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

SPSS、Tableau、TableauPrepを用いたデータ加工・可視化の実務経験 AI（機械学習）に関する知見を有し、モデル構築・評価・改善が可能 Pythonでの開発経験（データ処理・モデル構築に活用できるレベル） 統計学の基礎・応用に精通し、ABテストに必要なサンプルサイズの算出、有意差検定の理解・実施が可能 データ整備・設計に関する高いスキルを有し、分析基盤の構築や改善提案ができる

Google Looker などのBIツールを用いた要件定義、ダッシュボード設計・構築経験 データ分析要件のヒアリングから要件定義までの実務経験 プロジェクトリードとしての進行管理、関係者調整経験 データマート設計およびデータ連携に関する基本設計の理解

・PythonでのAPI開発実務3年以上 ・AWSでの本番運用経験 ・GitHubでのチーム開発運用 ・DB設計経験

Pythonを用いたスクリプト作成経験 AWS（Redshift, S3）の利用経験 SQLの基礎知識（データ抽出、クエリ設計、データ作成） 能動的に動ける高いコミュニケーション能力と協調性

・5名程度の領域リーダもしくは案件リーダとしての経験がありメンバコントロール、自走が可能 ・WBSを含めた案件進捗管理が可能かつ、自身のタスク消化が可能であること（マルチタスク推進可能であること） ・想定成果物の理解があり作成・サポートが可能であること ・システム開発および品質管理に関しての知識、経験を保有している ・積極的、建設的なコミュニケーションが取れる方

プロジェクトマネージャーとして開発チームをリードした経験 3年以上 顧客へ業務ヒアリングをして、要件に落とし込んだ経験 周りを巻き込み推進できるリーダーシップ、コミュニケーションスキル 経営層へのレポーティング および 意思決定に必要な情報整理・提案ができる方 AIツールへの興味関心

SPSS、Tableau、Tableau Prep を用いたデータ加工・可視化の実務経験 Python による開発経験（データ処理・分析・モデル構築に活用できるレベル） 統計学の基礎〜応用に関する理解 　└ ABテストにおけるサンプルサイズ算出、有意差検定の設計・実施が可能なこと AI／機械学習に関する知見を有し、モデル構築・評価・改善を行った経験 コミュニケーション面が良好であること

Jupyter Notebook、Python などを用いた統計解析 データサイエンスツールの利用経験 GCP (BigQuery, Vertex AI,Firestore) の利用経験 データ抽出、データクレンジングの経験 データパイプラインの構築およびデータ可視化の経験 データビジュアライゼーションの経験 アプリのユーザー分析、ユーザー動向分析の経験 広告キャンペーンのROI分析経験 MAU、LTVなどの顧客分析経験

・プログラミング言語: typescript, javascriptまたは python ・AWSやGCPなどのクラウドサービスを活用したデプロイ経験 ・システム開発設計や開発経験 ・クライアントとのコミュニケーション経験

BigQueryへのデータ集約、アーキテクチャ理解（Google Cloud環境）、SQLを用いた高度なデータ操作・クエリ最適化スキル、ビジネスサイドの要望理解とデータ持ち方の提案能力

・統計／機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDA〜モデル選定まで） ・Pythonによる可読性、保守性の高い実装スキル ・曖昧な状況下でも自律的にタスク設計、遂行できる能力 ・チーム開発における円滑かつ建設的なコミュニケーション力

・プログラミング言語: typescript, javascriptまたは python ・AWSやGCPなどのクラウドサービスを活用したデプロイ経験 ・システム開発設計や開発経験 ・クライアントとのコミュニケーション経験

typescript, javascriptまたは python AWSやGCPなどのクラウドサービスを活用したデプロイ経験 システム開発設計や開発経験 クライアントとのコミュニケーション経験

統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

AIに関する特定の領域で高い専門性 例）・生成AIクリエイターとして、動画制作・パーツ制作・静止画・動画編集・IP制作のご経験 ・開発エンジニアとして、開発工程にAIを取り入れたご経験 ・MLエンジニアとして機械学習PJをリードしたご経験

・ソフトウェア開発における豊富な経験（8年以上） ・開発チームのマネジメント経験 ・技術選定、アーキテクチャ設計の主導経験 ・PdM（プロダクトマネジメント）の実務経験 ・経営層と協働し事業戦略に基づく技術戦略を描いた実績

ETLツール経験（Informatica、Talend、AWS Glue、ADF等） Pythonでのデータ処理・ML経験 SQL＋データ基盤の経験

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） ・Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 ・チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDA～モデル選定まで） ・Pythonによる可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自律的にタスクを設計・完遂できる能力 ・チーム開発における円滑なコミュニケーション能力

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDA〜モデル選定までの一連の経験） ・Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自らタスクを設計し完遂できる自律的な遂行能力 ・チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

・自走して調査、既存処理の解析ができる方 ・Python(データ加工)の経験 ・Excel(各種集計コマンド、ピボットテーブル等)の使用経験 ・Amazon QuickSight:S3のダンプデータを元にSPICEへのインポート処理 (データの前処理を含む)の追加実装、DATASETの追加作成ができること

・クラウド：AWS（ECS、Bedrock、RDS、S3 等） ・言語：React または Vue、TypeScript、Python（FastAPI 等のFW利用経験） ＜ミドル～シニア＞ ・顧客との仕様調整、設計、開発が可能なレベル ・LLM（AWS／Azure／Bedrock／Claude 等）のAPI活用経験 ・プロンプト設計、LLM出力の評価・改善の実務経験 ・Pythonによるテキスト処理、Embedding／RAGの基礎理解 ・AIを組み込んだWebアプリケーションの設計・実装経験

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） ・Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 ・チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

ビッグデータ相当のデータ量に対して新規でSQLを作成できる方 複数テーブルのjoin、サブクエリなどSQLに精通している方 データサイエンス、またはそれに近い分野での業務経験、または学習経験 完全に1人称で調査などが可能な方（自発的な作業が可能な方） PPT（業務で一定の資料作成経験のある方） エンドユーザー（非ITメンバーを含む）と会話が可能な高いコミュニケーション能力 論理的、定量的な表現、思考が可能な方

Power BI Desktop／Service を用いた開発経験 SQL を用いたデータ調査の経験 課題に対して当事者意識を持ち、自走できる方 チーム内外との円滑なコミュニケーションができる方

・自走して調査、既存処理の解析ができる方 ・Python(データ加工)の経験 ・Excel(各種集計コマンド、ピボットテーブル等)の使用経験 ・Amazon QuickSight:S3のダンプデータを元にSPICEへのインポート処理 (データの前処理を含む)の追加実装、DATASETの追加作成ができること

・SQL を用いた分析用データマートの開発（要件定義、設計含む）・運用経験3年以上 ・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

・システム開発（アプリケーション）５年以上 ・ETL開発経験者（DataSpider、Informatica） ・SQL解析経験 ・初めて使用する技術やツールに抵抗がない ・コミュニケーション能力（不明点・課題を抱え込みすぎない）

• クライアント折衝、要件定義、成果物レビュー対応の経験 • 定量調査レポートやホワイトペーパー、分析レポート等の作成経験 • Python もしくは R を用いたデータ分析の実務経験 データ前処理、集計、可視化（pandas / matplotlib / seaborn 等のいずれか） • SQL を用いたデータ抽出の経験 　相関分析、仮説検定、回帰分析などの基礎を理解していること • ロジカルライティングスキル 　調査概要 → 手法 → 結果 → 解釈 → 示唆、といったストーリーラインで文章を組み立てられること

・自走して調査、既存処理の解析ができる方 ・Python(データ加工)の経験 ・Excel(各種集計コマンド、ピボットテーブル等)の使用経験 ・Amazon QuickSight:S3のダンプデータを元にSPICEへのインポート処理 (データの前処理を含む)の追加実装、DATASETの追加作成ができること