データサイエンティスト × 東京都のフリーランス案件・求人一覧

・データサイエンティストとしての経験 ・BIツールを学んでいける方 ・業務でのプログラミング経験（言語不問） ・コミュニケーション能力 ・柔軟な対応力 ・課題検知・解決能力

Python によるサーバーサイド開発の実務経験5年以上（うち、FastAPIの経験2年以上） ECサイトまたは決済を伴うWeb サービスの開発経験（カート・注⽂・決済・会員のいずれか） PostgreSQL 等の RDB を⽤いたデータモデリング・チューニング経験、マイグレーション API 設計・外部システム連携の I/F 設計を基本設計から担当した経験 チーム開発でのコードレビュー経験

提案活動の経験 DX推進の経験 データ活用・BIツール・DWH（SnowFlake）の知見 主体的に動ける方

業務データおよび業務パッケージ（オンプレ／クラウド）を含むシステムアーキテクチャ設計経験（5年以上） コンサルタントとして顧客向け提案・報告・意思決定資料の作成経験（3年以上） RFI／RFP提案資料作成のリード経験 Microsoft Certified: Azure Data Fundamentals（DP-900）またはOracle Cloud Infrastructure Foundations AssociateまたはSnowPro Associate: PlatformまたはOracle Database SQL Certified Associate（1Z0-071）のいずれかの資格、または同等の実務経験 データマイグレーション、データモダナイゼーション、データガバナンス、データマネジメントの実務経験

推薦／検索／マッチングシステムで、手法選定やアーキテクチャの方向性を決められる技術的判断力 方針を社内エンジニアが着手できるタスクに分解し、スキルの異なるメンバーを役割分担で戦力化する設計力 データ規模に応じて打ち手を取捨選択し、事業KPIに基づく評価・実験と仕組み化を社内が回し続ける形で定着させる力

Databricksの実務経験 Python、SQLによるデータ加工・開発経験 データマート作成、データパイプライン構築経験

SI案件における要件定義および基本設計の経験 顧客の業務課題をヒアリングしシステム化方針や改善案を提案した経験 複数関係者（顧客・ベンダー・社内開発メンバー）との折衝・調整経験

・データ基盤/ストレージの自力構築・運用経験（Linux+OSS、S3互換オブジェクトストレージ/POSIX/ブロックストレージの理解） ・高い自走力（英語ドキュメントの解読、検証内容の主導的決定・推進） ・顧客との直接・対等な技術議論、および報告書作成・説明能力

RFIでの資料作成の経験がある方 コミュニケーションスキル 要件とりまとめ 課題の解決、推進経験 Office(Excel、Word、PowerPoint)の基本操作 ドキュメント作成スキル(顧客説明資料 等)

クライアントワークのご経験 UI/UXデザインのご経験 戦略検証のためのプロトタイピングと実験設計のご経験 デザインシステム／ガイドラインの設計と運用支援経験 業務においてAIツールを積極的に活用・実験したご経験 AI活用による利用者体験の提供や設計に関する強い関心

新規サービス/プロダクト開発において、構想段階から関与した経験 システム/IoT領域(IoTを活用した現場改善・効率化の推進/リーダー経験、データ取得・可視化・設備連携等のシステム設計、工程管理・設備運用連携の仕組み構築/施工経験) または バッテリー/蓄電池領域(バッテリー搭載・電源設計・蓄電池運用の技術的知見、可搬型電源やモバイル用途での活用検討経験)

エンジニア実務経験 3年以上 フルスタック開発の経験 バックエンド（Python等）およびフロントエンド（TypeScript, React, Next.js等）の両方の実装経験。 LLM / 生成AIを活用したアプリケーションの開発・実装経験 クラウド環境（GCP, AWS, Azureいずれか）での開発・運用経験 日本語能力: ネイティブレベル、またはビジネスにおいて齟齬なく議論ができるレベル（Fluent）

Databricksを用いたデータ基盤構築、データ投入の実務経験 データモデリング経験（DBAレベルで担えること） SQLおよびデータ基盤設計、開発の実務経験 主体的に業務を推進できる自律性・ステークホルダーとのコミュニケーション能力

Codex(AIエージェント) を用いた業務自動化・効率化のイメージが沸く方 Excel等での数字・データの構造化が可能

フルスタックエンジニアとしての実務経験 : 3年以上 LLM/生成AIを活用したアプリケーション開発経験 クラウド環境 (AWS / GCP / Azure) での開発・運用経験 AIツールを使ったエンジニアリング経験 要件定義などの上流経験

SQL・Python・R等を用いたデータ分析の実務経験5年以上 課題抽出から分析設計、分析の実施、レポート作成、報告までのご経験 ヒアリングを自ら実施して曖昧な要件から分析要件を定義したご経験

SQL・Python・R等を用いたデータ分析の実務経験5年以上 ・課題抽出から分析設計、分析の実施、レポート作成、報告までのご経験 ・ヒアリングを自ら実施して曖昧な要件から分析要件を定義したご経験

・データサイエンティスト、またはデータアナリストとしての実務経験5年以上 ・ヒアリング等を通じてビジネス課題を抽出、仮説・ゴール設定を行い、データ分析課題に落とし込める方 ・ユーザに対するビジネス要求、プロジェクトQCD等に関する折衝や交渉経験3年以上 ・データ分析案件のプロジェクト推進、および管理経験3年以上 ・テクニカルドキュメント作成スキル（要件定義、レポート等） ・プレゼンテーションスキル、ビジネスドキュメント作成スキル（提案書、報告書等） ・統計、機械学習によるデータ分析の実務経験3年以上 ・データ分析のビジネス事例におけるモデル構築経験3年以上 ・AI AgentやRAG等、生成AIに関連するシステムの精度改善経験2年以上

Pythonを用いたバックエンド開発の実務経験（3年以上）、生成AIやLLMの実務での活用経験（プロンプト設計、評価、RAGなど）、データ基盤構築の経験（SQL、ETL/バッチ設計、API連携の知識と経験）、AWSまたはGCPでの開発・運用経験、Dockerを用いたコンテナ開発・運用経験、GitHubを活用したチーム開発経験、プロダクトマネージャー、プロデューサー、編集者など、複数職種との協働や折衝経験、日本語での要件定義や顧客折衝がスムーズに行える高いコミュニケーション能力

TypeScript / React / Next.js を用いたフロントエンド開発実務経験2年以上 Python を使用したWebシステム開発の実務経験3年以上 技術スタック選定、要件調整、顧客折衝などの上流工程経験 生成AIを活用した開発実務経験(GitHub Copilot、Claude Codeなど)

・データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験5年以上 ・ヒアリングを通じたビジネス課題の抽出・仮説／ゴール設定・データ分析課題への落とし込み能力 ・ユーザへのビジネス要求・プロジェクトQCDに関する折衝・交渉経験3年以上 ・データ分析案件のプロジェクト推進および管理経験3年以上 ・テクニカルドキュメント作成スキル（要件定義・レポート等） ・プレゼンテーションスキル・ビジネスドキュメント作成スキル（提案書・報告書等） ・統計・機械学習によるデータ分析の実務経験3年以上 ・データ分析ビジネス事例におけるモデル構築経験3年以上（需要・供給予測、配送最適化等） ・AI Agent・RAG等、生成AIに関連するシステムの精度改善経験2年以上

IT予算策定、IT投資計画策定の経験 IT企画、IT戦略、ITガバナンス関連業務経験 英語での会議参加およびドキュメント作成経験 ステークホルダーとの調整、ファシリテーション経験

データエンジニア もしくは データサイエンティスト 且つ AI領域でのエンジニア経験 要件定義～実装まで一気通貫での開発経験 プロジェクトリードの経験 社内ツール・業務フローの自動化を実装・運用した経験

主要なERP（SAP、Oracle、NetSuiteなど）の導入、またはデータ連携プロジェクトの経験 ERPの主要モジュール（会計、販売、購買、在庫など）における標準データモデル（テーブル構造）の理解 ユーザー部門（経営・現場）からのデータ活用ニーズのヒアリング、およびBI/レポートの要件定義経験 複数システムにまたがるマスタデータ（顧客、品目等）の統合（MDM）やコード体系の整理・設計経験 業務部門および開発チーム（データアーキテクト側）との円滑なコミュニケーション、ファシリテーション能力

SQLの実務経験（2年以上） データ分析基盤構築の経験 クラウド環境（AWS/GCP/Azure）利用経験 dbt または類似ツールの利用経験 Snowflake / BigQuery / Databricks経験

SQLの実務経験（2年以上） データ分析基盤構築の経験 クラウド環境（AWS/GCP/Azure）利用経験 dbt または類似ツールの利用経験 Snowflake / BigQuery / Databricks経験

Java開発経験（実務経験5年以上を想定） 生成AI（Claude Code等）を活用した設計・開発経験

Pythonバッチ開発経験 (スクレイピング系の開発経験があれば確度が高いです) dbt, ETLの開発経験 AWSでの開発経験 GitHubを利用した開発経験

Text-to-SQL / RAG型のAgentを自力で実装した経験 実務レベルのSQL（複雑なJOIN・集計・サブクエリが苦でないこと） データ構造を読み解き、「Agentに何を渡せば正しく答えるか」を設計できる方 構造を理解し、Agent観点でコンテキスト設計ができること LLMの特性理解と対策力（ハルシネーション、コンテキスト長制約などを理解し、精度を担保する具体策を打てる） Agent（Claude Code / Cursor 等）を日常業務で使用している方

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験 傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験 A/Bテスト設計・効果測定の実務経験