データ周りエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

QlikSense, Domo, Tableauのいずれかの利用・構築経験

Azureの設計、構築、運用の経験 Azure Portalの操作経験 Azureリソースの作成、設定または運用経験 コミュニケーション能力（申請や問い合わせの内容を整理し、不明点をリーダーや関係チームへ適切に確認・共有できるスキル）

Databricksの有識者 運用要件の整理が可能な方

上流・要件定義・設計経験（データ連携要件の調整、インフラ/セキュリティ基礎、テスト・運用設計） データ基盤構築経験（AWS上でのデータレイク/DWHの設計・構築、ETL/データ処理基盤開発、データ管理・ガバナンス実務経験） データ加工・開発スキル（データ定義・品質確認、SQLによる抽出・集計・加工・性能チューニング、Pythonによるバッチ処理・ETL等の開発）

・データ連携要件の調整（顧客・外接先担当者とデータ項目/連携方式/更新タイミングの打ち合わせができること） ・インフラ/セキュリティ基礎（AWSの基礎知識（IAM, VPC, SG, Secrets Manager, Cognito/MFA/SAML/AD連携）） ・テスト・運用設計（結合/性能/障害テストの実施、および監視設計の経験） ・データ基盤構築（AWS上でのデータレイク/DWHの設計・構築経験） ・ETL/データ処理（S3, Glue, Redshift, Lambda を用いた処理基盤の設計・開発） ・データ管理・ガバナンス（S3 Tables/Iceberg, Lake Formation, Glue Data Catalog）の実務経験 ・データ定義・品質、CSV等のファイル連携、スキーマ定義データ品質確認の経験 ・SQL データ抽出・集計・加工、SQLの性能チューニング経験 ・Python バッチ処理、ETL、ファイル加工、運用ツール等の開発経験

DWH / データマート / ETL（ELT）パイプラインの要件定義・設計・開発・運用経験 SQLを用いた高度なデータ抽出・集計・最適化の実務経験 Python等を用いたデータ処理・自動化の開発経験 Tableauデータソース設計、ダッシュボード設計、フィルター設計の知識 既存ダッシュボードの仕様理解、再構築、検収観点整理の経験 企画・開発など複数部門と円滑に連携し、要件を具体化できるコミュニケーション能力 データマートの整理や基盤の課題に対して、論理的にアプローチできる問題解決力・論理的思考力

・AWS Glue / Amazon Athena等を用いたETLパイプラインの設計および構築経験 ・Amazon CloudWatch / AWS Kinesis / Fluentbit等を活用した、ログやイベントデータの収集・集約基盤の構築経験 ・データウェアハウス（DWH）やデータレイクにおける、大量データの構造化およびクエリ最適化の経験 ・フロントエンドエンジニアリング経験（デザイン/HTML/CSS/javascript/クラウドサービスの利用経験3年以上、サーバーレスアーキテクチャの設計経験、teilwindでの開発経験） ・バックエンドエンジニアリング経験（AWS Lambda / AWS AppSync / API Gateway を用いたサーバーレスでの開発・運用実務経験、Webアプリケーションにおける効率的なデータモデル設計（RDB、DynamoDB 等の NoSQL）の経験、バックエンドにおけるビジネスロジックの実装と適切な単体テスト・統合テストのコード作成経験） ・インフラ/ネットワークエンジニア経験（新規サービス導入におけるインフラ環境の設計、CloudWatch / Datadogを利用したログ収集環境構築、AWSアカウント間におけるネットワーク構築(privatelink や VPCpeering)、各種ネットワークセキュリティ設定） ・Python, SQL

・元データを新設計されたkintoneのデータ取込要件（stringからint型へ変換等）に応じて、データを変換し、取り込むといったような実務経験 ・データ突合・検証を行い、データ品質を確認した実務経験 ・データ取込時のエラー調査・原因分析・修正対応を行った経験 ・CSVやExcelを用いたデータクレンジング・データ整備の実務経験 ・Pythonを用いたデータ加工

QlikSense, Domo, Tableauのいずれかの利用・構築経験

・大規模データ移行　(ETL・移行ツール開発・移行リハ)の経験／データ整合性検証の実務 ・AI支援ツールを活用した移行スクリプト、変換ロジックの開発経験　（プロンプトの構造化含む） ・AI生成した変換ロジック、マッピング定義のレビュー、検証経験　 （生成物を鵜呑みにせず、データ欠損・変換誤りを検出できること）

画像処理 / OCR / データ解析の経験 OpenCVを用いた開発経験 YOLO / SAM等を用いた画像認識・物体検出経験 画像前処理（二値化 / ノイズ除去 / 歪み・傾き補正等）の経験 DXF / DWG / PDF解析・ベクター変換の経験 PaddleOCR等を用いたOCR開発経験 VLM（GPT / Gemini等）の活用経験 Pythonを用いたML開発経験 PyTorch / TensorFlow等を用いたモデル開発経験 MLモデル構築および精度検証（PoC）の経験

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・運用の経験 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

・元データを新設計されたkintoneのデータ取込要件（stringからint型へ変換等）に応じて、データを変換し、取り込むといったような実務経験 ・データ突合・検証を行い、データ品質を確認した実務経験 ・データ取込時のエラー調査・原因分析・修正対応を行った経験 ・CSVやExcelを用いたデータクレンジング・データ整備の実務経験 ・Pythonを用いたデータ加工

SQLチューニング、パフォーマンス改善、Tableau可視化、Python (SQLAlchemyまたはPandas) を用いたDB操作、高度なSQL開発スキル（実務経験5年以上）、Linux/Shellの基本操作

推薦／検索／マッチングシステムで、手法選定やアーキテクチャの方向性を決められる技術的判断力 方針を社内エンジニアが着手できるタスクに分解し、スキルの異なるメンバーを役割分担で戦力化する設計力 データ規模に応じて打ち手を取捨選択し、事業KPIに基づく評価・実験と仕組み化を社内が回し続ける形で定着させる力

Snowflake導入・開発経験 SQLによるデータ抽出・加工経験 生成AI／LLMに関する知見 顧客およびチーム内でのコミュニケーション能力

顧客ヒアリングから資料・ドキュメント作成まで一人称で完結できること 要件定義、またはRFP作成の経験

要件定義経験4年以上 DBを用いた開発の経験がある方 Python,Java,C#,Rubyなどの開発経験がトータル5年以上

・上流・要件定義・設計（業務レベル） - データ連携要件の調整（顧客・外接先担当者とデータ項目/連携方式/更新タイミングの打ち合わせができること） - インフラ/セキュリティ基礎（AWSの基礎知識（IAM, VPC, SG, Secrets Manager, Cognito/MFA/SAML/AD連携）） - テスト・運用設計（結合/性能/障害テストの実施、および監視設計の経験） ・データ基盤・AWSアーキテクチャ（構築経験） - データ基盤構築（AWS上でのデータレイク/DWHの設計・構築経験） - ETL/データ処理（S3, Glue, Redshift, Lambda を用いた処理基盤の設計・開発） - データ管理・ガバナンス（S3 Tables/Iceberg, Lake Formation, Glue Data Catalog）の実務経験 ・データ加工・開発スキル（実装レベル） - データ定義・品質、CSV等のファイル連携、スキーマ定義データ品質確認の経験 - 【SQL】 データ抽出・集計・加工、SQLの性能チューニング経験 - 【Python】 バッチ処理、ETL、ファイル加工、運用ツール等の開発経験

ファシリテーターとしてクライアントと議論し、意思決定を支援した経験 PowerPointを用いた報告資料・検討資料の作成経験（主旨・構成の検討を含む） システム開発プロジェクトの経験（特に、基本設計フェーズ、テスト計画の経験があり、設計・テスト・リリース等の勘所がある） システム運用保守の経験（特に、障害対応経験があり、情報整理→原因仮説→関係者指示→顧客報告までできる。加えて、恒久対応検討や課題提起といったアクションを能動的に実施できる方）

上流・要件定義・設計経験（データ連携要件の調整、インフラ/セキュリティ基礎、テスト・運用設計） データ基盤構築経験（AWS上でのデータレイク/DWHの設計・構築、ETL/データ処理基盤開発、データ管理・ガバナンス実務経験） データ加工・開発スキル（データ定義・品質確認、SQLによる抽出・集計・加工・性能チューニング、Pythonによるバッチ処理・ETL等の開発）

堅牢性に関する経験（最重視） ・本番サービスのリリースを自分で計画・実行した経験（手順書の作成、事前リハーサル、事後確認まで） ・障害や不具合に対して、ログやコードから原因を確定させ、影響範囲（ユーザー数・件数・期間）を定量的に報告した経験 ・失敗系のテスト（外部 API 失敗、途中終了、二重実行など）を自分で設計・実装した経験 ・本番データベースや設定を、取り消せる形（トランザクション、バックアップ、段階適用）で変更した経験 技術要件 ・バックエンド開発の実務経験 3年以上目安（Go 歓迎。TypeScript / Java 等でも可） ・TypeScript で既存のフロントエンド（React 等）の画面を読み、小さな改修や不具合修正ができること（FE 専門性は不要） ・他人が書いた既存コードベースに参加し、短期間で構造を把握して改修した経験 ・EVM 互換チェーンとの連携（トランザクション送信、レシート確認、イベント取得）の基礎知識 AI 前提の開発 ・Claude Code 等のコーディングエージェントを使って、既存コードの調査・修正・テスト作成を行った経験 ・AI が生成した修正の妥当性を自分で検証し、誤りを見つけて直した経験

Pythonを用いたWebアプリケーション、または業務システムにおいて、業務要件や業務フローを深く理解し、設計・開発を主導した経験 LLMを活用したアプリケーションまたは機能の設計・開発経験 （プロンプト設計、tool use、出力の検証・評価サイクルを含む）

・証券アナリスト資格保有（または同等以上の金融知識、アセットマネジメント業務経験） ・6年以上のデータ分析関連業務がキャリアの中核を占め、職歴・案件に一貫性があること。3年以上継続した案件のみ評価。 ・6年以上のデータベースを用いた実務経験（RDBの構造理解・データ抽出・整合性確認・データ分析用途でのSQL記述読解（数百行程度）） ・Pythonを用いたデータ処理経験（ライブラリ(Pandas等)でデータ分析・加工が可能なレベル） ・①社内外のシステムを用いた調査分析、②業務理解に基づく仮説立案、③計算式設計、④コーディング、⑤計算結果の数値検証、⑥論理エラーの修正、⑦モニタリング、といった一連の計算式実装に伴うサイクル(※)を高い精度で実現できること。 ・社外提出を伴うビジネス文書作成（設計書、説明資料）

dbtを用いたデータ変換の実務経験 SQLおよびデータモデリングの実務経験

Python, TypeScript, 顧客折衝, 客先常駐, AI駆動開発, Webアプリケーション開発, データ基盤設計・構築, 要件定義, API連携, AWS, Azure, SIer, コンサル, PM, ITコンサル, コード記述, 技術検証, 実装, データサイエンティスト, 機械学習, AIエンジニア

データエンジニア または アナリティクスエンジニア としての業務経験 SQLを使ったデータ集計 何らかのデータベースの利用経験 Pythonなど何らかのプログラム言語を用いたコーディング経験 Hadoopなどの大規模データの分散処理技術を用いた業務経験

クラウドインフラ（特にAWS）のベース知識 データ集計処理の実装、運用経験 RDB、SQL理解 何かしらのツールでのBI構築経験

Pythonを使用した開発経験 機械学習を活用したシステムの開発経験 Linux（Ubuntu／RHEL等）を活用した業務経験 Git操作：GitLab／GitHub上でチーム開発を進められること ドキュメント作成能力：作業内容をドキュメント形式でアウトプットできること 自己解決力：未経験の内容でも自力で調査・解決を試みられること 自律的な学習能力：未知の対象に対して自力で調べて進められること 継続的な学習意欲：新しいことを勉強し続けられること 勤怠良好であること 勉強好きで幅広く興味を持てる方 素直かつ主体的に業務へ取り組める方

リーダーとして他ベンダーと折衝してきた経験 Snowflake環境およびdbtを用いて要件定義・仕様書調査～開発まで一気通貫で対応した経験