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    [keywords] => データウェアハウス
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転職・求人検索結果

該当求人数: 6件


検索条件:
[キーワード] データウェアハウス

データエンジニア(ディレクション) リクルート住まいカンパニー

想定年収
~1,001万円程度 ( 28~39才 )
学歴
大卒以上
勤務先
東京都港区芝浦
勤務先 東京都港区芝浦
職務内容 不動産ポータルサイト「SUUMO」におけるデータエンジニアのディレクション職を募集します。データ活用システムの基盤となるデータベースの運用、それと組み合わせて動作するログ収集システムの開発、データウェアハウス(DWH)の開発などを行うデータエンジニアのディレクションをお任せします。≪具体的には≫●大手ベンダー、データエンジニアのディレクション業務●データエンジニアのチームマネジメントおよび人材育成●データ活用のためのETL処理の開発と運用●GCP/AWSを活用した大規模なデータパイプライン、データ蓄積基盤の設計、開発、運用●Tableau等BIツールを使った、意思決定のための分析環境の開発/運用●ユーザーの行動データを取得するための技術方式の設計
求めるスキル
(必要条件)
●SIer、Net系企業等において開発プロジェクトのマネジメント経験がある方、もしくは要件定義からリリース後の保守運用まで一通りの開発プロセスの経験がある方※開発領域や開発規模、経験領域等は不問

fintech事業 DWHエンジニア(ナウキャスト) Finatext

想定年収
~900万円程度 ( 25~35才 )
学歴
大卒以上
英語
初級
勤務先
東京都千代田区
勤務先 東京都千代田区
職務内容 複数のビッグデータをワンストップで分析できる、海外の機関投資家向けデータ分析ツール(※1)のバックエンド開発をリードしていただきます。具体的には以下の業務内容です。●複数の大規模な提供するためのデータウェアハウスの設計と実装。主にRedshiftやBigQueryを活用。(※2)●複雑なデータの加工プロセスを安定的に実行するデータパイプラインの設計と実装。主にAirflowやStepfunctionsを活用。(※2)●データウェアハウス上のデータをフロントや顧客に提供するためのAPIの設計と開発。●データの品質チェックやパイプラインの稼働状況をモニタリングするためのダッシュボードの構築。主にELK構成を活用。●上記のエンハンス、またチームに開発の環境整備。※1: 機関投資家の投資分析に特化したBIツールの様なものです。※2: 技術選定フェーズから関わっていただけます。
求めるスキル
(必要条件)
●BIツール(もしくはそれに類似するシステム)向けの大規模データを扱うDBの設計、開発、運用の経験。●APIの開発経験。●データパイプラインの設計、開発、運用の経験。●AWS、GCPもしくはAzureを用いたデータパイプラインの開発経験。●ネイティブレベルの日本語もしくは英語能力。●自らコードを書ける方。
コンサルタントからのおすすめポイント
成長著しいFintech企業の求人です。金融xビッグデータの領域でご活躍されたい方にお勧めです。

fintech事業 ソリューションデータエンジニア(ナウキャスト) / グローバルFintech企業

想定年収
~900万円程度 ( 25~35才 )
学歴
大卒以上
英語
初級
勤務先
東京都千代田区
勤務先 東京都千代田区
職務内容 【具体的な業務内容】大企業が抱える様々なビッグデータを用いた金融ビジネスの立ち上げを担当していただきます。顧客から受けとったRawDataをデータレイクトに保存し、データパイプラインをとおしてデータウェアハウスとして分析可能な状態にすることが目標です。具体的には以下の様な業務内容です。●データ伝送に関連するシステムの設計・運用・社内外との調整。●ヘッジファンド向けプロダクトの要件定義。●データレイクや分散データベースの設計・開発。●データパイプラインの設計・実装・運用・改善。
求めるスキル
(必要条件)
・クライアントワークもしくは、自社プロダクトの要件定義とプロジェクトマネジメントの経験。・データパイプラインの設計、開発、運用の経験。・AWSを用いたデータパイプラインの開発経験。・ネイティブレベルの日本語能力。
コンサルタントからのおすすめポイント
成長著しいFintech企業の求人です。金融xビッグデータの領域でご活躍されたい方にお勧めです。

データエンジニア ベルフェイス

想定年収
~800万円程度 ( 26~37才 )
学歴
大卒以上
英語
不問
勤務先
東京都渋谷区
勤務先 東京都渋谷区
職務内容 具体的な業務内容として、【データレイク / データウェアハウス新規構築】必要な情報にすぐアクセスできるようにすることで、データサイエンティストの PoC フェイズにおける仮説検証の効率を高めるための動画や音声、営業資料、テキストなどの非構造化データを入れたデータレイク、商談ログや非構造化データを扱いやすくし、分析を促進するためのデータウェアハウスの構築などをお願いします。【新プロダクト製品版開発】PoC 完了後、データサイエンティストが実装したアルゴリズムや仕組みを商品化に向けた、安定したデータパイプラインとデータベースの構築をお願いします。最終的には商品として安定稼働させ、より良いプロダクトに改善まで携わっていただきたいと思っています。
求めるスキル
(必要条件)
Pythonによる開発経験。AWSやGCPなど、パブリッククラウドを活用したデータ基盤構築経験。BigQuery, Redshift などデータベースの構築、運用経験。Digdag, Airflow, Luigi などデータフロー管理ツールの使用経験。AWS Glue, GCP Cloud Dataflow,TalendなどのETLツールを用いたデータ連携処理と運用の経験。

プリンシパル・データサイエンティスト 日本テラデータ

想定年収
1,200万円~1,800万円程度 ( 35~45才 )
学歴
大卒以上
英語
中級
勤務先
東京都港区
勤務先 東京都港区
職務内容 ●同社のデータサイエンティストチームでは、顧客のデータ分析だけでなく、その有効活用についてのコンサルティング、提案までを担います。その20名ほどのチームのマネジメントを担っていただきます。 ●金融、自動車、テレコム・メディア、コンシューマ、Webなど幅広い業界に対応しています。 ●データサイエンティスト・コンサルタントとして顧客への提案はもちろんですが、同社が長年培ってきたデータ分析のノウハウ・ナレッジに触れられることが本ポジションの魅力です。 ※同社のクライアントは全国にあるため、週に一度程度の出張が発生します。
求めるスキル
(必要条件)
●ソフトウェアチームのマネジメント経験 ●クライアントリレーションのマネジメント経験 ●データ分析経験
コンサルタントからのおすすめポイント
データ領域で随一の実績を持つグローバルITベンダーで、データサイエンティストのコンサルティングチームのマネジメントを募集しています。

データマネジメントコンサルタント クニエ

想定年収
~1,500万円程度 ( 27~39才 )
学歴
大卒以上
英語
中級
勤務先
東京都千代田区
勤務先 東京都千代田区
職務内容 企業や社会のデータ資産活用による価値創出を実現するために、データ戦略立案から実行までサポートし、データドリブンでの社会的課題解決、新規ビジネスモデル創出、業務改革、顧客の意思決定をサポートする。具体的な業務内容例:データ活用戦略の策定、戦略実行支援。データマネジメント/データガバナンス構想策定、実行プロセス/体制のデザイン。データアーキテクチャ、データモデルのデザイン。データ活用に向けたデータレイク/データウェアハウスのデザイン。データ流通プラットフォーム/データバンクのデザイン。DWH/ETL/BIツールの選定、導入・活用支援。顧客の保持するデータのカタログ・辞書の方針・計画策定、構築支援。データマネジメント人材の育成。NTTグループ、大学等の研究機関、先進テクノロジー企業と連携した新規ソリューション開発。
求めるスキル
(必要条件)
ステークホルダに対して、データ活用やデータマネジメントを、誰もが簡単に理解できるように説明できる能力。注力するソリューションテーマにおける専門知識(データモデル、データマネジメント等)、ない場合は修得意欲。俯瞰的かつ構造的に課題を分析し、論理的なドキュメンテーションができる能力。専門性、経験が異なるメンバやお客様へのコミュニケーション能力。先端デジタルテクノロジーの情報取得/学習に関心を持ち続ける能力。データモデル、データベースの設計経験。
コンサルタントからのおすすめポイント
クライアントと一体で改革の実現・定着に向けて確実に取り組むことで、成功体験を共に分かち合い、しっかりと成長できる環境です。特に、次のような領域に注力します。データマネジメント/データガバナンス。データアーキテクチャ。データウェアハウス/データレイク。マスタデータマネジメント。ビジネスインテリジェンス。
このポジションの魅力として、次のような内容が挙がります。発展が目覚ましい最先端のテクノロジーを肌で体感し、NTTグループのコンサルティング会社として、そのデジタルテクノロジー/データを駆使して日本社会、世界を変革していくチャレンジと達成感。テクノロジー/データを駆使して、企業のビジネストランスフォーメーション、社会課題解決を手掛けられる達成感。コンサルタントとしての総合力の発揮、かつ専門性の獲得。NTTグループで保有しているデジタルテクノロジー(IoT、ビッグデータ、AI)、大学研究機関などの研究シーズとの連携による、新たなデジタルテクノロジーソリューション開発への参画。
  • 1

Three Strengths

クライス&カンパニーの3つの強み

  • 1.

    国家資格保有者の
    圧倒的なコンサルティング力

  • 2.

    27年の実績で培った
    企業との強固なパイプ

  • 3.

    3年後、5年後を見据えた
    中長期サポート

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  • エグゼクティブポジション専門の転職支援
  • ポストコンサル転職実績多数 コンサル出身者が担当します
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