Python × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

・プロジェクトマネージャー/リーダー、コンサルタント等としてクライアントワーク、要件定義、スケジュール・進捗管理等のプロジェクトマネジメントの経験 ・CXOレイヤーとのコミュニケーション経験が豊富な方 ・自然言語処理(NLP)、機械学習やLLM、AIモデルの構築あたりを業務で扱っている経験 （業務委託の方の場合）平日10:00～18:00の間で週24h以上稼働が可能な方

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

・プロダクト開発のQAやテスト業務におけるチームリード経験3年以上 ・WebアプリケーションのQA業務経験 ・スケジュール管理および品質管理の実績がある方 ・QAプロセスの設計、実行、改善に関する知識と経験 ・外注QAチームの管理経験、およびエンジニアとのスケジュール管理経験 ・チーム全体の品質意識向上に向けた改善実績

・課題解決や品質管理のご経験 ・火消し案件や品質改善のための計画外対応を主導したご経験 ・AsIsの調査・可視化およびToBeの提示・方針明示ができる方

・Pythonを用いた開発経験 ８年以上 ・AWS上でのシステム開発経験 ８年以上 ・Data Pipelineの処理設計/構築経験（ETL処理開発経験） ・Pandasライブラリを用いた開発経験 ・Lambdaなどのサーバーレス開発経験 ・RDBを用いたシステム開発の経験 ・アジャイルでのシステム開発経験 ・JIRA/Confluence/Backlog相当を利用した開発経験

PM、PMO： ・火消し案件での経験または強化テストなど品質改善のための計画外の取り組みを主導した経験があるこ ・現状課題の見える化と修正・対応方針の決定のため、現状の調査・可視化(AsIs) ⇒　あるべき姿の提示・方針の明示(ToBe)　が出来ること

・Pythonを用いたモデル開発経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析経験 ・データサイエンティストとして問題設定から従事した経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系の修士号または博士号、もしくは同等の実務経験 ・機械学習／ディープラーニング／自然言語処理に関する研究開発経験（1年以上） ・Python/C/C++でのプログラミング経験（2年以上） ・コンピューターサイエンス分野全般を広く学習し業務に応用する姿勢

・火消し案件での経験または強化テストなど品質改善のための計画外の取り組みを主導した経験があること ・現状課題の見える化と修正・対応方針の決定のため、現状の調査・可視化(AsIs) ⇒ あるべき姿の提示・方針の明示(ToBe)が出来ること

・Pythonを用いたモデル開発経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析経験 ・データサイエンティストとして問題設定から従事した経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系の修士号または博士号、もしくは同等の実務経験 ・機械学習／ディープラーニング／自然言語処理に関する研究開発経験（1年以上） ・Python/C/C++でのプログラミング経験（2年以上） ・コンピューターサイエンス分野全般を広く学習し業務に応用する姿勢

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

・AWS環境でのバックエンド開発経験 ・Ruby,Go,Pythonいずれかでの開発経験5年以上 ・上流経験（テックリード、VPoE、CTO、エンジニアリーダー等）の経験

・クラウドサービスに関する基礎知識（Service Now/Databricks/AWS/Azure） ・Python実装経験（3年以上） ・生成AIサービスの利用に伴う設定/実装（Azure OpenAI/Azure AI Search/Azure AI Document Intelligence他）

・Hyperledger Fabricを使用した開発経験（3年以上） ・スマートコントラクト（チェーンコード）の開発経験 ・Fabric SDKを用いた実装経験 ・Python、Java、JavaScript、Goなどの言語による開発経験（5年以上） ・分散型アプリケーションのセキュリティ知識（脆弱性・攻撃手法に関する知見）

・Hyperledger Fabricを使用した開発経験（3年以上） ・スマートコントラクト（チェーンコード）の開発経験 ・Fabric SDKを用いた実装経験 ・Python、Java、JavaScript、Goなどの言語による開発経験（5年以上） ・分散型アプリケーションのセキュリティ知識（脆弱性・攻撃手法に関する知見）

・Pythonを用いたモデル開発経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析経験 ・データサイエンティストとして問題設定から従事した経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系の修士号または博士号、もしくは同等の実務経験 ・機械学習／ディープラーニング／自然言語処理に関する研究開発経験（1年以上） ・Python/C/C++でのプログラミング経験（2年以上） ・コンピューターサイエンス分野全般を広く学習し業務に応用する姿勢

・Pythonを用いたモデル開発のご経験 ・テーブルデータを用いたデータ分析のご経験 ・データサイエンティストとして、分析の問題設定から従事されたご経験 ・コンピューターサイエンス系・理学系・工学系のカリキュラムを有する領域の修士号もしくは博士号、または※同等の実務経験があること ・コンピューターサイエンス分野全般を幅広く学習し、業務に積極的に応用する姿勢を有すること

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

・AWSの知見及び実務経験 ・クラウドネイティブの知見及び実務経験※全てではないが、下記5つのいずれかの知見及び実務経験 1：コンテナ 2：マイクロサービス 3：サービスメッシュ 4：宣言型API 5：イミュータブルインフラストラクチャ

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

- 生成AI（LLM）への基本理解と実装経験 - フルスタックに開発を行った経験（フロントエンドとバックエンド必須、インフラがあると尚良） - スピード感を重視したプロジェクト推進能力 - DifyやCursor等、AIやノーコードツールを活用した開発経験

生成AI（LLM）への基本理解と実装経験 バックエンドおよびフロントエンドの開発経験（3年以上） スピード感を重視したプロジェクト推進能力 DifyやCursorを使用した、業務の効率化経験

- RDB・SQL・Pythonを用いた大規模データ処理またはデータ移行の実務経験 - Python を用いたプログラム開発経験 - SQL（RDB（Postgress）） を用いたデータ抽出・加工経験 - 大量データのクレンジングまたは移行に携わった経験 - DB設計、データ分析やレポーティングの基本知識 - クライアント・ステークホルダーと連携しながら課題を解決できるコミュニケーション力

・Pythonフレームワークを用いたバックエンドの開発経験 1年以上 ・バックエンドの開発経験 3年以上 ・プレイングマネージャーやリードエンジニアとして開発をリードした経験 ・ネットワーク / セキュリティ / RDB / NoSQL などサーバーサイド領域に関する基本的な知識 ・Gitでのバージョン管理を用いた開発経験

・Pythonを用いたバックエンド開発の経験 3年以上 ・webアプリケーションの開発経験 ・インフラへの知見（オンプレミス・クラウド双方へご知見があると尚良い） ・プレイングマネージャーやリードエンジニアとして開発をリードした経験

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

・大手SIer等での基幹/業務システム等のプロジェクトリーダーのご経験 ・Web開発に関わる組織のマネジメント経験 ・SaaS（エンタープライズ）導入経験

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

- 要件を決めるための関係者とのコミュニケーションや設計など含み、プロジェクトを主体的にリードしてきた経験 - 自社サービスや自社プロダクトの開発経験 - 5年以上のWebアプリケーションの開発経験、もしくはそれに準ずる経験 - 10万行以上、100テーブル以上などの大規模なアプリケーションの開発経験、もしくはそれに準ずる経験 - オブジェクト指向言語での十分な開発経験・設計経験 - 複雑な業務ドメイン領域のモデリングや設計の経験 - トラブルシュートでライブラリやフレームワークの内部のコードリーディングや調査を行った経験 - SQLを用いた業務経験(データ分析、ログ解析など) - バックエンド中心ではあるが、HTML/CSSを必要なレベルで書くことに抵抗がないこと

・Pyhonを活用したデータ分析のご経験 ・顧客折衝経験 ・需要予測/時系列分析ないしは近しい業務のご経験

・ビジネス指標（CTR、CVR、LTVなど）を目標として持ち、改善するためのロードマップの策定と実行経験、そのためのモデル開発や各種実装経験 ・チームまたはプロジェクトのリード経験 ・レコメンデーション分野（コンテンツ推薦、商品推薦、パーソナライズド、ランキングなど）におけるプロダクト開発の実務経験 ・レコメンデーション分野における、モデルを用いた実装、特徴量エンジニアリングや前処理、実運用・モニタリング（MLOps）、精度改善、効果検証の経験