株式会社ELTの求人・仕事・採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下2つの条件を満たす方 ・エンジニア経験3年以上 ・DWH/データレイク、ETL/ELTなどを用いた設計・構築経験半年以上 [歓迎] 【歓迎されるスキル・経験】 ・クラウドプラットフォーム（AWS、Azure、GCP）を活用したシステム構築・運用経験 クラウド環境におけるインフラ設計・構築、データ基盤構築、運用改善の経験をお持ちの方。クラウドネイティブなアーキテクチャ設計やマルチクラウド環境での開発経験をお持ちの方は歓迎します。 ・Python、Java、SQL等を用いたデータ処理・バッチ開発経験 大量データの加工・集計・分析基盤向けの開発経験をお持ちの方。デ

仕事内容【応募資格】 [必須] ・法人顧客との折衝経験 ・マーケティング関連プロジェクトでのディレクション経験 ・データマート構築やETLの要件定義フェーズのディレクション経験 ・クラウドデータベース(Treasure Data、Bigquery、Snowflake、Databricks等)の利用経験 ・SQL等でのデータ抽出や集計経験などデータに触れるスキル ・開発環境記載の言語/ツールの使用経験 【職種名】 ■データコンサルタント 【仕事内容】 【職務内容】 ・データ活用支援におけるマーケティング領域とエンジニアリング領域のブリッジ役を担当 【具体的には】 ・顧客のデータプラットフォーム構築 ・顧

仕事内容【応募資格】 [必須] ※いずれも必須 ■以下いずれか3つ以上 かつ 3年以上の経験 ・パブリッククラウドサービスを用いたアプリケーション開発 ・dbt等を用いたELTパイプラインの設計・構築 ・CDP／DWHの設計・構築 ・BI等でのレポート開発経験 ・ワークフローエンジンを用いた開発・運用経験がある ・Docker等のコンテナ技術を利用した開発／本番環境の設計・構築 ・IaC ／ CI／CD等の設計・構築 ■成否を問わず、プロダクトや改善活動等を主体的に提案・調整し、立ち上げにチャレンジした経験 【職種名】 シニアデータエンジニア 【仕事内容】 ■顧客企業のオウンドサービス、アプリ、W

勤務時間【就業時間】（1）09：00～18：00（実働時間08時間）（2）10：00～19：00（実働時間08時間） 【休憩時間】12：00～13：00 【残業】月20時間程度

仕事内容【職種】 SE・プログラマ（オープン系） 【仕事内容】 Google環境を活用したデータ活用基盤および情報連携基盤の整備 【詳細】 ・BigQueryを活用したデータプラットフォーム設計 ・データ連携基盤構築およびETL/ELT設計 ・TROCCO等を活用したデータパイプライン整備 ・Google Workspace環境を前提とした運用設計 ・AI/データ利活用推進 ・業務部門との要件整理 【工程】 要件定義、基本/詳細設計、プログラミング、運用保守 【環境】 BigQuery、Google Workspace、GCP、Looker Studio、MySQL、SQL ※開発手法：アジャ

勤務時間実働8時間 ※平均残業時間「月10時間」（直近実績）

仕事内容【データプラットフォームの設計・構築】・顧客へのヒアリング、要件定義・データ活用基盤の構想策定、アーキテクチャ設計・DWH、データレイク、データマートの設計・データ連携方式、ETL・ELT基盤の設計・データ品質、セキュリティ、アクセス権限の設計・クラウド基盤やBIツールとの連携設計・開発チームとの要件調整、成果物レビュー 担当製品: スノーフクレーク 開発経験 職種: [ IT系（開発） ] 詳細設計 プログラミング ツール: PADS 必要スキル: 【こんなスキルや経験のある方を歓迎します！】データ基盤またはDWHの構築経験をお持ちの方。要件定義、基本設計の経験をお持ちの方。SQLに

仕事内容日本最大級シェアサイクル「HELLO CYCLING」/Databricksデータエンジニア/リモート・フレックス OpenStreet株式会社 - ミッション「移動をもっと楽しく、自由に。」を達成するため、共に成長いただけるメンバー募集！ 仕事内容 当社では全社的なデータ駆動型経営をさらに加速させるため、現在データ基盤をDatabricks（レイクハウス・プラットフォーム）へと集約し、BI環境もDatabricks SQLおよびDatabricks AI/BI（Dashboards/Genie）へ移管するプロジェクトを推進しています。 Databricksのポテンシャルを最大限に引き出

仕事内容【職種】IT技術職＞データサイエンティスト 【業種】IT・インターネット＞その他 ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります 【募集背景】 キーウォーカーでは、データ収集からデータ基盤の構築、BI・データ分析、AI活用まで、顧客のデータ活用を幅広く支援しています。 現在、以下の3職種を募集しています。 ・データアナリスト ・データエンジニア ・データサイエンティスト データ領域のキャリアは、必ずしも一つの職種に分かれるものではありません。 ・BI・分析とデータ基盤の両方に携わってきた ・基盤構築から分析・可視化まで経験している ・機械学習の実

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・SQLおよびデータベースを用いた開発・運用経験 ・以下のいずれかのご経験（複数該当する方は特に歓迎） -DWHの構築・運用経験 -ETL ／ ELTツールの開発・運用経験 -BIツールの設計・構築経験 -Python等を用いたシステム開発経験 【尚可】 ・クラウド基盤（AWS ／ Azure ／ GCP）のアーキテクチャ設計経験 ・データエンジニア、またはデータアナリストとしての実務経験 ・データ活用に関するプリセールスや顧客への提案経験 ・ビジネス部門（非IT部門）との要件整理や課題解決の経験 ・LLMを活用したアプリケーションの開発・実装経験（

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データ分析基盤またはデータパイプラインの構築・運用経験（目安2年～） ・Pythonの使用経験 ・クラウドサービス（AWS、GCP、Azure等）の利用経験 ・データベース（Oracle、MySQL、PostgreSQL等）の使用経験 - SQL を用いたデータ抽出・加工の実務経験 ・コミュニケーション能力、チームワーク 【歓迎】 ・Databricks の利用経験（Notebook／SQL Warehouse／Unity Catalog／DLT 等） ・Data Lakehouse アーキテクチャの知識または構築経験 ・ETL/ELT パイプラインの

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須経験・スキル】 ■バックエンドエンジニア または データエンジニアとしての業務経験3年以上 ■RDBMSの利用経験 ■アプリケーション開発経験 または ETL/ELTツールを利用した開発経験 ■Python等の高級言語を利用したプログラミング経験 ■Gitによるバージョン管理を用いた開発管理業務経験 ■基本的なLinuxやネットワークの知識 ■BigQuery、Redshift、Hadoop、Snowflakeなどの分散データ基盤の利用経験 【職種名】 【istyle】データ基盤エンジニア 【仕事内容】 アイスタイルのサービス(@cosmecosme

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データ分析基盤またはデータパイプラインの構築・運用経験（目安2年～） ・Pythonの使用経験（データ処理または分析経験） ・クラウドサービス（AWS、GCP、Azure等）の利用経験 ・データベース（Oracle、MySQL、PostgreSQL等）の使用経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工の実務経験 【尚可】 ・Databricksの利用経験（Notebook／SQL Warehouse／Unity Catalog／DLT等） ・Data Lakehouseアーキテクチャの知識または構築経験 ・ETL／ELTパイプラインの設計経験 ・大規模データの前

仕事内容【応募資格】 [必須] ※下記いずれか必須 ・情報技術、または関連分野の専攻経験 ・データ活用分野（BI、DWH、ETL／ELT）のシステム企画、開発、運用の経験（経験年数1年以上） ・クラウドサービスの知識 ・最新のデータ技術動向に関する知識 ・データアーキテクチャに関する知識 【職種名】 データエンジニアリング担当 【仕事内容】 ■対象データは主に基幹システム（材料表・生産・販売・会計等）と車両IoTであるMIMAMORIデータとなっていて、業務ユーザー接点であるフロント側チームと、データを提供するバックエンド側チーム間で連携・協力しながら業務を推進し、バックエンド側チームはデータ分析とレ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ■SQLを用いたデータ操作・分析の実務経験 （SELECT文によるデータ抽出、JOIN、集計、サブクエリ等を自立して記述できること） ■データベース設計の実務経験 （テーブル設計、正規化、インデックス設計等の基礎的な理解を有すること） ■RDB（例：SQL Server、Oracle、PostgreSQL、MySQL 等）の利用経験 【歓迎条件】 ■ユーザー企業のIT部門での業務経験 ■DWH（データウェアハウス）またはデータ基盤の運用・保守経験 ■ETL／ELT処理に関する知識・運用経験 ■BIツール（Power BI、Anapl

仕事内容TDSE株式会社 データエンジニア＜Databricksメイン＞東証グロース上場◆リモート可◆幅広いキャリアパス 【仕事内容】 データエンジニア＜Databricksメイン＞東証グロース上場◆リモート可◆幅広いキャリアパス 【具体的な仕事内容】 ■業務内容 Databricks を中心としたモダンデータ基盤の構築・運用を担当いただきます。特に Delta Lake・PySpark・Workflow・Unity Catalog を用いたデータエンジニアリング業務がメインとなります。以下のできるところからお任せします。 ・Databricks を活用したデータパイプライン（ETL/ELT）の

仕事内容時価総額3兆円企業のサプライチェーンを書き換える、"ごみ"を資産に変えるデータインフラ『pool』のテックリード募集！ レコテック株式会社 - 管理DXツールで資源ごみを可視化！循環型サプライチェーンの構築を目指す 仕事内容 【概要】 資源循環のデータインフラ『pool』について、事業の成長スピードに耐えうるアーキテクチャの評価・設計・意思決定をお任せします。すでに社会実装が進む中で生じている技術的な負債やスケールの壁に向き合い、「今の設計のままで拡張できるのか、どこから手を入れるべきか」を技術的な観点から判断していただきます。画像認識・AI活用・予測モデル・ハードウェア連携といった最先端

仕事内容【応募資格】 [必須] ・ Pythonを用いた開発実務経験(3年以上目安)。 ・ 大規模なデータ(GB/TB級)を扱ったデータパイプライン(ETL/ELT)の構築・運用経験。 ・ BigQuery、PostgreSQLなどのDWH/RDBの設計・運用経験。 ・ クラウド環境(GCP、またはAWS/Azure)でのインフラ構築・運用経験。 ・ 技術的な課題(処理速度、安定性、技術的負債)を特定し、その解決に向けたモダン化・再構築を主体的に推進した経験。 【歓迎】 ・ Apache Airflow/Composer、Dataflow、Sparkなどの分散処理・ワークフロー管理ツールの実務経験

仕事内容【応募資格】 [必須] ■AWS / GCP / Azure上でのサーバレスアーキテクチャの実装経験 ■RDBに対して目的を達成するクエリを自身で考え実行した経験 [歓迎] ■AWS / GCP / Azure上でのデータオペレーション経験 ■ETLの設計経験（ELTの実装経験でも可。ツール利用、自主開発は不問） ■データサイエンティストとの協業経験 ■クラウドにおけるサービス提供中のインフラの運用経験 ■terraform / ansibleの知識 ■チームでの運用を設計した経験 ■本番サービスのクラウド・インフラ構築の経験（CLI/ terraformなど問わない） 【フィットする人物像

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜ご経験＞ ・データエンジニアリングの実務 ・ETL/ELTを用いたデータパイプラインの設計・構築 ・データモデリング・データベースのパフォーマンスチューニング ・DWH/データレイク基盤の構築（BigQuery/Redshift/Snowflake 等） ・SQL・Python/Rを用いたデータ処理 ＜知識・その他＞ ・AIを中心とした幅広い技術知識 ・学士号 ・流暢な日本語力 [歓迎] ＜ご経験＞ ・AI・機械学習を活用したデータソリューション開発・基盤構築 ・中～大規模システム開発プロジェクトのマネジメント ・SIer/コンサルティングファームでの実務 ・プロダ

仕事内容ｉＦＩＮＤ株式会社 【神宮前／在宅可】分析基盤エンジニア／データ整備・品質担保（アソシエイト～シニアアソシエイト） 【仕事内容】 【神宮前／在宅可】分析基盤エンジニア／データ整備・品質担保（アソシエイト～シニアアソシエイト） 【具体的な仕事内容】 ＜アイリスオーヤマグループのDXを一手に担う戦略企業／スタートアップのスピード感×大企業の安定性／働きやすい制度・設備充実◎＞ クライアント企業のデータ活用を前に進めるために、データを「分析や業務判断に使える形」に整備するポジションです。 複数のデータソース（売上・購買・商品・顧客・市場データなど）を扱い、変換・集計・品質担保を通じて、再利用

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 【具体的には】 ※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します 自社開発しているAD/ADASシステムの商品性や安全性能といった対他競争力を高めるためには、市場でのシステムの使われ方や弱点を早く、正確に把握することが必要です。そのためには、市場を走行しているユーザー車両から周辺状況、ドライバー状態、車両状態など、様々なデータを収集・分析して、商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を如何に他社よりも早く、安く、上手く実現できるかが鍵となります。 私たちの部門は、このデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリングが主な役割であり、具体的には以下の