株式会社SNOWFLAKEの求人・仕事・採用

仕事内容株式会社インフォボックス データサイエンティスト◆アカデミックでの利用経験者歓迎／リモート可・フレックス有／転勤なし◆ 【仕事内容】 データサイエンティスト◆アカデミックでの利用経験者歓迎／リモート可・フレックス有／転勤なし◆ 【具体的な仕事内容】 ■お任せしたい役割とミッション： 自社プロダクト「infobox」における、Snowflakeを中核としたデータ基盤は、サービスの根幹を支える重要な領域です。 本ポジションでは、スケーラブルなデータアーキテクチャの設計・構築を通じて、事業や各チームの意思決定を、データとAIの力で前に進めていく役割を担っていただきます。 また、既存の要件に応え

勤務時間9：00～18：00

仕事内容【職種】 SE・プログラマ（オープン系） 【仕事内容】 コネクティッド領域の運用保守業務を支援するマルチエージェントシステムの開発をお任せします。 運用保守で発生する障害チケットの発行から原因調査、対応判断、解決までをAIエージェントが 一連で実行するシステムの設計・開発を担当していただきます。 PoCから商用化を見据えた要件整理、複数エージェントのワークフロー設計、 RAG・Snowflake/Cortex Searchを用いた検索基盤構築まで幅広く主導していただくポジションです。 【お仕事のポイント】 長期、シニア・年齢不問、ブランクOKになります！友達紹介手当あり、交通費全額支給！、

仕事内容【生成AI Biz Dev】事業立ち上げフェーズのため裁量大／ハイブリッド勤務可／ワークライフバランス◎ ▼仕事内容 【業務内容】 金融・オルタナティブデータの活用を軸とした、法人向けデータソリューション事業を展開しています。 生成AIやコンテンツ自動生成技術を取り入れつつ、プロダクトの企画〜顧客導入までを少数精鋭で推進しています。 本ポジションは、Snowflakeを基盤とした大規模データプラットフォームの実装・移行プロジェクトをリードしつつ、要件定義からガバナンス構築、予算・スケジュール・品質管理までを一貫して担う役割です。 【具体的な業務内容】 ・ 顧客課題に対する生成AIを活用

仕事内容【応募資格】 [必須] ・データ基盤（データマート/データレイク/データウェアハウスなど）の構築または運用経験 ・ITプロジェクトにおける要件定義の経験 【歓迎】 ・Databricks，Snowflakeの導入や運用経験 ・データマネジメントまたはデータガバナンス策定の経験 ・MDM（マスターデータマネジメント）やTDM（テストデータマネジメント）に関するルール策定、構築の経験 ・クラウドをベースとしたアーキテクチャやネットワークの知見 ・企画、要件整理から設計、開発、リリース、運用までの一連のプロダクトライフサイクル実務経験 ・新規開発プロジェクトへの参画経験（PO/PM/PLなどのリー

仕事内容同社では「アイデアを持つパートナー(起案者)」に対して、サービスデザインから技術選定、開発までを一気通貫で提供しています。 スタートアップの開発支援から大手企業の新規サービス立ち上げまで様々な規模のプロジェクトがあり、その中でもパブリッククラウド環境でのデータウェアハウス構築を担うデータエンジニアとして業務を担っていただきます。 【業務詳細】 ・パブリッククラウド(AWS、GCP、Azure など) やSnowflakeでのデータ基盤・データパイプラインの設計、構築、運用 ・データ収集、加工、ストレージに関わるシステムの開発 ・大規模データを対象としたETL (ELT) 処理の最適化 ・リアル

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・リーダー経験のある方（2～3名以上） ■以下いずれか1つのご経験 ・データエンジニアリング経験（Databricks／Snowflake／SAS／Informatica／dataikuなど） ・要件～基盤まで一通りの知識をもったフルスタックエンジニア ・クラウド基盤の構築の知見・SIer企業におけるオープン系の開発経験2年以上 【尚可】 ・プレイングマネージャー ・SIer企業でのリーダー経験 ・データ分析手法 ・統計知識 ・データマネジメントに関する知識 [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 ・セ

勤務時間【時間】09:15 ～ 18:00（休憩60分） 【残業】15時間程度

仕事内容《在宅併用OK☆》Snowflake等でのデータ活用業務/819243 仕事内容： ・SnowflakeやTableau、Asteriaを使用したデータ活用業務 ・就業場所：博多駅 ・在宅併用可能（スキルに応じて相談） 【担当製品】金融システム 給与： 時給 2,450円～ 交通費別途支給 【月収例】37万9750円＝時給2450円×155時間（残業代別途） 職種： 【その他】IT系（開発） 使用するツール： Tableau 契約期間： 長期 派遣先： システム開発企業にて ＼こんな方にもオススメ／ データベース設計と操作（SQL、NoSQL）の知識を持っている方 優れたコミュニ

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 - Pythonを用いたデータ分析の実務経験（2年以上 / EDA、モデル選定、実装） - SQLによる複雑なデータ抽出・加工の実務経験 - クラウド（AWS/GCP）環境下での開発・検証経験 [歓迎] 【歓迎スキル・経験】 - 自然言語処理、または需要予測などの時系列データ分析経験 - 統計学、数理統計、確率論の深い知識 - データサイエンス関連の資格、またはKaggle等のコンペ参加経験 【職種名】 データサイエンティスト 【仕事内容】 仕事内容 「データ分析はしたが、結局ビジネスに使われなかった」……そんな経験はありませんか？ 当社では、ECの売上

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・Redshift/BigQuery/snowflakeなどのクラウドDWHを使ったデータ分析の経験(2年以上) ・JupyterNotebookを用いた機械学習モデルの作成とビジネス成果の実績(2件以上) ・英語のドキュメントを読み、それを元に設計・実装した経験 [歓迎] 【尚可】 ・E資格・統計検定2級以上の資格 ・データプライバシー業務(特にGDPR)の経験(1年以上) ・AWS/GCPのクラウドシステム(データに限らず)の設計・実装経験(1年以上) ・生成AIを用いたデータ関連業務の効率化の実績 ・海外の方と英語でオンライン会議で自ら議論をした経験 ・

仕事内容【データアナリスト＆BIアーキテクト】KPI設計からダッシュボード実装まで一気通貫！データドリブン経営をリードするハイブリッド人材を募集 ▼仕事内容 【仕事内容】 ・ビジネスゴールから逆算した KPI／メトリクスフレームワークの設計・運用 ・マーケティング、プロダクト、オペレーション領域の データ要件定義・データモデリング ・Snowflake／BigQuery 等クラウド DWH 上での ELT／データパイプライン設計（dbt、Airflow など） ・Tableau・Looker・Power BI を用いた ダッシュボード設計・開発・運用 ・SQL／Python によるデータ抽出・加工・

仕事内容【業務内容】 金融・オルタナティブデータの活用を軸とした、法人向けデータソリューション事業を展開しています。 生成AIやコンテンツ自動生成技術を取り入れつつ、プロダクトの企画～顧客導入までを少数精鋭で推進しています。 本ポジションは、Snowflakeを基盤とした大規模データプラットフォームの実装・移行プロジェクトをリードしつつ、要件定義からガバナンス構築、予算・スケジュール・品質管理までを一貫して担う役割です。 【具体的な業務内容】 ・ 顧客課題に対する生成AIを活用した営業提案 ・プロダクトチームとの連携によるPoCプロジェクトの推進 ・導入後のデータ利活用伴走支援、アカウントマネジメント

仕事内容同社はヒューマンクリエイショングループでの受託開発業務を担う会社であり、同社グループは、システム開発における最上流の部分、いわゆるコンサルティング分野から手がけるグループ企業です。 【 お任せする業務例 】 ■開発部門プロジェクトにおいて、プロジェクトリーダーとして案件を推進 役割は、計画・調整・要求整理からリリース・運用まで、プロジェクトの全工程に一貫して携わること。 しかし、私たちのチームが目指すのはその先です。データマネジメントの質をいかに高め、事業成長に貢献できるか。 AWS LambdaやSnowflakeといったモダンな技術を武器に、ビジネスの根幹を支え、時にはAI活用による大胆な

仕事内容【仕事概要】 CTO直下のCTO室で、Snowflakeを中核とした全社データ基盤の設計・構築・運用を、自ら手を動かしながら推進していただきます。データエンジニアリングの専門家として、基盤のアーキテクチャと技術的な意思決定をリードしていただきます。 保険業界特有の複雑なデータ構造と、個人情報を含むセンシティブなデータを扱うことを前提に、品質・ガバナンス・運用性を備えたデータ基盤をゼロから形にしていくポジションです。 ＜具体的な業務内容＞ ■ データ基盤の設計・構築・運用 ・Snowflakeを中核とした全社データ基盤の設計・開発・運用 ・プロダクトDBや各種SaaSからのデータ取り込みパイプラ

仕事内容データアナリスト・データエンジニアとして業務をお任せ致します。 ※スキルや経験、習熟度に応じて各プロジェクトに割り振ります。 ｰｰｰデータエンジニアとはｰｰｰ 各企業の持っているデータをSQLやPythonを使用して活用できる形にする仕事です。 ｰｰｰデータアナリストとはｰｰｰ データエンジニアがきれいにしたデータをSQLなど用いて分析しやすい形にさらに処理して BIツールで可視化・分析する仕事です。 ▼未経験の方の作業例 ・データ入力作業 ・ドキュメント（設計書・手順書等）作成 ・Excel等データの移行作業 スキルがつくと以下のような案件に参画できます。 ▼プロトジェクト例（技術環境） ・

仕事内容【応募資格】 [必須] ・各種クラウドDWH（Snowflake / BigQuery / Redshift）を活用したデータ関連プロジェクトの実務経験 ・データパイプラインおよびETL処理の設計・開発・運用経験 ・複数データソースからのデータ収集・統合パイプラインの設計・開発または運用経験 ・データの生成から活用までのアーキテクチャ設計経験 [歓迎] 応募資格をご覧下さい 【フィットする人物像】 応募資格をご覧下さい 【職種名】 【CMMIレベル5/日本に１０社のみ】データサイエンティスト（年収700万円～1500万円） 【仕事内容】 ★ 東証一部上場 ★ NTTデータやNRIなど、大手Si

仕事内容[仕事内容] 【社内SE（運用・保守メイン）在宅勤務可／ヘアケア業界大手／男磨きのメンズウィッグ／部署平均残業4H程度とWLB良好】 ウィッグ・ヘアケア商品・コスメをトータルプロデュースする当社にて、社内SEとして企画・設計・開発・運用全般に携わって頂きます。 ■業務詳細 ・現在店舗・部署毎に様々な外部システムを使用しており、データ基盤としてSnowflakeを利用したデータレイクを実現化しようとしています。 ・店舗システムや月額課金システムに関して現場の要望をもとに改修内容の調査などを行い、仕様を策定します。 ・小規模案件なら開発からテスト、本番環境リリースまでを行います。大規模な案件なら

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・Redshift／BigQuery／snowflakeなどのクラウドDWHを使ったデータ分析の経験(5年以上) ・JupyterNotebookを用いた機械学習モデルの作成とビジネス成果の実績(2件以上) ・英語力：英語のドキュメントを読み、それをもとに設計・実装した経験 【尚可】 ・E資格・統計検定2級以上の資格 ・データプライバシー業務(特にGDPR)の経験(1年以上) ・AWS／GCPのクラウドシステム(データに限らず)の設計・実装経験(1年以上) ・生成AIを用いたデータ関連業務の効率化の実績 ・英語圏への留学・赴任経験 [歓迎] ※活かせる経

仕事内容"大手航空会社のデータ利活用システム領域におけるアプリケーション開発のリーダーとして、以下の業務をお任せいたします。 ■業務内容 ・DWHシステムの要件定義・設計・開発・移行・運用保守までの一連の推進 ・マルチベンダ体制（国内外パートナー含む）における開発統制・品質管理・進捗管理 ・業務部門との要件整理および業務変革の推進 ・SnowFlake上でのデータの統合、マッシュアップ ・運用を見据えた設計（可用性・監視・障害対応プロセス）および安定稼働の実現 ■組織ミッション 本プロジェクトでは、大手航空会社のデータをDWHシステム（Snowflake）に格納し、エンドユーザ（航空会社業務部門）

仕事内容[仕事内容] ウィッグ・ヘアケア商品・コスメをトータルプロデュースする当社にて、社内SEサブマネージャーとしてご活躍いただきます。 ■具体的業務・ミッション： サブマネージャーとしてマネジャーを補佐し、DXに資する新規技術調査やPoC、社内展開などを担当していただき、社内のITに関する企画/設計/開発/運用の全般にわたって携わって頂きます。 ・現在社内・店舗では部署ごとに様々な外部システムを使用しており、データ基盤としてSnowflakeを利用したデータレイクを実現化しようとしています。 ・店舗システムや月額課金システムに関して現場から上がってくる要望をもとに改修内容の調査などを行い、仕様を

仕事内容【応募資格】 [必須] ・ビジネスに強い興味を持ち、オペレーション・実務にも積極的に関与しながら、ビジネスがどの様に動いているか、そしてその課題がどこにあるのかを理解しようとする態度 ・3年以上のデータアナリスト経験（KPI設計・データを用いた業務改善） ・ロジカルシンキング・問題解決力・課題発見力 ・ステークホルダーへの報告と建設的な議論が可能な高いコミュニケーション力 ・可視化力（データを理解しやすい形で可視化できる力） ・基本的な統計知識 ・基本的なSQLの知識（SELECT、GROUP BY、WHERE等） ※ご提出書類は出来るだけ具体的、定量的にご記入ください。（例：目標値、それに