データエンジニア × 高単価のフリーランス案件・求人一覧

社内向けWebアプリ、業務ツール、Bot、またはAPI連携の設計・開発経験 TypeScriptまたはPythonを用いたアプリケーション開発経験 生成AI・LLM APIを利用した機能やツールの開発経験 現場の担当者へのヒアリングから、業務フロー・課題・要件を整理できること 要件が曖昧な状態から、小さく試せるプロトタイプを短期間で作り、フィードバックをもとに改善した経験 AIの出力を鵜呑みにせず、人による確認・例外処理・エスカレーションを含む運用を設計できること GitHubを用いたチーム開発経験（PRレビュー・Issue管理等） テキストベース（Slack・Notion等）で、簡潔かつオープンにコミュニケーションをとれる方 個人情報・未公開情報を扱う際のアクセス制御、ログ、マスキング等の基本的なセキュリティ観点を持っている方

顧客との要件定義の経験 バックエンド + フロントエンド開発経験（言語不問） LangChainやLangGraph等のフレームワークを利用したAIプロダクト開発経験 （LlamaIndex (Workflows) / AutoGen / CrewAI などでも検討可） 運用 / 保守を見据えたAIプロダクトの品質・評価設計経験

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

Kubernetesを中心としたクラウドネイティブ／OSS基盤の設計・構築経験（※最重要） 自ら情報収集しタスクを組み立てて成果物を完成させることができる 領域が異なる担当（アプリ担当、PMなど）とコミュニケーションを取りながら要件や仕様の調整を進めることができる インフラ領域における詳細設計・運用設計・構築・テスト経験 複数コンポーネントを組み合わせたアーキテクチャ検討・設計経験

① AIエージェント開発経験 ② 生成AI（LLM）、RAG、ベクトル検索等を活用したシステム開発経験 ③ AI技術だけでなく、業務課題や業務ロジックを理解しながら設計・開発できること ④ 業務要件整理や顧客ヒアリング経験 ⑤ 自走して設計・実装方針を提案できること

実機から構築内容（HANA〜BOBI）を把握し、設計へ落とし込めること 設定値を確認・理解できること（HANAビューについて） 設定方法を確認・理解できること（BExについて） 内容を確認・理解できること（カスタマイズ変数・定数について） 利用経験（SAP GUI／HANA Studio）

・業務システム（会計・人事給与・販売のいずれか）のデータモデルを、新規構築または全面刷新で設計した経験。 ※テーブル50本以上の規模で、論理設計・物理設計を自分が決める立場で担当した経験 ・マルチテナントのクラウドサービスのデータ設計。単一データベースでの行レベル分離と、要求の重いテナントを専用環境へ切り出す条件/手順の設計 ・SQL Serverの物理設計（型・桁・制約・索引・パーティション・実行計画の改善） ・スキーマ変更の運用設計（マイグレーションのコード管理、無停止での適用、前方互換を保った段階リリース） ・既存システムからのデータ移行設計（項目対応表・検証方法・並行稼働） ・要求の聞き取りから設計を書き切るまでを一人で通せる（要件定義工程の担当経験） ・他メンバーの設計レビューを回した経験（リードまたはアーキテクト相当）

- LLMに対する知見(transformerの原理の理解など) - データ分析の実務経験 - Pythonを使用したwebアプリケーションの開発経験 - RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験

Java/Kotlin によるWebアプリケーションの開発経験（3年以上）、Spring Framework/Spring Boot を利用したプロダクト開発の経験、AWSの使用経験、スクラムを採用したチームでの開発経験、HTML、CSS、Javascriptなどフロントエンドの開発に必要なSPAの開発経験、RDBMSの利用経験

AWS構築運用スキル（AWSクラウドサービスに関する基本知識、IaCの基本的な知識）、Datadog運用スキル（Datadogに関する基本知識、システム運用監視に関する基本知識）、インフラ・プラットフォームスキル（ネットワークに関する基本知識、Linux環境における基本的なオペレーションスキル）

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

TypeScript, Node.js, React, Next.js, AWS, ChatGPT, Claude, GitHub Copilot

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験、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、評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル、学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等）、画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等）、Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験、AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験、Dockerを用いた環境構築経験

顧客との要件定義における課題把握、仮説立案、提案能力 主体的にプロジェクトを牽引できるリード能力 AI関連の実務経験（モデル精度改善、機械学習モデル構築経験） 生成AI活用、AIエージェント、プロンプト設計等の設計・開発経験 若手中心（30歳前後）のチームにおける開発・協働経験 フルリモート環境下での迅速かつ円滑なテキスト／ビデオコミュニケーション能力

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

顧客折衝経験、提案書作成経験、Terraform、Ansibleなどを利用したCI/CDパイプライン構築や運用経験、AWS(ELB、EC2、EKS、Aurora、Lambda、Kinesis)に関する深い知識

SAP Business Oneの導入支援または運用・保守の実務経験 クライアントとの要件定義や円滑なコミュニケーション能力

Java/Kotlin によるWebアプリケーションの開発経験（3年以上）、Spring Framework/Spring Boot を利用したプロダクト開発の経験、AWSの使用経験、スクラムを採用したチームでの開発経験、HTML、CSS、Javascriptなどフロントエンドの開発に必要なSPAの開発経験、RDBMSの利用経験

webアプリケーション開発経験1年以上（言語指定なし）、生成AI（ClaudeCode、Cursorなど）を用いた開発経験、テストコード作成経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験、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、評価指標の設計・実装経験、学習パイプラインのバグ特定・修正経験、データセットの設計経験、画像・動画データの前処理経験(OpenCV・ffmpeg等)、アノテーションデータの品質管理経験、Pythonでの再現性のあるデータパイプライン実装経験、AWSの実務経験(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経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

テックリード、リードエンジニア、または同等ポジションでの経験 生成AI、LLM、RAG、AIエージェントを活用したプロダクト開発経験 Webアプリケーションの設計/開発/運用経験　3年以上 TypeScriptを用いたWebアプリケーション開発経験　3年以上 フロントエンド/バックエンド双方に携わった開発経験　5年以上 React/Next.jsを用いたフロントエンド開発経験　3年以上 Node.js/TypeScriptを用いたバックエンド開発経験　3年以上 要件や仕様が未確定な状況から、関係者と議論し設計/実装を進めた経験 技術課題や障害に対する原因調査/恒久対応の経験 Git、Docker、DB、クラウド環境を利用したチーム開発経験 コードレビュー/設計レビューによる品質改善経験

AI駆動開発や生成AIツール（Claude Code, OpenAI等）を実務で活用できる知見・意欲。Webシステム/アプリケーションの開発実務経験（バックエンドまたはフロントエンド）。クライアントの課題を捉え、対話を通じて要件定義やプロトタイプ提案へ落とし込めるコミュニケーション力。外国籍の方の場合、日本語での円滑な業務遂行・協議能力。

C#/.NET(.NET 6/8以降)での設計・実装リード経験(設計方針を決めてレビューできること) ASP.NET Core Web APIを用いた業務系Webアプリ/SaaSのアーキテクチャ設計経験 DDD・レイヤードアーキテクチャ・CQRSのいずれかの実務適用経験 生成AIを実務で活用した経験および生成AIの導入をリードできる方 リレーショナルDB(SQL Server等)のテーブル設計・パフォーマンスチューニング Gitベースのチーム開発、コードレビュー文化・品質ゲート(SonarQube等)の運用経験 マルチテナントSaaSまたは大規模業務システムの開発経験

AI・エージェント開発経験 LLM（GPT／Claude等）を用いたAIエージェント・チャットボット・自動化ワークフローの設計・実装経験 プロンプトエンジニアリングの実務経験 システム連携・データ処理 複数の外部システム／SaaS（CRM、業務システム等）とのAPI連携によるデータ取得・登録の実装経験 Python等を用いたバックエンド開発経験（3年程度を目安） 推進力・コミュニケーション 要件が完全には固まっていない状態から、関係者にヒアリングしながら自ら仕様を詰めて前に進めた経験 営業・カスタマーサクセス・オペレーション等、非エンジニア部門と連携しながらプロジェクトを推進した経験

資格試験・検定・適性検査・アセスメントのいずれかにおける、出題設計または採点基準設計の実務経験（3年以上目安） 心理測定・教育測定の基礎知識と実務適用経験（項目分析、信頼性・妥当性の検証、難易度／識別力の管理など） 記述式・実技系（自由記述、パフォーマンス課題）に対するルーブリック設計の経験

クラウド（Azure、AWS等）を活用した開発経験 生成AI（LLM）、RAG、ベクトル検索等を活用したシステム開発経験 AI技術だけでなく、業務課題や業務ロジックを理解しながら設計・開発できること 業務要件整理や顧客ヒアリング経験 自走して設計・実装方針を提案できること

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 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 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

ADF(Azure Data Factory)開発経験 SQL Server / Azure SQL経験 要件定義～設計経験