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・DX推進に伴う情報システム部門の業務支援 (内部でIoT開発、内製開発、データ分析、生成AIなどのポジションに分担) -業務アプリケーション開発(Web) -要件定義、設計、開発、運用保守を一気通貫で対応 -新技術の調査、検証
案件の必須スキル
・Pythonを用いた開発経験 ・SQLを用いたデータ処理およびデータ分析経験 ・主要クラウドサービス(Azure, AWS, Google Cloud)の知識 ・BIツール(Tableau)またはDWH(Google BigQuery)の知識 ・フロントエンド開発(React、各種スクリプト言語)の経験 ・UI/UX開発経験 ・生成AI(プロンプト)の知識
・新規営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - インフラ対応 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からリリースまでの一通りのご経験 ・TypeScriptを用いたUI実装からAPI設計まで一気通貫での担当経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・GitHub等でのコードレビューやCICDによる継続的デプロイ経験 ・スクラム開発経験 ・他部署や他職種含め円滑にコミュニケーションが取れるかつエンジニア同士では技術的な議論を論理的にできる
・営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からデプロイを一気通貫で開発した経験 ・Webアプリケーションにおける代表的な脆弱性(XSSやSQLインジェクション等)とその対策についての理解 ・コードの可読性やメンテナンス性の高い設計(デザインパターン、SOLID原則、アーキテクチャ等)経験 ・下記いずれかの言語での開発経験 -React - Vue.js -Angular ・DB設計やチューニング経験 ・アジャイル開発経験
・営業支援プロダクトの開発において、バックエンドエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・下記いずれかの言語におけるWebアプリケーション開発経験(5年以上) -Go -Python -Rust -TypeScript ・Node.jsやTypeScriptなどを用いたAPI開発、 運用経験 ・RDBやSQL(PostgreSQLなど)を活用したデータベース設計、運用経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・開発プロセス設計や改善(アジャイルやスクラムなど)に関する経験
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- ◎2期連続150%以上の急成長中!市場をリードする実力派テックベンチャー ◎Firebaseをフル活用!フロント開発が主体になれるプロジェクト ◎代表直下でスタートした新事業。ゼロイチフェーズで裁量の大きさバツグン 弊社で開発している「Reckoner」というプロダクトを担当いただきます。 リリースから着実にお客様を獲得し売上を伸ばし続けております。エンジニアがより活躍できる機会を作るサービスを一緒に作っていきませんか? 【主な業務内容】 - k8s on GCP + BigQuery を使ったデータパイプライン基盤 (Scala)開発業務 - 上記にまつわる技術調査 開発環境 パブリッククラウド: GCP 開発言語: Scala 構成管理: Terraform、 Helm コンテナオーケストレーション: Kubernetes CI/CD: Github Action、 Cloud Build、 ArgoCD 監視: Cloud Monitoring インシデント管理: PagerDuty その他: Slack、Asana マシン: Mac Book Pro (13 / 15 inch)、27inch
案件の必須スキル
- Scalaの経験(3年以上) - Git / Githubを利用した開発経験
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- ■業務内容 ・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 ・関連部署や関連チームとのコミュニケーションが必要になります ・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 ・現行システムから新システムへのデータ移行
案件の必須スキル
- GCP、AWSなどクラウドでのデータ分析基盤の構築・運用経験 - BigQueryの利用経験(1年以上必須) - DWHへのデータパイプラインの運用経験 - データベースに関する知識とSQLの利用経験 - Python開発経験 - チャットコミュニケーション(Slack)が中心となるため、チャットコミュニケーションに抵抗がない方(必要に応じてMTGも実施します)
・ECシステムのバックエンド開発に携わっていただきます。 ・主な業務内容に関しては下記の通りです。 ‐バックエンド部分のECシステムの開発 -プロダクトの仕様調整
案件の必須スキル
・プロジェクトを主体的にリードした経験 ・自社サービスや自社プロダクトの開発経験 ・Webアプリケーションの開発経験(5年以上) ・10万行以上、100テーブル以上などの大規模なアプリケーションの開発経験 ・オブジェクト指向言語での十分な開発経験および設計経験 ・複雑な業務ドメイン領域のモデリングや設計の経験 ・ライブラリやフレームワークの内部のコードリーディングや調査を行った経験 ・SQLを用いたデータ分析やログ解析などの業務経験
建築業界向けのVertical SaaSを提供するスタートアップ企業で、 ドローンを活用したソリューションアプリを開発するエンジニアを募集いたします。 ■業務内容 ・ドローン活用アプリとの連携API開発 ・クラウドデータを活用した既存及び新規Webサービス開発 ・非技術部門との仕様策定、調整 ・ドローンのデータ分析基盤構築、運用 ・DeepLearningを用いた屋根画像解析モデルの構築、運用、サービス化 ・インフラ構築、運用 ■案件の魅力 ・開発チームが縦割り化されていないため、インフラ構築から技術選定、アーキテクチャ設計に携われ、 フロントエンド開発やデータ基盤構築など幅広い業務を楽しめる ・ユーザー会やカスタマーサクセスチームのヒアリング、ユーザー訪問等、生の声でフィードバックがもらえ、 やりがいとスピード感を持った開発ができる ・ドローンという成長産業において、0→1で事業・サービスを開発推進していく経験を積める Go
案件の必須スキル
・サーバサイド言語の開発経験3年以上、もしくは同等の経験 ・Go言語を使用したAPI開発経験:3年以上 ・GitHub/Gitフローを用いたチーム開発経験
・生成AIを活用したプロダクト(初期フェーズ)の改善を支援していただく 下記想定業務 -仮説設計/ログの集計 ・データ分析基盤開発 -インサイト出し/プレゼンテーションの実施 -データ分析チームとしてのタスク管理、優先度づけの判断を行う -顧客折衝 -その他PJ管理に付随する業務
案件の必須スキル
・データ分析経験 ・Tableauでの開発経験 ・SQL(BigQuery)の使用経験
全国にtoC向けシェアリングサービスを展開している企業にて オペレーションチームやデータサイエンスチームなどの関連部署と連携しながら プロダクトのグロースに向けたデータ利活用のための基盤から活用までのプロセスを担当いただく データエンジニアを募集します。 主な業務内容は下記です。 ・データの戦略、活用方法、データによる競争優位性の設計 ・Airflow, BigQuery等を利用した、データパイプラインの設計・開発と運用フローの構築 ・アプリやIoTからのログ収集やその設計 ・BIツールやデータ出力機能などの開発・運用 ・異常検知ツールによるデータ異常の検知自動化やそれに基づくインサイト提供 ・データガバナンスのポリシー設計、実装 ・社内のデータ利用状況の定量・定性分析と改善策の提案 など
案件の必須スキル
・SQLでのデータ加工経験 ・BigQuery使用経験 ・データ関連チームでの業務経験
・転職サービスの事業成長に必要なデータマート作成およびモニタリング業務に携わっていただきます。 ・主に下記の業務をご担当いただきます。 - 規則に則ったデータマート、DWHの設計および作成 - Tableauを用いたダッシュボードの作成
案件の必須スキル
・Excel、スプレッドシートを用いた関数の使用経験 ・SQLを用いたデータ抽出経験 ・データ分析基盤構築におけるテーブルの設計経験 ・BIツールダッシュボード構築経験 ・Githubの使用経験
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- ◆仕事概要 ウェアラブルデバイス等のデータを活用して医療課題を解決する、ヘルステックスタートアップ企業です。 ◆プロダクト概要 ウェアラブルデバイス等で取得できるモニタリングデータや医フルスタックエンジニア療関連データの解析に特化した、デジタルバイオマーカー(dBM) 開発プラットフォームです。 研究機関や、製薬・保険会社等の企業向けに提供し、疾病者を含む累積1000人以上の解析に使われています。 ◆業務内容 上記プロダクトやヘルスケア関連の新規プロダクトのWeb フロントエンド開発・バックエンド開発を、企画・設計・開発・運用などサービス提供に必要なすべてのフェーズに携わっていただきます。
案件の必須スキル
- Web開発(サーバサイド)実務3年以上 - Pythonを用いたサーバーサイドWebシステムの開発の実務 - RDBMSを用いた開発の実務 - Git(GitHub、GitLab など) を用いた複数人で開発 - Clolud環境(GCP, AWS, Azureなど)を用いた開発実務 - 正社員意向がある方
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- ◆ 案件: 大手自動車販売会社の新規コンテンツ開発におけるフルスタックエンジニア 【業務概要】 ・大手自動車販売会社のデータの利活用推進のため、フルスタックエンジニアとして参画をしていただきます。 ・具体的には新規コンテンツ開発として、Node.js(Express.js)を用いたバックエンド開発や、汎用的なAPI(GraphAPIなど)の設計・開発に携わっていただきます。 ・また、GCPのデータウェアハウス(BigQuery、Cloud Spanner等)を活用したデータ処理にも携わっていただきます。 【参画のメリット】 ・大手自動車販売会社となりますので、大規模なシステムに携わることが可能でございます。 ・スクラム開発且つモダンな開発環境にてフルスタックエンジニアとして参画いただく為、ご自身のスキルアップに繋がる案件となります。
案件の必須スキル
- Node.js(Express.js)を用いたバックエンド開発のご経験 - GCP(BigQuery、Cloud Spanner等)を利用されたご経験
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- 【会社概要・募集背景】 弊社のプロダクトの累計2億件以上のレビューを支えるインフラ基盤としてAWSとGoogleCloudを採用し、その構成・コスト最適化とパフォーマンス強化を進めています。また、開発チームの拡大に伴い、開発環境の強化も急務となっています。これらのプロジェクトを通じてプロダクトの基盤強化に貢献し、さらには映像業界の発展に寄与していただける方を募集します。 【業務内容】 - AWS環境(一部GoogleCloud含む)のサーバー・ネットワークの運用・改善 - サーバー側パフォーマンスのモニタリングおよび改善 - 開発基盤・CI/CDの構築や、自動化による運用効率化 - セキュリティ監視と対策及び向上 【今後やっていきたいこと】 - データ分析基盤をBigQueryへの集約・移行 ※主にこちらのプロジェクトに参画していただく予定です。ただし、これ以外のプロジェクトにも携わっていただきます。 - サーバー構成およびデプロイ基盤をECSベース・クラウドネイティブな構成へ最適化 - インフラコスト(AWS・CIなど)の削減 - terraform・GitHub Actions・Lambda等を利用した、一歩進んだ運用自動化の推進 - SREの推進・SLI/SLOの導入
案件の必須スキル
- gitの基本的利用方法を把握しており、git flowやGitHub flowに従ってPull Requestベースの開発を行ったことがある方 - OS(Linux)・ミドルウェア(nginx,MySQL等)・HTTP通信について基本的理解があり、SSH経由で一通りのコマンド操作が行える方 - フルリモートでの開発を経験しており、テキストベース(SlackやGitHub Issue)でのコミュニケーションが問題なく行える方 - Railsアプリケーションの構成を理解し、修正が必要なら依頼ができる方 - 簡単なSQLを書いたことがあり、Google BigQueryを利用した経験およびBigQueryへのデータパイプラインを構築した経験がある方 - AWSの利用経験があり、s3/CloudWatch Logs/Redshiftがどのようなサービスか理解している方
-------------------------------- ※「エンジニアとしての実務経験3年以上」「必須要件に記載されている言語の実務経験が2年以上」の方が対象の案件です ※外国籍の方は、「日本語能力検定1級」「日本語が母国語の方」の方が対象です -------------------------------- 【会社概要・募集背景】 弊社のプロダクトの累計2億件以上のレビューを支えるインフラ基盤としてAWSとGoogleCloudを採用し、その構成・コスト最適化とパフォーマンス強化を進めています。また、開発チームの拡大に伴い、開発環境の強化も急務となっています。これらのプロジェクトを通じてプロダクトの基盤強化に貢献し、さらには映像業界の発展に寄与していただける方を募集します。 【業務内容】 - AWS環境(一部GoogleCloud含む)のサーバー・ネットワークの運用・改善 - サーバー側パフォーマンスのモニタリングおよび改善 - 開発基盤・CI/CDの構築や、自動化による運用効率化 - セキュリティ監視と対策及び向上 【今後やっていきたいこと】 - サーバー構成およびデプロイ基盤をECSベース・クラウドネイティブな構成へ最適化 ※主にこちらのプロジェクトに参画していただく予定です。ただし、これ以外のプロジェクトにも携わっていただきます。 - データ分析基盤をBigQueryへの集約・移行 - インフラコスト(AWS・CIなど)の削減 - terraform・GitHub Actions・Lambda等を利用した、一歩進んだ運用自動化の推進 - SREの推進・SLI/SLOの導入
案件の必須スキル
- gitの基本的利用方法を把握しており、git flowやGitHub flowに従ってPull Requestベースの開発を行ったことがある方 - OS(Linux)・ミドルウェア(nginx,MySQL等)・HTTP通信について基本的理解があり、SSH経由で一通りのコマンド操作が行える方 - フルリモートでの開発を経験しており、テキストベース(SlackやGitHub Issue)でのコミュニケーションが問題なく行える方 - dockerおよびAWS ECSの構築・運用経験がある方 - IaC(terraform)を利用したことがある方(ゼロからの導入経験がある方を特に歓迎) - OSやミドルウェアのEOL対応の経験がある方 - Railsアプリケーションの構成を理解し、修正が必要なら依頼ができる方 - EOL対応が発生したときに、プロジェクトを自ら進められる方(調査・検証・スルーテスト・メンテナンス手順作成などを順序だてて進められる人)。またそれに必要なコミュニケーションを取れる方
・大手グルメサイトにおけるデータ活用推進に携わっていただきます。 -データのビジネス活用やデータ活用文化の醸成を目指しているチームです。 ・下記のような作業を通して、データに基づいた意思決定ができる環境の整備や分析業務を推進していただきます。 -各サービス部門やビジネスサイドからの依頼に対する対応:データ抽出/集計、ダッシュボード構築など -データ基盤チームとの連携:データマート/データ管理の仕組み関連など -Tableau周辺のアカウント管理、ドキュメント作成
案件の必須スキル
・SQLとTableauを用いた集計可視化、ダッシュボード作成の経験 ・ビジネスサイドを含む関係各所との折衝経験 -要件定義、提案/報告など ・GCPの経験 ・BigQueryの経験
・TypeScriptを用いたプラットフォームの開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただく想定です。 -新機能開発や機能改善 -NoSQLからRDBへのデータベース移行 -ユーザー体験向上のためのパフォーマンスチューニング -セールスやコーポレートとの連携
案件の必須スキル
・TypeScriptを用いた開発経験(5年以上) ・REST APIやGraphQLを用いたバックエンド開発経験 ・商用サービスにおけるバックエンドの設計及び開発経験 ・商用サービスのRDB設計及び開発経験 ・テックリードやマネジメント経験
・TypeScriptを用いたプラットフォームの開発に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただく想定です。 -プロダクトの新機能開発 -フロントエンドからバックエンドまで幅広い開発 -新規プロダクトの開発 -ユーザー体験を向上させるパフォーマンスチューニングなどの改善・運用 -セールスやコーポレートと連携した丁寧な顧客対応
案件の必須スキル
・TypeScriptでの開発経験 ・REST APIまたはGraphQLでのバックエンド開発経験 ・ReactやNext.jsでのフロントエンド開発経験 ・バックエンド及びフロントエンドの開発経験 ・商用サービスのDB設計の経験 ・パブリッククラウドを利用した開発経験 ・バージョン管理の概念を理解し、Gitを用いたチーム開発経験
・Rubyを用いたモダンなシステム開発に携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 -設計 -開発 -テスト -運用 ・少数精鋭のチームに所属して頂き、スクラム開発を通じて継続的なプロセス改善にも取り組んで頂きます。
案件の必須スキル
・Ruby on Railsを用いた開発経験 ・アーキテクト領域の設計及び開発経験 ・RDB、NoSQLなどのデータベース知識/開発経験 ・AWS/GCPなどのクラウドサービスを使用した開発経験 ・バージョン管理システム(Git)の利用経験 ・チームメンバーと協業するためのコミュニケーション能力
・新規営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - インフラ対応 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からリリースまでの一通りのご経験 ・TypeScriptを用いたUI実装からAPI設計まで一気通貫での担当経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・GitHub等でのコードレビューやCICDによる継続的デプロイ経験 ・スクラム開発経験 ・他部署や他職種含め円滑にコミュニケーションが取れるかつエンジニア同士では技術的な議論を論理的にできる
・営業支援プロダクトの開発において、フルスタックエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・Webアプリケーション開発経験(3年以上) ・要件定義からデプロイを一気通貫で開発した経験 ・Webアプリケーションにおける代表的な脆弱性(XSSやSQLインジェクション等)とその対策についての理解 ・コードの可読性やメンテナンス性の高い設計(デザインパターン、SOLID原則、アーキテクチャ等)経験 ・下記いずれかの言語での開発経験 -React - Vue.js -Angular ・DB設計やチューニング経験 ・アジャイル開発経験
・営業支援プロダクトの開発において、バックエンドエンジニアとして携わっていただきます。 ・具体的には下記作業を想定しております。 - 仕様調整 - 設計 - フロントエンド実装 - バックエンド実装 - テスト - 保守運用
案件の必須スキル
・下記いずれかの言語におけるWebアプリケーション開発経験(5年以上) -Go -Python -Rust -TypeScript ・Node.jsやTypeScriptなどを用いたAPI開発、 運用経験 ・RDBやSQL(PostgreSQLなど)を活用したデータベース設計、運用経験 ・クラウドインフラ(AWS等)やコンテナに関する基本的な経験 ・開発プロセス設計や改善(アジャイルやスクラムなど)に関する経験
・Ruby on Railsを用いて、HR系WEBサービス開発をご担当いただきます。 ・具体的には下記の作業等に携わることが出来ます。 ‐ユーザー側機能について、新規機能の実装および既存機能の保守運用 ‐管理画面における新規機能の実装および既存機能の保守運用
案件の必須スキル
・Ruby on Railsを用いた開発経験4年以上 ・フロントエンドの開発経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== ・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 ・関連部署や関連チームとのコミュニケーションが必要になります ・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 ・現行システムから新システムへのデータ移行
案件の必須スキル
・GCP、AWS などクラウドでのデータ分析基盤の構築・運用経験 ・BigQuery の利用経験(1年以上必須) ・DWH へのデータパイプラインの運用経験 ・データベースに関する知識と SQL の利用経験 ・Python 開発経験 ・チャットコミュニケーション (Slack) が中心となるため、チャットコミュニケーションに抵抗がない方(必要に応じてMTGも実施します)
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== データ分析で金融事業における意思決定を支援していただきます。 例: ・各種KPI集計 ・ABテストのための対象ユーザーのデータ作成や実験結果の可視
案件の必須スキル
・コミュニケーション能力と論理的思考(ITスキルよりも重視) ・標準 SQL での BigQuery データ操作経験(分析関数が使いこなせるレベル) ・Eコマースの分析・インサイトレポート経験(顧客、売上、ファネル、広告効果、ABテスト等) ・GitHub 利用経験
======================== ※必ずお読みください※ 【必須要件】 東京の顧客先に常駐できる方 【外国籍の方の場合】 日本語能力検定1級お持ちの方 日本語が母国語の方 ======================== 店舗向け商圏分析SaaSや、コンサル、医院開業/経営コンサルティング事業を行なう企業にて、今回は、売上予測や需要可視化などのデータ分析業務に携わっていただきます。 今回はデータサイエンティストチームに入っていただき、商圏分析SaaSの売上予測や需要可視化の機械学習モデルの構築、パイプライン構築、データ分析基盤の構築などをお願いいたします。 データ抽出やデータ加工等もお願いしたいと思っており、スタートアップの為、裁量の多い現場です。
案件の必須スキル
・Python 経験1年以上 ・データ分析の経験 ・機械学習モデル構築/パイプライン構築の経験 ・データ分析基盤の構築経験 ・BigQuery、Cloud Storage、Cloud Workstation などクラウド関連の知見
・社内向けデータエンジニア案件に携わっていただきます。 ・主に下記作業を担当いただきます。 ‐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 ‐現行システムから新システムへのデータ移行
案件の必須スキル
・BigQueryの利用経験1年以上 ・DWHへのデータパイプラインの運用経験 ・データベースに関する知識とSQLの利用経験 ・Python開発経験
製造業向けのプロダクト開発に携わっていただきます。 具体的には以下の作業を想定しております。 - プロダクトの機能追加、機能改善の企画、要件定義 - アプリケーションの設計、開発、テスト - アプリケーションのパフォーマンス計測、改善 - 技術選定含むアーキテクチャの設計 - 技術的負債の解消
案件の必須スキル
・Ruby on Railsを用いたWebアプリケーション開発経験(2年以上) ・Reactを用いた開発経験(2年以上) ・GitやGitHubによるバージョン管理システムを利用したチームでの開発経験
・不動産事業で機械学習エンジニアとし業務に携わっていただきます。 ・主に下記作業をご担当いただきます。 -ビッグデータを用いたコマーシャル施策に伴う作業 -大規模データを処理できるインフラの構築及び運用
案件の必須スキル
・画像処理や自然言語処理または機械学習の利用経験 ・標準SQLでのBigQueryデータ操作経験(分析関数が使いこなせるレベル) ・機械学習エンジニアとしての実務経験
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最高単価
170万円
最低単価
12万円
平均単価
77万円
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の月額単価の平均は77万円です。BigQueryのフリーランス案件・求人一覧の年収の目安は924万円です。単価20万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は1件、単価30万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は6件、単価40万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は42件、単価50万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は94件、単価60万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は227件、単価70万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は196件、単価80万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は238件、単価90万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は136件、単価100万円台のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧は145件です。※フリーランスボード調べ(2025年03月04日更新)
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の平均月額単価は77万円です。前月比で+0.3%(+0.3万円)と月単位でみるBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の月額単価は増加傾向です。
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の想定平均年収は924.5万円です。前月比で+0.3%(+3.2万円)と月単位でみるBigQueryのフリーランス案件・求人一覧の想定年収は増加傾向です。
働き方 | 割合 | 前月比 |
---|---|---|
フルリモート | 21.4% | -34.9% |
一部リモート | 74.7% | +46.9% |
常駐 | 3.9% | -11.9% |
2025年03月のBigQueryのフリーランス案件・求人一覧におけるフルリモート案件・求人の割合は21.4%で前月比で-34.9%とやや減少傾向にあります。一部リモート案件・求人の割合は74.7%で前月比で+46.9%とやや増加傾向にあります。常駐案件・求人の割合は3.9%で前月比で-11.9%とやや減少傾向にあります。
■BigQueryとは BigQueryは、GoogleのフルマネージドSQLデータウェアハウスで、ペタバイト規模のデータを高速に分析することができます。BigQueryは、ストレージとコンピュートが分離されたサーバーレスアーキテクチャを採用しており、ユーザーはインフラの管理やスケーリングを意識することなく、大規模なデータ分析に専念することができます。 BigQueryの特徴として、SQLを使った簡単で迅速なデータ分析が可能なこと、ストリーミングデータの取り込みとリアルタイム分析ができること、自動バックアップとデータの高可用性が確保されていること、列指向ストレージによる効率的なデータ圧縮と読み取りが行われること、DREAMSという独自の実行エンジンによる高速なクエリ処理が可能なこと、AIを活用した自動的なデータ異常検知機能があること、BigQuery MLによる機械学習モデルの構築と予測が可能なこと、他のGCPサービスとシームレスに連携できることなどが挙げられます。 BigQueryを使ったデータ活用シナリオは、以下のようなものが考えられます。 ・ウェブサイトやモバイルアプリのログデータの分析 ・IoTデバイスから収集されるセンサーデータの分析 ・小売業におけるPOSデータの分析と需要予測 ・金融機関におけるリスク分析とマネーロンダリング対策 ・製造業におけるサプライチェーンの最適化と品質管理 ・ヘルスケア分野における臨床データの分析と創薬支援 ・公共セクターにおけるオープンデータの分析と政策立案 BigQueryを活用している世界的な企業やサービスは、Twitter、Spotify、The Home Depot、HSBC、Coca-Cola、Macy's、LUSH、Edly、Babylon Health、Fitbit、Trivago、Wix.comなど、幅広い業界に及んでいます。また、オープンソースプロジェクトやデータジャーナリズムの分野でもBigQueryが活用されており、GitHub、Stack Overflow、The New York Times、The Economistなどがその例です。 BigQueryは、従来のオンプレミスデータウェアハウスと比較して、導入の容易さ、運用の手軽さ、優れたコストパフォーマンスを実現しています。また、BigQueryは、Google Analyticsとの統合が強化されており、ウェブサイトやアプリの利用状況を詳細に分析することができます。データサイエンティストやビジネスアナリストにとって、BigQueryは魅力的なプラットフォームであり、その利用は今後さらに拡大していくことが予想されます。データ駆動型の意思決定が求められる現代において、BigQueryは企業のデジタルトランスフォーメーションを加速する重要な基盤となるでしょう。 ■BigQueryを活用するメリット この章ではBigQueryを活用するメリットについて説明します。 BigQueryを導入することにより、具体的に以下のようなメリットがあります。 ・フルマネージドのデータウェアハウスサービスのため管理負荷の低減と運用コストの最適化が可能 ・ペタバイト級のストレージと数千台規模のサーバークラスターによるスケーラビリティを確保できる ・SQLクエリによるデータ分析が可能で、データサイエンティストの生産性向上に寄与する ・Pub/Subと連携したストリーミングデータの取り込みとリアルタイム分析が行える ・BigQuery MLによる機械学習ワークロードの実行とモデルのデプロイが可能 ・データの暗号化、アクセス制御、監査ログ取得など高度なセキュリティ機能を標準で備えている ・豊富なデータ連携オプションにより、GCP内外のデータソースとのシームレスなデータ統合が実現できる BigQueryはGoogleが提供するクラウドネイティブなデータウェアハウスサービスであり、膨大なデータの保存と高速な分析処理を実現するプラットフォームとして注目を集めています。上記導入する上でのメリットを踏まえて、導入可否を検討することをおすすめします。 ■BigQueryを活用するデメリット この章ではBigQueryを活用するデメリットについて説明します。 BigQueryを導入することにより、具体的に以下のようなデメリットがあります。 ・ストレージとクエリ処理に関する料金体系が複雑で利用コストの予測が立てづらい ・オンプレミスのRDBMSに慣れたユーザーにはスキーマ設計の考え方の転換が必要になる ・OLTP用途には適さずトランザクション処理を苦手とする ・ネットワーク負荷により大量データの転送に時間を要する場合がある BigQueryはメリットがBigQueryはメリットが多いですが、クラウドサービス特有の課金体系への懸念やデータ転送の課題など注意すべき点がいくつかあることを理解しておきましょう。 BigQuery導入を今後検討している企業はBigQueryを活用するメリットデメリットを比較した上で決めると後悔が少ないでしょう。