Snowflake × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

AI Agentの本番開発経験（LangGraph、CrewAI、OpenAI Agents SDK等）および生成AI活用経験（Claude Code等） SQL・Snowflake等クラウドDWHを用いたデータ基盤・性能改善経験、API連携設計経験 Tech LeadまたはTL経験、顧客折衝・要件定義・チームマネジメント・技術提案経験

現行データベースの複雑なSQLやスクリプトを能動的に読み解き、データの流れや依存関係を整理・可視化した「要件定義」「仕様調査」の実務経験 Snowflake環境およびdbtを用いたデータモデルの設計・開発実務経験 他ベンダー様の仕様書を精査し、顧客PO等と「業務的な正解」をすり合わせられる高いコミュニケーション能力

データ基盤案件におけるPMO経験（約3年以上） ユーザーテストに向けてエンドのユーザ部門との調整ができる データ基盤への実データ投入に向けてシステム部門との調整ができる 横断的に状況を把握し、課題・リスクを先回りして検知できる

データ基盤案件におけるPMO経験 プロジェクト全体のスケジュール、課題、リスクを可視化し、常に最新状態に維持できること 顧客側PMOおよびPMと迅速かつ円滑に状況共有・調整ができること 会議参加に留まらず、自ら課題を抽出し、重要度・優先度を判断したうえでアクションにつなげられること 横断的な観点でプロジェクト状況を把握し、課題・リスクを先回りして検知できること 課題解決に向けた推進役として、論点整理、たたき台作成、関係者招集などのファシリテーションができること

AWS設計・構築経験 Amazon S3の設計・運用経験 Amazon CloudWatchの監視設計経験 ログ収集・監視基盤構築経験 運用監視設計経験 要件定義または基本設計経験 AWS、Amazon、ログ収集

・データ基盤構築（データ利活用等）に関する知見、実務経験　（3年以上） ・データ基盤構築案件でのPMO経験　（3年以上） ・データ基盤構築における課題・リスクに対し、論点整理、たたき台作成、関係者調整を自発的に行った経験 ・受動的ではなく、自ら課題を拾い、重要度・優先度を判断して次のアクションにつなげられる能動的な推進力 「顧客側PMOやPMと円滑かつクイックに状況共有・連携ができる高いコミュニケーションスキルがあることを前提とする」 「PJ全体のスケジュール、課題、リスクを可視化・管理し、常に最新状態に保てること」

GCP 実務経験（BigQuery / GCS / Pub/Sub / GKE のうち複数） Kubernetes 運用経験（Argo Workflows / ArgoCD は特に歓迎）

コンサルティングファームでマネージャー以上を2年以上経験し、プランニングから実行まで主体的にリードした経験 DX／データ活用／業務改革における要件定義～PoC～推進経験、および業務データを構造化・整理できるスキル PMO経験、および経営層・部長層との討議に耐えうる高品質な資料作成・論点設計スキル

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 DWH/SnowFlake、提案

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

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

・公共系PJの経験 ・PM経験 ・データ分析基盤（Redshift、DataBricks、Snowflake等）の設計、構築経験 ・データレイクの知見

データプラットフォーム／データ基盤の移行経験 データレイヤー設計経験 データ移行計画の立案経験 プロジェクト推進経験 関係者調整・折衝経験 Oracleに関する知識・実務経験

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

技術的なバックグラウンドを持ち、仕様の妥当性や技術課題に対して判断を出せる方（開発経験、SE経験、技術PMO経験など）。 実開発はベンダー担当ですが、ベンダーとの技術視点での会話、補完ができること。 データベースを用いたシステムの設計・構築に関与した経験。 クライアントへの報告・折衝ができるコミュニケーション力。 プロジェクト進行管理（進捗・課題・リスク）の実務経験。 要件を取りまとめ資料に落とし込めること。

AIを用いたソリューション企画・サービス開発の経験 Databricks・Snowflakeの基礎知識（機能概要と運用イメージが語れるレベル） エンドユーザー企業またはSIerでの上流コンサルティング経験 自分の意見を持ち、顧客と対等に議論できるコミュニケーション能力

AIを用いたソリューション企画、サービス開発の経験 Databricks、Snowflakeの基礎知識（機能概要と運用イメージが語れるレベル） エンドユーザー企業またはSIerでの上流コンサルティング経験 自分の意見を持ち、顧客と対等に議論できるコミュニケーション能力

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

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

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

Snowflake / AWSを用いたデータ基盤構築における要件定義や技術検証など上流工程のご経験 Snowflakeのロール設計・権限設計まわりの仕様を詳細まで理解し、実装経験があること 既存構成やTerraformコードを読み解き、追加・変更実装ができること モダンデータスタック(Snowflake / Fivetran / dbt / Terraform)の基本理解 コミュニケーション能力の高い方 能動的に1人称で業務を推進できること 経験のない技術や新しい技術に対しても積極的にキャッチアップし対応できること 勤怠に問題のないこと 柔軟かつ主体的に動いていただけること

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 ※データ基盤をゼロから構築する力は求めません 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

データパイプライン設計・実装の実務経験（4年以上）、クライアントワークにおける要件定義経験（3年以上）、Snowflake を用いたDWH構築・運用経験、Trocco を用いたETL設計・運用経験、dbt によるデータモデリング（staging / intermediate / mart）経験、SQL / Python の実務経験、データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備経験

大規模言語モデル（GPT-4、Claude、Gemini等）を活用したシステム開発経験（1年以上）、データパイプラインおよびETLの設計・実装経験、要件定義から実装まで一気通貫で担当した開発経験、社内ツールや業務フローの自動化に関する実装・運用の経験

・DWH／Report基盤の要件定義または基本設計経験 ・DWH／Report基盤の構築または導入経験 ・DWH／Report基盤のアーキテクチャ検討経験 ・メダリオンアーキテクチャ、またはデータレイク／データウェアハウス設計に関する知見 ・DWH／BI／データ基盤におけるデータ連携経験 ・他システム／周辺システムとの連携設計または連携要件整理の経験 ・PPT／Excelを用いた説明資料作成経験 ・クライアント向けミーティングのファシリテーション経験

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 ※データ基盤をゼロから構築する力は求めません 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