データエンジニア × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

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

SQL経験（5年以上） 要件定義の経験 JavaまたはPHPでの設計・開発経験

・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）

データエンジニア経験2年以上 データ基盤構築経験 BigQueryのご経験

データエンジニア経験2年以上 データ基盤構築経験 BigQueryのご経験

Tableauのダッシュボード構築経験 Tableau prep知見

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

BIツールの導入・エンジニアリング経験 BIツールの設計・導入・設定を、エンジニアとして主担当または中核メンバーとして担った経験 Power BIを利用した開発経験（データモデル／DAX／可視化設計の理解） DB・データ連携（IF）構築プロジェクトの経験 DWH／DB／データ連携（IF）構築プロジェクトにおいて、アプリケーション側の立場で設計・開発、またはPJ推進を行った経験 データ粒度・更新方式・影響範囲を意識した設計・調整経験 開発者としてのシステム開発経験（実装経験を持ち、設計・仕様・実装の妥当性を判断できること） ベンダー成果物（設計書・設定仕様・実装内容）をレビューし、技術観点で是正指摘を行った経験 Excelを用いた設計・ドキュメント作成経験（設計書、仕様整理資料、レビュー資料等）

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

データエンジニア経験2年以上 データ基盤構築経験 BigQueryのご経験

GMP等の品質規制環境下での業務経験(製薬・化学・医療機器・食品等) ドキュメント作成スキル（As-IS・To-Beのフロー、課題整理、経営層への報告資料等） QAまたはQCの業務経験(GMP環境であれば業界不問) 業務ヒアリング+文書化の経験(業務フロー分析・課題整理と統合してもOK) コミュニケーションスキル

GCP上でのデータ加工・処理の経験 ETL / パイプライン構築経験 LLM API（REST）の理解（キャッチアップでも可） BigQuery, ETL

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

・データ利活用基盤構築案件の経験 ・BIツールの選定評価、クラウドDWH選定評価の経験 ・源泉データ収集方針の策定、DB構築などの経験

・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

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

AE（Account Engagement）の改修・運用（AEで何ができるかを把握し、設定までできる人） ハウスリストのデータクレンジング リードナーチャリング設計〜MA活用化 現状整理 → 課題設定 → 施策実行のPJT推進

・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

DatabricksやSnowflakeを活用したデータ連携基盤の構築経験 エンド顧客との要件調整の経験

生成AI、マルチエージェント開発、またはRAG技術に関する実務経験・知見 AWS環境（ALB、ECS Fargate、Aurora PostgreSQL等）での設計・構築・開発実務経験

PythonまたはSQLを用いた業務経験5年以上 クラウド環境（Azure/AWS/GCP等）での業務経験 データ処理、バッチ処理、ETL等の経験 英語でのコミュニケーションに抵抗がない方（外国籍メンバーとの打合せあり） 関係者とコミュニケーションを取りながら業務を進められる方

LLMを活用した開発経験1年以上（GPT-4、Claude、Gemini等） データパイプライン・ETLの設計・実装経験 要件定義～実装まで一気通貫での開発経験 社内ツール・業務フローの自動化を実装・運用した経験

EC・通販業界における何らかの業務経験、またはシステムに関わった経験（B2Cの経験がある方は特に歓迎） ITシステム導入における要件定義、または基本設計の経験 クライアントの要望を引き出し、整理できるコミュニケーション能力 フル稼働（100%稼働）が可能な方

PythonまたはSQLを用いた業務経験 クラウド環境（Azure/AWS/GCP等）での業務経験 データ処理、バッチ処理、ETL等の経験 英語でのコミュニケーションに抵抗がない方（外国籍メンバーとの打合せあり） 関係者とコミュニケーションを取りながら業務を進められる方

Databricks環境での設計 / 構築経験（Lakehouse, Pipeline, カタログ整備） データ基盤移行プロジェクト経験 Python / SQL を用いたデータ変換処理の実務経験 dbt を用いたデータモデリング / 変換の経験 概要設計から詳細設計まで一貫して一人で対応できるスキル メンバーのコードレビューや成果物の品質管理ができること 文字ベースでの英語コミュニケーション（※AI生成ツール利用前提）

基幹業務システム（財務会計・管理会計・販売管理・購買管理等）の導入・運用に携わった経験 データベース構築・運用に関する知識・経験（DB設計、SQLの知識、RDB全体の知識、実運用の経験など） 要件定義、設計、開発、テスト、移行までのシステム開発プロセス全体の経験 ユーザー／顧客との調整・折衝の経験 簿記3級程度の経理知識