BigQuery とは?
BigQueryはサーバーレスDWHとして大規模データの集計・可視化で採用が拡大。Looker/Data Studioと連携したBI基盤、ETL最適化、コスト管理の設計が中心です。スキーマ設計やパーティション戦略の巧拙が品質と費用に直結し、高い専門性が評価されます。
「BigQuery」の案件一覧
〖Python|経験5年〗|資金調達系SaaSプロダクトにおけるPoC開発支援(Python/GCP)|バックエンドエンジニア
【案件概要】
オンライン決済プラットフォームを基盤とした招待制資金調達サービスにおいて、新規機能のPoC開発を担うポジションです。既存のデータ基盤やサービススキームを活かしながら、新たなサービス企画・技術検証・実装までを一貫してご対応いただきます。プロダクトの中核領域に関わりながら、技術選定やアーキテクチャ検討にも携われる裁量の大きな環境です。
【作業内容】
・GCP環境でのPoC開発(CloudRun/Vertex AI等)
・Pythonでのデータ処理・バッチ/ API実装
・TerraformによるIaC整備、IAM/ネットワーク周りの対応
・BigQuery等のデータ基盤を活用した検証
・Docker/ Linux環境での開発・運用
【基本スキル】
・GCP環境での開発経験(IAM、Terraform、CloudRun、Vertex AIなど)
・Docker等のコンテナ技術を用いた開発経験
・Linux環境での開発経験
・Pythonによる開発経験(データ処理/バッチ/APIいずれか)
【尚可スキル】
・dbtを用いたデータパイプライン構築経験
・BigQueryによるデータマート構築/SQLチューニング経験
・金融/フィンテック領域の業務理解
〖Python|経験5年〗|広告系システム追加開発・保守対応|バックエンドエンジニア
【案件概要】
広告系システムの追加開発および保守対応案件です。Python(FastAPI/Flask/Django等)によるWebAPI開発を中心に、AWS/GCPを用いたシステム設計・開発、コンテナ化されたアプリケーションの開発・運用を担当いただきます。
【作業内容】
・PythonによるWebAPI開発(FastAPI/Flask/Django等)
・AWS/GCP環境でのシステム設計・開発
・コンテナ化アプリケーションの開発・運用
・REST/JSONベースAPIの実装・利用
・Gitを用いたチーム開発、追加開発・保守対応
【基本スキル】
・Python(FastAPI/Flask/Django等)によるWebAPI開発経験
・AWS/GCPを用いたシステム設計・開発経験
・コンテナ化アプリケーションの開発・運用経験
・REST/JSONベースAPI利用経験
・Gitを用いたチーム開発経験
【尚可スキル】
・GCP Cloud Run/Cloud Storage/Pub/Sub/BigQueryの利用経験
DWH|経験5年|電子カルテデータプラットフォーム データ基盤・パイプライン構築支援|データエンジニア
【案件概要】
医療・製薬系サービスを複数展開する企業にて、電子カルテデータプラットフォームの開発プロジェクトに参画いただきます。各DBからDWH(BigQuery)へのロード経路は構築済みで、データ基盤設計構築、BigQuery内でのデータ変換パイプライン設計・実装、ダッシュボード構築をご担当いただきます。
【作業内容】
・データ基盤の設計・構築(BigQuery)
・BigQuery内でのデータ変換/モデリング(ELTのT)
・Dataform等を用いたパイプライン設計・実装(将来的にdbt移行検討)
・ダッシュボード構築・運用(Looker等)
・データ品質を意識した改善・運用
【基本スキル】
・DWH上でのデータ変換/モデリング経験(ELTのT部分)
・データ品質(正確性・粒度・完全性・網羅性・鮮度・一貫性・一意性・安定性 等)を考慮した経験
【尚可スキル】
・Dataformの経験
・Lookerの使用経験
・JavaScriptの経験
BigQuery|経験5年/EC系データ基盤作成及び運用支援/データエンジニア
【案件概要】
EC関連のデータ基盤構築・運用をご担当いただきます。BigQueryを中心に、データの収集・加工・可視化基盤の整備、運用改善を進めていただきます。
【作業内容】
・BigQuery中心のデータ基盤の設計・構築
・SQLを用いたデータ加工・集計・品質担保
・運用・監視、障害対応、性能改善
・可視化/分析基盤(BI連携)に向けた整備
・データパイプラインの改善・追加
【基本スキル】
・BigQueryを用いたデータ基盤構築経験(5年以上)
・データ分析/加工の実務経験
・BigQuery上でのSQLの記述経験
・JavaScriptの経験
【尚可スキル】
・GCPに関する知見
・BIツール利用経験
・データパイプラインの構築経験
LLM|経験5年/LLMソリューションエンジニア/AI・機械学習エンジニア
【案件概要】
AI Enablement チームと連携し、CSOps領域の業務効率化・自動化を推進するポジションです。iPaaSやLLMプラットフォームを活用したワークフロー自動化、API連携、データ抽出・加工、プロトタイプ開発など、技術と業務の両面から改善をリードいただきます。
【作業内容】
・iPaaS/LLM を活用した業務自動化ワークフローの設計・実装
・API 連携、データ抽出・加工(SQL)
・Dify 等の LLM アプリ開発プラットフォーム活用、プロトタイプ開発
・非エンジニアとの要件定義/仕様調整、運用改善
・SaaS(HubSpot/Salesforce 等)やデータ基盤との連携検討
【基本スキル】
・Web アプリケーション開発・運用経験(3年以上)
・LLM を活用した開発経験(1年以上)
・SQL を用いたデータ抽出・集計経験
・非エンジニアとの要件定義/仕様調整経験
・iPaaS(n8n/Zapier/Make 等)を用いた業務自動化経験
・LLM アプリ開発プラットフォーム(Dify 等)の利用経験
【尚可スキル】
・HubSpot/Salesforce など SaaS API 連携経験
・Snowflake/BigQuery/MySQL などデータ基盤の知識
・Python/TypeScript を用いた API 連携・データ加工経験
・CSOps/カスタマーサポート領域の業務知識
〖Python|経験5年〗|金融系SaaSサービス開発支援|データサイエンティスト
【案件概要】
金融領域向けSaaSサービスにおいて、データ解析および機械学習モデルの実装・運用をご担当いただきます。データ基盤の活用からモデル構築、最適化、AI導入まで幅広く携わるポジションです。
【作業内容】
・BigQuery/Cloud Storage 等からのデータ抽出・加工・可視化
・機械学習モデル(scikit-learn/LightGBM 等)の設計・実装・評価
・モデルの運用・改善(精度改善/再学習/モニタリング)
・AI導入施策の検討および実装支援(歓迎:LLM/生成AI)
【基本スキル】
・Google Cloud(BigQuery/Cloud Storage 等)を用いたデータ分析経験
・Google Cloud を用いたデータ基盤構築・運用経験
・Python を用いた機械学習モデル実装経験
・scikit-learn/LightGBM などのMLライブラリ利用経験
【尚可スキル】
・与信/不正対策領域でのデータサイエンス経験
・プロジェクトまたはチームリード経験
・LLM/生成AIに関する知見・実務経験
データエンジニア(ビッグデータ基盤構築)
データエンジニア(IoTデータ処理基盤構築)
製造業向けの自社サービスの開発です。
・パフォーマンス改善・リファクタリング
・バックエンドの機能追加・改修
・フロントエンドの実装とUI改善
【基本スキル】
・データパイプラインの開発運用経験
・ETL処理の実装経験
・大規模データの取り扱い経験
・AWS GlueやBigQuery等の利用経験
【尚可スキル】
・ストリーミングデータ処理の経験
・データレイクの構築経験
・Pythonでのデータ処理スクリプト開発
・Scala/Sparkでの開発経験


