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データベースエンジニア×東京勤務
の転職・求人特集

更新日:2026/02/15

データベースエンジニアとは

データベースエンジニアの仕事内容

データベースシステムの設計、構築、維持、および最適化に関わる業務が主です。

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公開求人120件中 91-108件表示

データエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 社宅・住宅補助
  • 転勤なし
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
  • 休日120日以上
想定年収 4501000万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【具体的な業務内容】
■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育
・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築
・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築
・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発
・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築
■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育
・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発
【具体的な業務内容】
■データ分析基盤構築の提案・デリバリー・保守運用・教育
・Azure RDB などを用いたデータ分析基盤の構築
・Azure Synapse Analytics や Azure Databricks などを用いたビックデータ分析基盤の構築
・Azure Data Factory などを利用した ETL 機能の開発
・Azure Cognitive Services や Azure Machine Learning などを用いた AI 機能構築
■BI レポート開発の提案・デリバリー・保守運用・教育
・データ分析基盤に蓄積されたデータを可視化するための BI レポートの開発

データビジネスコンサルタント 社名非公開

  • 正社員採用
  • 転勤なし
  • 土日祝休み
  • フレックス
  • 休日120日以上
想定年収 8001200万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
■データビジネスコンサルタントについて
ソリューションサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
①データ分析基盤を構築するpN-Integration②運用と分析を促進するpN-Ops (Data/ML)
③基盤を普及する組織・人材底上げをするData Enginnering Workshop
その中でも、データビジネスコンサルタントの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。
■プロジェクト事例
・明光ネットワークジャパン社
https://blog.trocco.io/interviews/meikonetworkjapan
■データビジネスコンサルタントについて
ソリューションサービスでは、データ活用やDXを推進したいお客様に対し、主に3つのサービスを用いて支援しています。
①データ分析基盤を構築するpN-Integration
②運用と分析を促進するpN-Ops (Data/ML)
③基盤を普及する組織・人材底上げをするData Enginnering Workshop
その中でも、データビジネスコンサルタントの主な役割は、データ活用における顧客の課題を抽出・深堀し、ソリューションアーキテクトと連携しながら解決策を企画・設計していただくことです。

■プロジェクト事例

データベースエンジニア(ITエンジニア経験1年以上) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 650800万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
◆私たちの仕事は、データベースの設計、導入支援、移行、チューニング、導入後のサポートなど多岐にわたります。
お客様への提案やヒアリングを通じて、お客様のシステムに適したデータベースソリューションを提供し、システムの根幹となるデータベースの構築と運用をオンプレミス、パブリック・クラウドのプラットフォーム含めて総合的に支援します。
【具体的な業務】■プリセールス
・製品や技術サービスの紹介、営業に帯同した提案活動
・要件ヒアリング、提案書の作成、プレゼンテーション  ・企画セミナーの担当
■ポストセールス
・データベース/クラウドインフラの設計、導入、構築  ・データベースの移行、バックアップ
・製品バージョンアップ  ・データベースの診断、チューニング
◆私たちの仕事は、データベースの設計、導入支援、移行、チューニング、導入後のサポートなど多岐にわたります。
お客様への提案やヒアリングを通じて、お客様のシステムに適したデータベースソリューションを提供し、システムの根幹となるデータベースの構築と運用をオンプレミス、パブリック・クラウドのプラットフォーム含めて総合的に支援します。

【具体的な業務】
■プリセールス
・製品や技術サービスの紹介、営業に帯同した提案活動
・要件ヒアリング、提案書の作成、プレゼンテーション
・企画セミナーの担当

データベースエンジニア (MySQL) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
想定年収 5501000万円
勤務地
  • 東京都
  • 大阪府
  • 兵庫県
業務内容
同社は毎年前年比20%の成長を続けており、拡張・変化を続ける業務の整備や改善が急務と考えております。
MonotaROでは、システムの開発からデプロイ、その後の運用まで自社で一貫して行っています。
この継続的開発のスループットを向上させることが、お客様への価値提供を増やす原動力になります。
ユーザー数もこの数年で数百万単位で増加。DBの拡大が加速している中で、大規模MySQLの改善を現メンバーとともに
リードいただきたいと考えております。
▼主な役割 オンプレ、クラウド両環境にて以下を実施します。
・MySQL運用環境の整備・運用                 ・MySQLのトラブルシュート
・MySQL移行(RDS/CloudSQLなどのマネージドへ)        ・MySQLのEOL対応・バージョンアップ
同社は毎年前年比20%の成長を続けており、拡張・変化を続ける業務の整備や改善が急務と考えております。
MonotaROでは、システムの開発からデプロイ、その後の運用まで自社で一貫して行っています。
この継続的開発のスループットを向上させることが、お客様への価値提供を増やす原動力になります。
ユーザー数もこの数年で数百万単位で増加。DBの拡大が加速している中で、大規模MySQLの改善を現メンバーとともにリードいただきたいと考えております。

▼主な役割
オンプレ、クラウド両環境にて以下を実施します。
・MySQL運用環境の整備・運用

データエンジニア (リアルタイムデータパイプライン) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
想定年収 5001400万円
勤務地
  • 大阪府
  • 東京都
業務内容
同社はビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、AIを活用した無人店舗の運営、配送センターでの数百台の
ロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。急速に拡大を続けるビジネスの変化に対応するため、全面的に国内ECシステム基盤の刷新を進めています。このECシステム基盤は、検索システム, API基盤やデータ基盤などのシステムを含み、また基幹システム, 商品情報管理システム, マーケティングシステムなど様々なシステムとの連携が必要となるなど、システム全体として
非常に規模が大きく、チャレンジングなものとなっています。本ポジションでは、データエンジニアとして、これらのシステムに対し
大量のデータを高速に連携するためのリアルタイムデータパイプラインの構築、運用を担当いただきます。例えば、バリエーションに富む
データソースからデータ連携するシステムの構築、大量のデータをリアルタイムに処理するためストリーム処理基盤の構築、データの完全生や
一貫性を保つための仕組みの構築など技術的に高度な課題が多くあります。リアルタイムデータパイプラインは今後、同社のシステム全体の
データロジスティクスの中心となるシステムで、ECシステム基盤の中心となる重要な要素です。
▼主な役割
同社はビジネス全体にデータサイエンスとテクノロジーを活用しており、AIを活用した無人店舗の運営、配送センターでの数百台のロボット活用など、新しい切り口でチャレンジを続けているテックカンパニーです。急速に拡大を続けるビジネスの変化に対応するため、全面的に国内ECシステム基盤の刷新を進めています。このECシステム基盤は、検索システム, API基盤やデータ基盤などのシステムを含み、また基幹システム, 商品情報管理システム, マーケティングシステムなど様々なシステムとの連携が必要となるなど、システム全体として非常に規模が大きく、チャレンジングなものとなっています。本ポジションでは、データエンジニアとして、これらのシステムに対し大量のデータを高速に連携するためのリアルタイムデータパイプラインの構築、運用を担当いただきます。例えば、バリエーションに富むデータソースからデータ連携するシステムの構築、大量のデータをリアルタイムに処理するためストリーム処理基盤の構築、データの完全生や一貫性を保つための仕組みの構築など技術的に高度な課題が多くあります。リアルタイムデータパイプラインは今後、同社のシステム全体のデータロジスティクスの中心となるシステムで、ECシステム基盤の中心となる重要な要素です。
▼主な役割
・GCPを用いたデータパイプラインの開発運用
・GCPを用いたストリーム処理の開発運用
・各種データソースとデータパイプラインの連携のためのシステムの開発運用
・ETL処理基盤の開発運用
・データ提供のためのAPIの開発

シニアソフトウェアエンジニア (ML活用領域) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
想定年収 7001500万円
勤務地
  • 大阪府
  • 東京都
業務内容
同社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。本ポジションでは、これまで構築してきたデータを
利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を
担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを
行うことが挙げられます。また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。モノタロウにとって
重要な、データサイエンスグループにおけるリーダー人材となっていただくことで、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として
関わることが出来ます。
▼主な役割
・技術面の方向性を示してチームの開発をリードすること   ・機械学習用のデータパイプライン開発
同社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。
本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。
具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行うことが挙げられます。
また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。
モノタロウにとって重要な、データサイエンスグループにおけるリーダー人材となっていただくことで、機械学習を活用したアプリケーション開発の中心として関わることが出来ます。

▼主な役割
・技術面の方向性を示してチームの開発をリードすること

エンジニアリングマネージャー (ML活用領域) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
想定年収 7001500万円
勤務地
  • 大阪府
  • 東京都
業務内容
同社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や
物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと
連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行うことが挙げられます。また、モノタロウの機械学習基盤の
高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。モノタロウにとって重要な、データサイエンスグループにおけるマネージャーとして、機械学習を活用したアプリケーション開発、プロジェクトマネジメント、組織マネジメントの中核として関わることが出来ます。
▼主な役割
・プロダクトマネージャーと協力し、システム開発計画の立案と実行を行うこと
・MLエンジニアチームの組織運営やメンバーの育成
・関連チームと協力し、アーキテクチャや開発ポリシーを定めること
同社サービスでは積極的にデータサイエンスの活用を行っており、ECサイトにおける商品検索・レコメンド機能はもとより、マーケティング全般や物流サービスなどにおいて幅広くデータを活用しています。
本ポジションでは、これまで構築してきたデータを利活用したサービスをより発展させ、サイト内検索・レコメンド精度向上につながる高度化・スケール化に必要なアーキテクトの設計・開発を担当していただきます。
具体的な業務内容には、アルゴリズムや機械学習モデルを用いるためのAPIやデータパイプラインを構築することや、フロントエンドエンジニアやデータサイエンティストと連携を行いサービスを構築すること、事業成長に必要なロードマップの策定・推進などを行うことが挙げられます。
また、モノタロウの機械学習基盤の高度化に向けた開発や運用の設計にも取り組んでもらいます。
モノタロウにとって重要な、データサイエンスグループにおけるマネージャーとして、機械学習を活用したアプリケーション開発、プロジェクトマネジメント、組織マネジメントの中核として関わることが出来ます。

▼主な役割
・プロダクトマネージャーと協力し、システム開発計画の立案と実行を行うこと

AIソリューションエンジニア、AIコンサルタント 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 上場企業
  • 賞与あり
  • 休日120日以上
想定年収 500760万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【業務内容】
・お客様の課題解決やビジョンを実現するためのAIソリューションの提案・開発・サポートを担当していただきます。AIをどのように利用して解決するのかという上流工程部分も担当していただきます。経営にIT戦略は不可欠なものになっており、AIエンジニアとして最前線で活躍していただきます。
・「数値系AI」「画像系AI」「自然言語処理系AI」の3軸で活動していただきます。

【業務詳細】
・現在は大手層のお客様、特にDX推進担当部門の比率が高いですが、今後は中堅層への展開も推進していきます。中堅中小企業のAI活用による、経営の効率化を実現することがミッションとなります。また、大塚商会は、様々な事業を行っており、約120万社以上のお客様と取引を行っております。そのお客様から常にご相談をいただくことができるため、誰もが知っている大手から中堅企業まで幅広く、また業界も問わず、様々なお客様の課題に向き合うことができます。
例)大手飲料メーカーのDXプロジェクトに参画し、「品質予測」「故障予知」のAIモデルを構築。
大手スポーツメーカーと協同で「骨格検知技術を用いた安全管理」のAIモデルを開発中。
【業務内容】
・お客様の課題解決やビジョンを実現するためのAIソリューションの提案・開発・サポートを担当していただきます。
AIをどのように利用して解決するのかという上流工程部分も担当していただきます。
経営にIT戦略は不可欠なものになっており、AIエンジニアとして最前線で活躍していただきます。
・数値系AI
・画像系AI
・自然言語処理系AI
の3軸で活動していただきます。

データサイエンティスト 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 9301100万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【職務内容】
金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。
データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)の企画・検証・構築・運用を示す。(クラウド、オンプレの別は問わない。どちらも対象)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)・データ可視化・ダッシュボード・機械学習を用いたデータ分析システム・上記を含む業務システム
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当するが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行する。
企画:上記に関する技術の業務適用の知見を持ち、顧客に適切なソリューションを提案する
検証:上記に関する技術のハンドリングの知見を持ち、たとえば機械学習であれば分析モデルの学習・評価を通じた要求性能実現を行う
(自らの実行のみならずメンバへの指示・指導を含む)
【職務内容】
金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。
データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)の企画・検証・構築・運用を示す。(クラウド、オンプレの別は問わない。どちらも対象)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化・ダッシュボード
・機械学習を用いたデータ分析システム
・上記を含む業務システム
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当するが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行する。

未経験データエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 500800万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
当募集ポジションでは、クライアント企業のデータモデリングを実施したうえで、大量・複雑データを分散処理システムで
高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。
また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。
【具体的には】 ◆データ分析基盤の構築と運用 ◆ビックデータ収集とIoT構築 ◆バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築
◆データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持 ◆異常検出基盤の構築
【同社の魅力】 ・メソドロジックは、米国 Databricks社とパートナー契約を締結しています。データ分析、IoT、機械学習・AIで、多数の企業で導入されている「Databricks Platform」の知見と経験が蓄積できる環境です。
・社内勉強会や資格取得支援制度、書籍購入補助(電子書籍もOK)や技術取得を目的とした海外視察など、スペシャリストを極める環境です
・2024年からはクラスメソッド社と協業し、『データ活用支援サービス』の提供を開始しました。お客様の契約と問い合わせ先を一本化し、構築から運用保守までワンストップに対応します
当募集ポジションでは、クライアント企業のデータモデリングを実施したうえで、大量・複雑データを分散処理システムで高速処理を実施するデータの連携、蓄積、活用するためのアーキテクチャーを設計・構築していただきます。また、AWS、Azure、GCPでのクラウドサービスを活用したデータ分析基盤の構築、運用を実施し、エンタープライズでのデータ分析基盤の導入と運用を支援していただきます。
【具体的には】
◆データ分析基盤の構築と運用
◆ビックデータ収集とIoT構築
◆バッチ、リアルタイムデータ解析プログラム構築
◆データ保持に関するガバナンスとセキュリティ保持
◆異常検出基盤の構築
【同社の魅力】

データサイエンティスト【デジタルプラットフォーム/プラットフォーム・テクノロジーサービス】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 9301100万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【職務内容】
金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。
データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。
(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化/BI
・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI)
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。
【職務内容】
金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行します。
データ分析・AI活用とは、具体的には以下(及びその組み合わせ)に関わる業務システムの企画・検証・構築・運用です。
(クラウド、オンプレの別は問いません。どちらも対象です)
・データ収集・活用基盤(データレイク、DWH等)
・データ可視化/BI
・AI/機械学習(数値、画像、自然言語/生成AI)
上述の通り、組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。

プログラマー(データマイニングエンジニア)【(株)コナミデジタルエンタテインメント】 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 休日120日以上
想定年収 400800万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
ゲームコンテンツに関連した分析業務への環境構築、改善をお任せします。
各種取り組みは、プロダクトチームに在籍するエンジニアやアナリストと協調して行います。
具体的には、データ分析エンジニアとして以下を担当いただきます。
・GCPを活用したプロダクトデータや市場データを分析するための全社横断のデータ分析基盤の構築
・データ活用をしやすくするためのデータパイプライン(データ設計、ETL、自動化)のアーキテクチャ設計・運用
・アナリストの利用目的に応じたデータの加工や可視化
ゲームコンテンツに関連した分析業務への環境構築、改善をお任せします。
各種取り組みは、プロダクトチームに在籍するエンジニアやアナリストと協調して行います。
具体的には、データ分析エンジニアとして以下を担当いただきます。

・GCPを活用したプロダクトデータや市場データを分析するための全社横断のデータ分析基盤の構築
・データ活用をしやすくするためのデータパイプライン(データ設計、ETL、自動化)のアーキテクチャ設計・運用
・アナリストの利用目的に応じたデータの加工や可視化

バックエンドエンジニア(データ) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 転勤なし
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 6001000万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
estieではデータを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。
「産業の真価を、さらに拓く。」ためのプロダクトを今後も続々と立ち上げています。
バックエンドエンジニア(データ)として、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます
【具体的な業務内容】
・新たなデータ提供/品質改善のアイデアの提案・検証
・短期的結果と長期的価値向上のバランスのとれた技術的な提案と、それを元にした設計・実装
・チームが取り組むべき課題を明確化と、優先順位付けと計画の立案・実行
・提供するデータの品質の要求を整理し、それらのモニタリングと改善のための方策の立案・実施
estieではデータを活用することで都市の秘めた価値を可視化し、本来の価値が発揮され、そこに住む人々の生活が豊かになることを目指しています。
「産業の真価を、さらに拓く。」ためのプロダクトを今後も続々と立ち上げています。
バックエンドエンジニア(データ)として、ユーザに価値を提供するデータパイプラインを構築するために、以下のような業務を行っていただきます

【具体的な業務内容】
・新たなデータ提供/品質改善のアイデアの提案・検証
・短期的結果と長期的価値向上のバランスのとれた技術的な提案と、それを元にした設計・実装
・チームが取り組むべき課題を明確化と、優先順位付けと計画の立案・実行

データ分析基盤開発エンジニア(アソシエイト) 社名非公開

  • 正社員採用
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 産休・育休あり
  • 賞与あり
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 550900万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
◆アシストが従来から実施している製品の技術支援とは異なり、本ポジションは製品を使用したシステム開発の業務となります。
データ分析基盤の構築に関する要件定義から設計、開発、リリースまでを行います。
▼担当業務
・Qlik、WebFOCUS、DataSpiderの各製品を使用したアプリケーションの設計、開発。
・データ分析基盤システムの全体の要件定義。・データモデリング。・開発プロジェクトのチーム管理。
▼案件イメージ
・案件規模:1名(社内バックアップあり)~10名以上(パートナー企業含む)
・案件期間:1ヶ月(製品単体)~2年(基幹業務システム帳票まで複数製品、複雑な構成)・一人当たり対応案件:2案件程度(規模等による)
◆アシストが従来から実施している製品の技術支援とは異なり、本ポジションは製品を使用したシステム開発の業務となります。
データ分析基盤の構築に関する要件定義から設計、開発、リリースまでを行います。

▼担当業務
・Qlik、WebFOCUS、DataSpiderの各製品を使用したアプリケーションの設計、開発。
・データ分析基盤システムの全体の要件定義。
・データモデリング。
・開発プロジェクトのチーム管理。

ビッグデータエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 転勤なし
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
  • 休日120日以上
想定年収 500700万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【仕事内容】
・ビッグデータを処理するワークフロー/ELTの実装
・急激なスパイクにも耐えうるインフラの運用/保守及び改善
・システム自動化の推進やパフォーマンス改善
・基盤としての運用改善(構成管理/CI/CDなど)
までお任せします。
【仕事内容】
・ビッグデータを処理するワークフロー/ELTの実装
・急激なスパイクにも耐えうるインフラの運用/保守及び改善
・システム自動化の推進やパフォーマンス改善
・基盤としての運用改善(構成管理/CI/CDなど)
までお任せします。

データエンジニア 社名非公開

  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • 上場企業
  • 産休・育休あり
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 504804万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【業務内容】
サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。
横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら
事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。
具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。

【このプロジェクトで経験できること】
・GCPを使ったデータ基盤の整備
【業務内容】
サービスリリースから数年が経ちデータもある程度蓄積されてきて、改めてデータ活用を強化するためにデータマネジメントできるメンバーを募集しています。
横軸でデータ活用をする組織に所属して、ナレッジの蓄積や共有をしながら
事業内に入りデータ活用支援を行っていただきます。
具体的には、データ基盤の既存のアーキテクチャーやシステムの改善、データを正しく扱いサービスの状態を把握できるための環境を構築していただきます。

【このプロジェクトで経験できること】
・GCPを使ったデータ基盤の整備

データベースエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 社宅・住宅補助
  • 転勤なし
  • 土日祝休み
  • 産休・育休あり
  • フレックス
  • 賞与あり
  • 月残業20時間以内
  • 休日120日以上
想定年収 3501000万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
◆データベースコンサルタントとして、お客様の課題に対するコンサルティングだけでなく、導入時のデータベース設計・構築、導入後の保守まで技術者としてもご活躍いただきます。
【業務内容】
▼お客様のビジネス要件のヒアリング、環境の調査
▼最適なデータ管理のシステムアーキクチャを設計、製品選定・評価など / ▼基盤構築、データ移行など
多様な専門分野をもつ仲間(HW, クラウド, RDB, NoSQLや異なるデータソースの連携ツールなど) と相談しながらプロジェクトを推進します。
□プロジェクトについて
・業界不問:あらゆる業界でDBを用いているお客様が対象     / ・顧客:大手企業様が中心
・体制:1プロジェクトあたり2~4名のコンサルタントがアサイン / ・期間:数か月~数年のものまでプロジェクトによって様々
◆データベースコンサルタントとして、お客様の課題に対するコンサルティングだけでなく、導入時のデータベース設計・構築、導入後の保守まで技術者としてもご活躍いただきます。

【業務内容】
▼お客様のビジネス要件のヒアリング、環境の調査
▼最適なデータ管理のシステムアーキクチャを設計、製品選定・評価など

▼基盤構築、データ移行など
多様な専門分野をもつ仲間(HW, クラウド, RDB, NoSQLや異なるデータソースの連携ツールなど) と相談しながらプロジェクトを推進します。

データサイエンティスト、データアナリスト、データエンジニア 社名非公開

  • 正社員採用
  • 転勤なし
  • 土日祝休み
  • 学歴不問
  • フレックス
  • 賞与あり
  • 休日120日以上
想定年収 500900万円
勤務地
  • 東京都
業務内容
【概要】
データの収集から分析、モデリング、可視化そしてビジネスへの応用までのプロセスを担当します。

【具体的な内容】
・データの収集:企業が持っているデータや、外部のデータソースからデータを収集し、クレンジングや整理を行います
・データの分析:収集したデータを分析し、ビジネスに役立つ情報を抽出します。これには、統計学や機械学習のアルゴリズムを使用することがあります
・モデリング :分析したデータをもとに、予測モデルや分類モデルなどを作成します
・ビシネスへの応用:モデルを使用して、ビジネス上の問題を解決するためのアドバイスを提供します
【概要】
データの収集から分析、モデリング、可視化そしてビジネスへの応用までのプロセスを担当します。

【具体的な内容】
・データの収集:企業が持っているデータや、外部のデータソースからデータを収集し、クレンジングや整理を行います
・データの分析:収集したデータを分析し、ビジネスに役立つ情報を抽出します。これには、統計学や機械学習のアルゴリズムを使用することがあります
・モデリング:分析したデータをもとに、予測モデルや分類モデルなどを作成します
・ビシネスへの応用:モデルを使用して、ビジネス上の問題を解決するためのアドバイスを提供します

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