ID:72805さん

◆概要 某不動産会社が管理する商業施設のBIシステムの構築 ◆環境・言語 環境：Databricks, AWS 言語：Python, Spark, SQL, Terraform ◆担当業務 Databricks構築 インフラ構築 ジョブ・データパイプライン開発,テスト AI/BIダッシュボード作成 ◆成果 Databricks基盤を初期構築からAI/BI可視化まで一気通貫で担当し、メダリオンアーキテクチャに沿ったデータパイプラインを設計・実装。 ストリーミング処理はデータ量と稼働時間に基づき、起動時間の最小化およびクラスタ構成（オートスケール／同時実行数等）を最適化し、不要な稼働コストを抑制。 インフラは閉域ネットワーク構成でセキュリティを担保し、VPN接続（Site-to-Site VPN）を含むネットワークを構築。 ジョブ／データパイプラインはDatabricks Asset Bundle、インフラはTerraformによるIaCで構成し、運用保守を見据えたDevOpsを実現。 さらに、計8本のジョブ／パイプラインを実装し、依存関係・リトライ・通知を含む運用設計まで整備。

◆概要 社内のDatabricks案件で再利用可能な標準アセットを整備し、CI/CDの導入とワークスペース構築のIaC化を推進。 ◆環境・言語 環境：Databricks / AWS 言語：Terraform / YAML（Databricks Asset Bundles） ◆担当業務 Databricks Asset Bundlesを用いたデプロイアセット（ジョブ／パイプライン等）のテンプレート化・標準化 CI/CDで利用するバンドル構成（環境差分・変数・権限等）の整備 Databricksワークスペース構築のTerraformコード作成（IaCテンプレート整備） 複数案件への横展開を想定したディレクトリ構成／運用手順の整備 ◆成果 Databricksリソースの構成管理とデプロイを標準化し、環境差分の吸収と運用負荷を低減。 Terraformによるワークスペース構築をテンプレート化し、再現性の高い環境構築・変更管理を実現。

◆概要 某不動産会社が管理する商業施設のBIシステムの構築 ◆環境・言語 環境：TROCCO, Snowflake 言語：SQL ◆担当業務 DWH→DMの集計／投入SQLの作成（DM10テーブル） TROCCOでETLジョブを設計・実装・テスト（18ジョブ） 仕様書／ジョブ設計書の作成 データ移行 テスト設計（単体・結合）およびテストケース作成・実施 コンサルタント／Tableau担当と連携し、ロジック定義・集計粒度・更新タイミングを調整 ◆成果 DWH仕様とBI（Tableau）要件を突合し、ロジック定義・集計粒度のブレを解消することで、DM10テーブル／ETL18ジョブ規模のデータマート整合性を担保。 ETLのテスト観点（正常系／異常系）を整理し、リリース時の不整合・手戻りを抑制。 データ移行においてリハーサルを実施し、想定フォーマット逸脱や重複データの有無を事前検知することで、移行当日のトラブルを未然防止。

◆概要 官公庁向け申請アプリケーションの保守・運用を担当。利用者／運用担当からの要望に対する追加開発（CSV出力項目追加、DB変更対応）に加え、要望がない期間は既存画面の不具合改修や改善提案を行い、運用性とユーザビリティの向上を推進。 また、従来はDBを直接更新していたデータ修正を、権限管理のもと画面操作で変更可能な機能として実装し、運用リスクの低減を実現。 ◆環境・言語 環境：Docker 言語：PHP / JavaScript バックエンド：Laravel フロント：Vue.js ◆担当業務 要望対応：CSV出力項目追加、確定済みデータの変更要件への対応（DBスキーマ変更含む） 追加開発：DB直接更新に依存していた修正作業を、画面上での変更機能として提案・実装 バグ改修： 既存画面の不具合を洗い出し、優先度付けのうえ改修 バグ対応：不具合調査、原因特定、改修、再発防止 テスト：結合テスト設計（正常系／異常系）およびテストコード追加 ◆成果 DB直接更新に依存していた運用を、権限管理下での画面操作に置き換え、誤更新リスク・作業属人化を低減。 バグ改修を継続的に実施し、画面不具合の解消によって運用担当／利用者の問い合わせや手戻りを抑制。 結合テストの観点（正常系／異常系）を整理しテストコードを追加することで、リリース後不具合の未然防止と品質向上に貢献。

◆概要 社内ナレッジ（Google Drive／Notion）を対象に、従業員が自然言語で質問すると関連情報を提示・回答できる社内向けQAシステム（GPT活用）を開発。短期間でプロトタイプを構築し、利用者のフィードバックを反映しながら機能改善を実施。 ◆環境・言語 環境：Docker 言語：Python バックエンド：FastAPI フロント：React ◆担当業務 設計・実装：Google Drive／Notionからのデータ取り込み・前処理、検索・回答フローの実装 短サイクルで仮説検証しながらプロトタイプを改善（PoC→改善→再検証） ◆成果 分散していた社内ドキュメントを横断検索・回答できる仕組みを提供し、社内問い合わせの自己解決を促進。 Google Drive／Notionの取得処理をCeleryワーカーに切り出し、非同期化によりAPIの応答性を改善。