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ETL開発経験、Python

ETL開発経験、Python

AWS ソリューションアーキテクト アソシエイトレベル AWS環境の操作（コマンド、コードレベルでの設定） データ加工開発経験（python） Python（データ加工時のログ確認や、軽微な変更、修正） Pysparkのナレッジ（利用中ソリューション：glue pyspark/EMR） 自らスケジュールを立案・管理し、定量的・定性的な報告ができること 報告・連絡・相談（報連相）を適切に実施できること ロジカルライティング／ロジカルスピーキングを活用し、論理的思考に基づいて案件を推進できること 物事の本質を捉え、主体的に行動できること 円滑なコミュニケーション能力を有すること

AWS ソリューションアーキテクト アソシエイトレベル AWS環境の操作（コマンド、コードレベルでの設定） データ加工開発経験（Python） Python（データ加工時のログ確認や、軽微な変更、修正） Pysparkのナレッジ（利用中ソリューション：glue pyspark/EMR） 自らスケジュールを立案・管理し、定量的・定性的な報告ができること 報告・連絡・相談（報連相）を適切に実施できること ロジカルライティング／ロジカルスピーキングを活用し、論理的思考に基づいて案件を推進できること 物事の本質を捉え、主体的に行動できること 円滑なコミュニケーション能力を有すること

データ分析経験（リーダーのみ）、ログの前処理・後処理経験、コーディングスキル（PySpark またはJava、シェルスクリプト（awscli））、BIツールを用いてのダッシュボード作成

Databricks(SQL/Python、PySpark、Delta Lake)の開発経験 PowerBI(Power Query、DAX)の開発経験 英語の読み取り(翻訳ツール使用OK / 英文作成は不要)

Python,pyspark,銀行系経験

クラウド(Azure)運用・保守・構築・設計の経験 DWH・ETLシステムの運用・保守・構築の経験 Databricks 設計・開発・運用・保守の経験 Azure Data Factory 設計・開発・運用・保守の経験 Storage Account(Data Lake)運用・保守の経験(ログやLFファイルの確認等) ジョブ管理ツール運用・保守の経験(System Walker Operation Manager) 上記のうち3つ以上の経験

SQLの実務経験 PySpark, またはPythonの経験 課題解決のためのコミュニケーション（質問/報告/相談）を積極的に取れる方 基本設計～の経験

Databricksの運用、保守経験 クラウド(Azure)の運用、保守経験 DWH、ETLシステムの運用、保守経験 ジョブ管理ツール(System Walker Operation Manager)の運用、保守経験

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

Java＋Junit または Python＋pyspark（経験5年以上）、銀行系システム開発経験

Pythonの業務経験(2年以上) SQLの業務経験(2年以上) システム開発に関する設計・開発・テストの経験(3年以上)

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

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

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）