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案件コード40991

【Python/SQL】【SE】Snowflakeのインフラ構築・管理の求人・案件

公開日
掲載終了予定
単価
800,000 ~ 900,000円/月
雇用形態
派遣(有期)、派遣(無期)、業務委託
業界
その他業界
勤務地
東京都千代田区
※ リモート可
職種
SE(システムエンジニア)

職務内容

  • Snowflakeを核としたデータプラットフォームにおいて、 インフラ構築からデータパイプラインの設計・開発までを幅広くご担当いただきます。 ・Snowflakeを用いたDWHの設計および構築・運用 ・Snowflake独自のアーキテクチャ(マルチクラスター、共有ストレージ等)を活かした基盤設計 ・業務要件に基づいたデータモデリング(スターシェーマ等)の実施 ・データエンジニアリングおよびインフラ構築レイヤーのリード

求めるスキル

  • 【必須スキル】 ・Snowflakeを用いたDWHの設計・開発実務経験(1年以上) ・Snowflake独自のアーキテクチャに関する知識 (マルチクラスター、共有ストレージ等) ・SQLを用いたデータ変換・分析スキルの実務経験 ・業務要件に基づいたデータモデリング(スターシェーマ等)の経験 【歓迎スキル】 ・dbtを用いた分析基盤の開発・運用経験 ・Snowflakeのコスト最適化およびクエリチューニングの経験 ・Snowpipeや外部ステージを用いたデータ取り込みの自動化経験 ・Snowpark(Python)を用いたデータ処理の実装経験 ・ゼロコピー・クローンやタイムトラベル機能を活用した運用設計経験

担当者からのコメント

Snowflakeのインフラ構築・管理に携わっていただきます。 Snowflakeを用いたDWHの設計・開発実務経験を 1年以上お持ちの方へおすすめの案件です! フルリモート可能なお仕事です。

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使用スキル・ツール

勤務条件

  • 勤務時間

  • 9:00-18:00
  • 休日・休暇

  • 完全週休2日制(土日) 祝日 年次有給休暇 特別休暇(夏季・年末年始・結婚・出産・忌引など) 産前産後休暇 生理休暇 育児休暇 子の看護休暇 介護休暇
  • 福利厚生

  • 昇給年1回 通勤手当(全額支給) 資格取得手当 健康保険 厚生年金保険 労災保険 雇用保険
    第一種施設において、原則施設内禁煙。ただし、喫煙可能場所あり。
    ※休日・休暇、福利厚生は契約形態により異なります。
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  • クラウドからオンプレミスまで提供する動画配信システムにおいて、CMSおよびフロントサイトの お客様向けカスタマイズ開発をご担当いただきます。 新規立ち上げサイト、または既存サービス拡大に伴う増員募集となります。 【想定業務】 ・HTML/CSS/TypeScript/Node.js/React Nativeを用いた フロントサイドのアプリケーション開発 ・詳細設計、製造、単体テスト、保守、運用 ・スキルおよびプロジェクトに応じて基本設計対応 ・技術担当として顧客MTG同席の可能性あり 【環境】 ・言語:TypeScript ・フレームワーク:React Native、Node.js(Express) ・API通信:Ajax、REST ・アーキテクチャ:サーバレス ・インフラ:AWS
求めるスキル求めるスキル
  • 【必須スキル】 ・React Nativeを用いたシステム開発経験 ・コンシューマ向けWebサービス開発経験 ・詳細設計以降の経験 ・プロジェクトの立ち上げから携わった経験 【歓迎スキル】 ・開発経験(5年以上) ・基本設計の経験 ・大規模なリファクタリングやリプレースの経験 ・不具合/障害などを起因とした調査から修正までの経験 ・マルチデバイス向けの開発経験

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  • データ分析/活用プロジェクトへご参画いただき、 データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきます。 データ要件の定義や必要に応じて各種調査も一部ご対応いただきます。 ・分析用データ基盤/ワークフローの開発・保守運用 (Azure Databricks / dbt / Airflow) ・データマートの開発・保守運用 ・データに関わる各種調査
求めるスキル求めるスキル
  • 【必須スキル】 ・SQL を用いた分析用データマートの開発・運用経験(3年以上) (要件定義、設計含む) ・クラウドDWH利用経験(3年以上) (Azure Databricks、Amazon Redshift、BigQuery) ・大量データのハンドリング経験 ・Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験 【歓迎スキル】 ・dbtの利用経験 ・Airflowの利用経験 ・データ分析/活用プロジェクトのマネジメント経験 ・クエリのチューニング経験 ・ビジネス要件とシステム要件のバランスが取れた データ利活用環境を考えることができる

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