データベースエンジニア/東京23区の転職求人一覧

【業務内容】顧客のビッグデータ利活用を推進するために、理想的なデータ構成と管理手法を設計し、実装する仕事になります。​ビッグデータおよびアナリティクスデータ基盤分野の設計、開発および導入を行います。​ETL、DWH、BI関連の案件が多く、データ分析基盤の上流部分にも関わることができる仕事となります。​■具体的な業務内容（ご経験・志向に応じてアサイン予定となります）･ ビッグデータ／アナリティクス領域における、顧客業務を支えるデータ基盤の設計・開発・導入･ ETL、DWH、BIを中心としたデータ分析基盤案件への参画･ データ活用の目的や方針を踏まえた、分析基盤構想・要件整理などへの関与【募集背景】様々な種類の大量でかつ分散したデータをデータ統合させてDWHに持っていくことが理想ですが、それができていない現状が多々あります。その場しのぎ的な対応の連続でシステムが複雑に入り組んでしまっているために、経営判断に必要な情報がタイムリーかつ正確に取得できていません。​今後、企業におけるデータ利活用の重要度はますます高まることが確実と言え、その前提となるデータを利活用しやすい環境作りのための支援が求められています。​【身につくスキル】•業界、および特定の企業における業務に関する専門知識•業界、および特定の企業のIT課題の理解と変⾰が求められる事項を定義するスキル•業界に特化したソリューションを適用するスキル•システム構成のあるべき姿の⽴案・提⾔スキル【目指せるキャリア】業務をご担当いただく中で、技術⼒を⾼めていく、または上流のポジションを目指すなど、複数のキャリアパスが用意されており、ご自身のキャリアプランに応じて適宜選択可能です。【キャリアパス一例】・システムアーキテクト・ソリューションコンサルタント・プロジェクトマネージャー※ご自身の志向や目指すキャリアに応じて、マネージャーが成長を丁寧にサポートします。【配属想定組織】・組織の人数：約300名・組織の概要(Data＆AI事業部)： Data＆AI事業部では、 IoTやETL（Extract／抽出 Transform／変換 Load／書き出し）、DWH（Data Ware House／データウェアハウス） やBI（Business Int

■OverviewA global Automotive manufacturing company is hiring a Data Engineer to support the development and operation of a cloud-based data platform. This role is highly hands-on, focusing on building and maintaining reliable data pipelines for business analytics.■Key Responsibilities- Develop, test, and maintain ETL/data pipelines- Work with Python, SQL, and ETL tools to process and transform data- Manage data workflows, job scheduling, and monitoring- Optimize and maintain data warehouse (Snowflake) performance- Troubleshoot data issues and improve system reliability- Collaborate with backend and BI teams to deliver high-quality data#LI-Hybrid#LI-KN

OverviewA global manufacturing company is seeking a Data Platform Engineer to lead the development and management of an enterprise data platform. This role focuses on building a scalable data environment and establishing strong data management practices to support company-wide decision-making.Key Responsibilities- Design, build, and maintain a data warehouse (DWH) integrating multiple internal data sources- Develop and implement data management frameworks (data quality, data catalog, governance)- Establish data validation, testing, and standardization processesManage platform operations including monitoring, backup, and recovery- Conduct technical research and evaluate new data technologies- Define and promote data management standards and best practices across the organization