Sparkの案件

・データ分析、機械学習の基礎理解がある方 ・回帰モデルの検討と構築経験 ・python ・TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 ・納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方

・SQL（ストアドプロシージャ等）の設計経験、 ・IT業界経験3年以上

・SQL（ストアドプロシージャ等）の設計経験、 ・IT業界経験3年以上

・使用言語：Python

1人称で目的整理～分析設計～実分析～報告対応。 可視化、統計、機械学習、生成AIの各種対応。 お客様内の生成AI環境（非SE／DSが使える環境、chat/RAG簡易GUIベース）で要件実現できること。

1人称で目的整理～分析設計～実分析～報告対応が必要。 可視化、統計、機械学習、生成AI、各種対応できること 生成AIは具体的な案件未定なので感触レベル お客様内の生成AI環境（非SE／DSが使える環境、chat/RAG簡易GUIベース）で要件実現できること、は必須

・機械学習モデルを用いたモデル開発、及びMLOpsの経験 ・勾配ブースティングモデル（LightGBM, XGBoostなど）の深い理解 ・Pythonを用いた開発経験　5年以上 ・LLM（生成系AI）を用いたモデル開発経験 ・AWSをはじめとしたパブリッククラウドサービスでの開発経験

・Pythonを用いたデータ処理（Flask, Pandas, NumPy, Daskなど）の実務経験3年以上

・アーキテクトの立場でのAzureサービスを組み合わせた要件定義、設計、構築経験 ・AzureでのDWHの構築経験 ・Azure全般（Functions, Synapse Analytics, Data Factory, Key Vault）

・Splunkの利用経験（ELKでも可） ・SQL等でのDB操作経験 ・shellなどでのスクリプト作成経験 ・LinuxベースOS上でのコマンドベースでの業務経験

・インフラエンジニアとしての経験豊富な方 - Azure - WindowsSever - Network - VMware

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

Pythonを使用したデータ連携処理の開発経験(2年以上) SQLの読み書きが出来る方 1人称でタスクを遂行できること

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）