的な方 GitHubを用いたソースおよびドキュメント管理の経験

Pythonによる詳細設計以降の開発経験（3年以上） AWS環境での開発／利用経験 関係者と円滑に調整できるコミュニケーション力 自走して課題解決に取り組めること

AWS環境でのインフラ構築・運用経験（S3/IAM/VPC等）、GCPでの構築経験（特にBigQueryとIAM/ネットワーク設定）、BigQueryを用いた分析SQL実務経験（パーティショニング/クラスタリング）、AWS Glue（PySpark）でのETL開発・パフォーマンスチューニング、TerraformによるIaC実践（マルチクラウド or 複数環境）。

RedshiftやGlue、QuickSightなどのインフラ準備（IaCコードの作成するイメージ） DWH内のスキーマやテーブル準備 Glueジョブ開発（PySpark。Pythonができれば、検索しながら対応可能） QuickSightでのダッシュボード開発（プログラミングはせず、GUIで作成）

・ AWS 環境でのインフラ構築・運用経験（S3 / IAM / VPC など） ・ GCP での構築経験（特に BigQuery と IAM/ネットワーク設定） ・ BigQuery を用いた分析 SQL 実務経験（パーティショニング/クラスタリング） ・ AWS Glue（PySpark）での ETL 開発・パフォーマンスチューニング ・ Terraform による IaC 実践（マルチクラウド or 複数環境）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

・クラウド上データエンジニアリング経験 ・ETL パイプライン構築・運用 ・S3/Lambda などAWSの基本知識 ・SQL 実務経験（高度） ・自走して SQL を記述できる方 ・ETLパイプラインにおいてストアドプロシージャを多用しているため、ストアドの読解・改修ができること ・生成AIを適切に活用しつつ、仕様理解・レビューは自身で行える方 ・DB 実務経験（Redshift、PostgreSQL） ・運用・保守、テーブル・スキーマ設計 ・ETL/ELT パイプライン実装経験 ・SQL/ストアド中心のETL、加えてPython（可能であれば PySpark）を用いた処理 ・Gitを用いたチーム開発経験（ブランチ運用・レビュー） ・ドキュメント作成スキル（設計書・運用手順など）

-PythonまたはPySparkでの開発経験3年以上 -詳細設計経験および -アジャイルでの開発経験 -自発的な行動と円滑なコミュニケーション能力

PythonまたはPySparkでの開発経験3年以上 詳細設計経験 アジャイルでの開発経験 自発的な行動と円滑なコミュニケーション能力

・AWSを用いた開発経験 （EventBridge、StepFunctions、Lambda、Glue） ・AWS基盤全般の知識 （S3、EC2、SG、ELB 等） ・Tableau Prepを用いたデータ加工、前処理の実務経験 ・Tableau Serverの環境設定、運用経験 ・テーブル定義書、Stored Procedure、IF定義書のレビュー経験 ・複数テーブルJOINを伴うSQL実装経験 ・Stored Procedureの開発経験 ・Python開発経験 ・PySparkを用いたデータパイプライン構築経験 ・Gitを利用したチーム開発経験 ・情報系システム、または何らかのシステム運用経験 ・ジョブフロー設計書のレビュー経験

-PythonまたはPySparkでの開発経験3年以上 -詳細設計経験および -アジャイルでの開発経験 -自発的な行動と円滑なコミュニケーション能力

・Pythonを用いた開発実務経験（3年以上） ・SQLを用いた高度なデータ集計の実装経験 ・大規模データへの興味・関心

AWS 環境でのインフラ構築・運用経験（S3 / IAM / VPC など） GCP での構築経験（特に BigQuery と IAM/ネットワーク設定） BigQuery を用いた分析 SQL 実務経験（パーティショニング/クラスタリング） AWS Glue（PySpark）での ETL 開発・パフォーマンスチューニング Terraform による IaC 実践（マルチクラウド or 複数環境）

Python、Java、Javascript、RDB（Microsoft SQL Server）の設計・製造経験（※Python未経験でも意欲的に学習可能であれば可。他言語でも既存ソースから処理把握が可能であれば可） ・業務経験3年以上、ロジカルシンキング、良好なコミュニケーションで一人称で動ける方

AWS 環境でのインフラ構築・運用経験（S3 / IAM / VPC など）、GCP での構築経験（特に BigQuery と IAM/ネットワーク設定）、BigQuery を用いた分析 SQL 実務経験（パーティショニング/クラスタリング）、AWS Glue（PySpark）での ETL 開発・パフォーマンスチューニング、Terraform による IaC 実践（マルチクラウド or 複数環境）