データ領域上流の案件・求人一覧

公開案件数 2149 件(11/21更新)

7 件中 1−7を表示
単価/月
70~90万円
勤務地
東京都,江東区
大手通信事業者向け、データ加工処理マイグレーション検討案件です。

現行のデータ加工処理をマイグレーションするための、移行計画および移行方式の検討立案を実施頂きます。
現状、上位会社が移行計画/移行方式の検討立案を進めている状況で、今回はその業務をご支援頂きます。
※参画後は、現行のデータ加工処理基盤をご理解頂き、ユーザ要件を確認しつつ
 クラウドシフトをするための移行計画/移行方式の検討を進めて頂きます。

現在想定しているマイグレーション例は、以下の通りです。
 -現在オンプレミスのApache sparkで行われているデータ加工処理のクラウドシフト
 -ETLツールやHadoopで行われている処理をSparkを使用した加工処理に置換
 →Databricks、Snowflake(Snowpark)、AWS(Glue,EMR)等の
  Spark関連マネージド・サービスにマイグレーション

<就業時間>
9:00ー18:00
単価/月
130~150万円
勤務地
東京都,千代田区
既に始まっているプロジェクトで、印刷会社が持っているデータをもとに医療分野へ新規事業/新サービスの展開をしていく。

・インフラチームとして、非機能要件とりまとめやベンダーとの調整要件定義書の作成等
・要件調整等の上流だけではなく、パフォーマンステストをリードできることも必要
単価/月
80~100万円
勤務地
東京都,新宿区
全社DX推進のための基盤として、データ戦略の検討、データ整備、MDMの構築を推進する。

【主な業務内容】
PMと連携して、過去支援の中で整備してきたデータ構想を元に、
クライアントの業務、画面イメージの要望を聞きながらデータ統合基盤(MDM)のプロトタイプを実装する。
単価/月
90~100万円
勤務地
東京都,千代田区
保険業界において、ユーザー向けに様々なデータを分析・示唆を出すための基盤を構築しております。
基盤構築には、開発チームと分析チームでアジャイル体制を組んで進めています。

以下の課題に対して、分析チームのタスク管理マイクロマネジメントをしていただけるPM/PMOを募集しております。

・分析チームの工数がデータ分析で溢れている為、杜撰なタスク管理となっている
・計画していた分析が間に合っておらず、開発チームが開発を始められない

※※こちらの案件は現在募集を終了しております※※
単価/月
75~92万円
勤務地
東京都,港区
顧客(卸業)にて、情報基盤(Tableau+Snowflake on AWS)を
オンプレからクラウド上にリプレースするPJです。

今回は、コンサルとしてのポジションで分科会間の整合を取るところ
(課題連結、コンフリクト解消、あるべき姿への誘導)をリードしていただくことを期待しています。

毎週定例で課題の整理や解決方針などをお客様と議論していただき、
それらをペースメーカーに、様々でてくる課題・検討ポイントに関してディスカッションペーパーを作ったり、
課題管理、お客様の個別メンバーと会話するような流れを想定しています。
単価/月
90~120万円
勤務地
東京都,豊島区
外資コンサル日本法人内でのクラウドチームへご参画いただきます。
※エンジニアではなくコンサル枠となります。

さまざまなサービスと実装パターンを活用して、
安全でスケーラブルかつコスト効率に優れたエンタープライズアーキテクチャを設計から実装を目指します。

具体的には、さまざまなデータワークロードと分析ニーズをサポートするために、
データの取り込み、保存、処理、消費のためのソリューションを設計します。
組織の要件に応じて、アーキテクチャが高可用性、災害復旧、
およびグローバル分散向けに設計されていることが目的です。

<想定される作業>
・データエンジニアと緊密に連携し、
 バッチおよびリアルタイムデータ処理用のデータパイプラインの構築と最適化を目指します。
・データサイエンティストやアナリストと協力して、データへのアクセスを容易にし、
 高度な分析や機械学習プロジェクトをサポートします。

1.データモデリング
2.データベース管理
3.データ統合
4.データガバナンスとセキュリティ
5.データ分析と視覚化
6.テクノロジーの評価と実装
7.コラボレーションとコミュニケーション
8.戦略計画

※各項目詳細は、面談時にお伝えさせていただきます。
単価/月
68~78万円
勤務地
東京都,江東区
大手SIerにおけるデータ利活用の支援を行っていただきます。

<業務内容>
・生成AI部分で、RAG環境を改善させる取組み
・具体案件として、コールセンター業務の生成AI活用のあるべき姿を描く
・その後、生成AIのPoC実施、結果を踏まえて、生成AI活用をブラッシュアップさせる
・お客様と折衝して、検討し、手を動かす、説明する
・生成AIで精度が出なかったときにチューニング検討をする
・代替製品等の比較検討を行い、AWS、azureでのアーキ検討を行う
・ローコードプラットフォーム(powerプラットフォーム)の開発業務(なくてもよい)

<就業時間>
9:00~18:00
7件中1−7件を表示
気になる案件が
あります