データエンジニア × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

画像生成モデル（Stable Diffusion・SDXL系など）を使ったプロダクト開発の実務経験2年以上 LoRAなどによる画像生成モデルの追加学習の実務経験（実案件1件以上） 生成品質の評価の仕組み（評価用のデータ・自動指標・人手評価）を設計した経験 テキストベース（Slack等）でのオープンで簡潔なコミュニケーションができること アダルトコンテンツ（性的な表現を含む画像・動画）を扱う業務であることをご理解・ご了承いただけること

エンジニア経験10年以上 要件定義からリリースまで一人称で対応できる方 AIに強い方 顧客および開発ベンダーとの円滑なコミュニケーション能力

・401Kの業務知見が深い方 ・アプリ開発案件において、テスト検証の経験

インフラエンジニアのご経験（8年程度） AWSの設計・構築～運用経験（3年以上を目安） AWS本番環境における障害対応、運用保守経験 運用手順書の作成経験 AWS,設計,障害対応

リーダーまたはマネジメント経験、維持保守経験、DB使用経験、IT経験5年以上

製造業でのMES導入・刷新経験（要件定義～受入）、製造指図・製造記録など現場業務の理解

実業務へのAIエージェント組み込みと、「工数削減」の経験（営業やバックオフィスなどの実業務プロセス内にAIエージェントを組み込み、現場の手作業を自動化して、実際に〇〇時間の工数を削減したという業務改善経験）、As-Isのヒアリングと、To-Be（Human-in-the-Loop）の自走提案力（現場部門に直接ヒアリングして現状を整理し、「ここからここはAIで自動化し、最後の判断・確認は人が行う」という線引きを明確に定義して、AIを前提とした業務フローを提案できる）、「1週間～1ヶ月」でデプロイまで回す、アジャイルなフルスタック開発力（自走して要件定義から本番リリースまで完結できる。単一機能や小規模な業務は1週間でモックをリリースし、2～3件の案件を並行してアジャイルに回せるスピード感）。

AIエージェントの設計・構築経験（Copilot Studio以外のプラットフォームでの経験も可） Microsoft Copilot／Copilot Studioの基本機能・特性に関する理解 生成AIを活用した業務効率化・自動化に関する知識 技術的な不明点を自ら調査・検証し、実装まで主体的に進められる能力 短期間でプロトタイプを開発し、フィードバックを踏まえて改善できる実行力 顧客や上位者と円滑にコミュニケーションを取りながら業務を推進できる能力

toC/toB向けWebサービスのバックエンド開発および運用経験3年以上（Python, Go, Node.js等） OpenAI APIなどの生成AI技術、またはDify等のLLMアプリ開発環境を用いた実装経験

Claude Codeを活用したアプリケーション開発の実務経験（業務での開発・デプロイ実績）、AIを開発補助に使うだけでなく、業務プロセス自体にAI/AIエージェントを組み込み、実装・実利用まで進めた経験、AsIsを理解してAI活用箇所を見いだし、自動化範囲と人に残す判断を整理して提案できること、自身で設計から実装・リリースまで遂行できる開発力

・データ分析基盤（DWH/データレイク）のアーキテクチャ設計・運用経験 ・Snowflake、BigQuery、RedshiftなどのクラウドDWHにおける設計・構築・運用経験 ・データ抽出・ETL/ELTパイプライン（SQL、dbt、Python等）のボトルネック特定やチューニング経験 ・Snowflakeの実務知見（ウェアハウスサイジング、コンピュート/ストレージ課金体系の理解、クエリコスト最適化、セマンティックレイヤーやデータマート設計など、抽出工数を減らすための構造設計知見） ・データ抽出業務のコスト構造分析・課題特定能力（コストの内訳整理、真のボトルネック特定） ・技術的フィージビリティの検証・壁打ち能力（顧客・コンサルタントの仮説に対するメリット・リスク・限界の提示、代替案提示）

Linuxサーバの構築経験 基本的なネットワーク知識（TCP/IP、ルーティングなど） syslog、Fluentd、Kafka、Kubernetesに対する基本的な技術理解 顧客インフラ担当者と具体的な基盤構築要件を詰められるコミュニケーション力 基盤設計書やパラメータシート、運用手順書等のドキュメント作成能力

テスト設計・実行スキル （境界値分析、同値分割、決定表などの技法を駆使し、網羅性と効率を両立したテストケース作成ができること） 論理的な不具合報告・相談スキル （単なる報告にとどまらず、品質向上のための提案や相談ができること）

Pythonの開発経験3年以上（自走して開発を進められるレベル） 仕様を理解して設計できる（全体俯瞰して影響確認できる） SQL作成・修正 円滑なコミニュケーションがとれる方 新しい事（技術、業務内容）を積極的に学ぶ姿勢のある方

Java開発経験 / Salesforce開発経験が7年程度 Copilot、Snoeflakeのご経験 直近のプロジェクトで開発工程に携わっている方 DX化・データ二次活用・AI・ビッグデータへの興味・関心がある方 密なコミュニケーションが求められる現場を好む方

Pythonの開発経験3年以上(自走して開発を進められるレベル) 仕様を理解して設計できる(全体俯瞰して影響確認できる) SQL作成・修正 円滑なコミニュケーションがとれる方 新しい事（技術、業務内容）を積極的に学ぶ姿勢のある方

PI System導入構築経験 データ基盤構築経験（時系列データ・ログデータ等の収集/蓄積/加工経験） データ分析経験

AIエージェントの調査・設計・開発経験 お客様との対話による要件整理・検討能力 技術的な要件や検討事項を整理し、関係者へ分かりやすく共有する能力 AWSマネージドサービス（S3, API Gateway, Lambda等）を用いた設計・構築経験

データ基盤全体のアーキテクチャ設計経験 要件定義～基本設計経験 顧客折衝経験

AIエージェントの設計・構築経験（他のプラットフォームでの経験も可） Microsoft Copilot／Copilot Studioの基本機能・特性に関する理解 生成AIを活用した業務効率化・自動化に関する知識 技術的な不明点を自ら調査・検証し、実装まで主体的に進められる能力 短期間でプロトタイプを開発し、フィードバックを踏まえて改善できる実行力 顧客や上位者と円滑にコミュニケーションを取りながら業務を推進できる能力

サーバ・API設計の実務経験とドキュメント作成力（基本設計書やテスト仕様書の作成・レビュー能力、REST APIの理解およびAPIクライアントの概念設計スキル）。 ベンダーコントロール・マルチステークホルダー調整力（設計書をベースとした開発ベンダーとの折衝・改善提案・調整経験、複数部門が関わるプロジェクトにおける全体最適の視点とコミュニケーション力）。 ECシステム・データ抽出に関する知見（ECシステム（商品・顧客・注文データなど）の一般的なDB構造の理解、SQLを用いた自力でのデータ抽出・調査スキル）。

音声対話モデルや音声トークナイザ、ASR/TTSなど音声モデルの実装・学習経験（他の生成モデル開発・チューニング経験も可）、ストリーミング処理や非同期処理、応答遅延改善の実務経験、公開論文の内容を理解し、不足部分を補いながら実装・再現した経験、コードレビューやペアプログラミング、勉強会など他者への技術指導やメンター経験

PJにて顧客折衝からプロダクト開発まで一貫して対応した経験 AIツールを使った開発および検証・改善経験 テックリード（または同等ポジション）での技術支援経験 Webアプリ開発における実務経験（5年以上） Pythonを用いたバックエンド開発経験 TypeScript / React を用いたフロントエンド開発経験 インフラ環境に関する知識（設計構築経験） 未経験の言語や環境におけるキャッチアップ経験

Pythonによる開発経験 GPS/GISデータの加工、分析経験 pandas/numpy等を利用したデータ処理経験 ETL処理またはSQLを用いたデータ加工・分析経験 テストコードの実装経験 既存システムの解析・改修経験 既存ドキュメントを読み解き、自走して調査・開発を進められること

要件定義からAWS環境を構築した経験

マイクロサービスの設計／運用経験、クラウドネイティブ環境の知見、TypeScript／React、Java／Spring Boot、MyBatis Spring Boot Starter、Amazon ECS Fargate／RDS for PostgreSQL

オンプレミス環境およびクラウド環境（AWS/Azure等）におけるインフラ構築・運用・設計等の豊富な知見・実務経験 インフラ/セキュリティ領域（またはシステム運用領域）におけるPMO/補佐経験 能動的に課題抽出・ドキュメント作成・各所調整を進められる推進力 マルチタスク環境下での優先順位付けとプロジェクト管理能力

Google Gemini (仕様書読み込み、テストケース・テストコード生成) Python + pytest (データドリブン方式でのテスト実行) OracleDB + pytest fixture (事前データ投入等の自動化)

・データ分析基盤（DWH/データレイク）のアーキテクチャ設計・運用経験 - Snowflake、BigQuery、RedshiftなどのクラウドDWHにおける設計・構築・運用経験 - データ抽出・ETL/ELTパイプライン（SQL、dbt、Python等）のボトルネック特定やチューニング経験 ・Snowflakeの実務知見 - ウェアハウスサイジング、コンピュート/ストレージ課金体系の理解（クエリコスト最適化の観点） - セマンティックレイヤーやデータマート設計など、抽出工数を減らすための構造設計知見 ・データ抽出業務のコスト構造分析・課題特定能力 - 現在掛かっているコスト（3億円）の内訳（ベンダー外注費・人的稼働コスト／クラウドリソース課金／ライセンス等）を整理し、何が真のボトルネックかを洗い出せる論理的思考力 ・技術的フィージビリティの検証・壁打ち能力 - 顧客・コンサルタントの仮説（Codex案）に対して、メリット・リスク・限界を客観的に提示し、代替案（データモデリング改善、セルフサービスBI化等）を提示できるディスカッション力

Gitを用いた構成管理／ソース管理の経験 要件定義等の上流工程経験 業務内容を踏まえた、ライブラリ管理仕様や運用方法等を主体的に検討できる方 関係者と円滑にコミュニケーションを取り、業務を推進できる方 アジャイル開発に抵抗がない方