データ周りエンジニア×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

Databricksを活用したデータ基盤／データパイプラインの設計・構築経験 データ基盤／DWHにおけるデータモデリング・設計経験 ETL／ELT等のデータパイプライン設計・構築経験 SQLを用いた複数データソースの加工・統合経験 業務要件を踏まえてデータ構造を検討し、自走して関係者と調整できること

Pythonを用いた実務経験3年以上 ライブラリを用いたデータフレーム操作の実務経験 ETL処理、またはデータ連携処理の設計・実装経験

AWS Glue 等を用いた ETL パイプラインの開発・構築実務経験 Amazon SageMaker（DataStudio等）を用いたデータ加工、または分析実務経験 指示待ちにならず、資料レビューや方針相談をベースに自走してタスクを完遂できる高い推進力・自走力 AIを用いた案件での業務経験、または近しいご経験 対面コミュニケーション能力

データ基盤やDWHのデータモデリング・設計の経験 ETL/ELTパイプラインの設計構築を、業務要件から自走して進められること

データ基盤／DWHにおけるデータモデリング・設計経験 ETL/ELT等のデータパイプライン設計・構築経験 SQLを用いた複数データソースの加工・統合経験 業務要件を踏まえてデータ構造を検討し、自走して関係者と調整できること

BI/DWH/データ分析基盤領域の要件定義～設計フェーズのリード経験 ETLツール（Asteria Warp等）を含むデータ連携基盤の設計、構築経験 AWSサービス（S3、Glue、Redshift等）に関する知識、またはクラウドデータ基盤構築の経験 顧客との折衝、調整力、優先順位付けとスコープコントロールの能力

Power BIの開発・設計経験（実務3年以上）、Power Query（M言語）によるデータ加工・ETL処理、DAX（Data Analysis Expressions）の高度な記述スキル、ダッシュボード・レポートのUI/UX設計、Power BI Serviceの管理・運用スキル

・BIツール(Tableau cloud/ Power BIなど)を用いたBI画面の開発経験 2年以上 ・SQL, DBを扱った開発実務経験 ・顧客折衝経験

・「データを使った意思決定の高度化」というチームミッションに共感 ・Tableau、PowerBIなどBIツールの構築経験 ・SQLを使ったデータマート構築経験

Pythonによる大規模データ処理の実務経験 API連携／スクレイピングの実務経験 REST APIの設計経験 外部データの正規化・DB化の経験 非同期処理／連携の実装経験

SQL経験（条件文からのSQL組み立て・新規でのデータ抽出、改変・修正メインはNG）、大規模データの集計整理・加工経験（Excel関数、ピボットテーブル、DB集計など）、データ分析と改善案・示唆出しまで実施した経験、必要なデータを自力で探り当てる調査力（カタログ確認、所管部署への問い合わせ等）、コミュニケーション能力（意図の読み取り、ヒアリング、クライアント折衝）、論理的思考と定量的表現（結論→背景→結論の構成、適切なグラフ手法での可視化）、資料作成力（相手に伝わる構成）、チームとして協働できること（数十名規模のチーム内での動き）

Python、Terraform、dbtを用いた開発実務経験 構造化データおよび非構造化データ（メール・PDF・ログ等）の取り扱い、整理、データモデリングの実務経験 SnowflakeやAWS等のクラウド環境での開発経験 一人称で設計・実装・テストまで完遂できるスキル（※リード経験は不要です） フルアサイン（1.0人月・稼働100%）にて参画可能な方

データパイプライン設計／実装経験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経験 SQL／Pythonの実務経験 データ基盤の開発標準策定およびドキュメント整備経験

・BigQueryを用いたデータパイプラインの理解と運用経験 ・データクレンジング、変換の経験 ・TableauなどBIツールでの可視化経験 ・日本語での円滑なコミュニケーション能力

Pythonを用いた開発・運用経験 AWSでのクラウドインフラ開発・運用経験 GitHub、Terraformの経験

エンドユーザーとの要件整理、課題整理、推進経験 コミュニケーション力があり主体的に動ける方 SQLの設計実装経験 一般的な開発工程を理解している方 新しい技術/環境に前向きに取り組めること

Kotlinでのバックエンド開発経験 3年以上 Reactでのフロントエンド開発経験 3年以上 AI可読仕様書の整備力 大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 スクラム開発の経験

Ruby on Railsを用いたWebアプリケーション開発の実務経験 5年以上 大規模/複雑なプロダクトにおけるRDB設計（論理・物理）および性能改善の経験 単体テストを前提とした継続的な開発・改善サイクルの実践経験 チーム開発において主体的にコミュニケーション・リードが取れる方 成人向け（アダルト）コンテンツの取り扱いに抵抗がない方

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 Claude Code等の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）

Snowflakeを使用した実務経験 SQLによるデータ抽出・加工の経験 指示や仕様を理解し、必要な確認を行いながら実作業を進められる方

Kotlinでのバックエンド開発経験 3年以上 Reactでのフロントエンド開発経験 3年以上 AI可読仕様書の整備力 大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 スクラム開発の経験

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

TypeScriptでの実務開発経験3年以上 バックエンドにてNode.js／NestJSでのAPI開発経験（Prisma等のORM、PostgreSQL等のRDB） DB設計・データモデリングの経験（正規化、インデックス設計、パフォーマンスを考慮したスキーマ設計など） 既存システムへの機能追加・改修を見据えた、拡張性のあるAPI／ドメインモデルのアーキテクチャ設計経験 AWS（ECS/Fargate、ECR等）を用いたシステムの構築・運用経験 GitHub Actions等を用いたCI／CDパイプラインの構築・運用経験 チーム開発（コードレビュー、Git運用、自動テストを前提とした開発）の実務経験

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

sales/service cloud/platform経験者 Apex開発経験 コミュニケーション能力 Salesforceプロジェクト経験5年以上 大規模システム開発経験 Agentforce経験者（date360まであればベスト）

Kotlinでのバックエンド開発経験 3年以上 Reactでのフロントエンド開発経験 3年以上 AI可読仕様書の整備力 大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 スクラム開発の経験

Kotlinでのバックエンド開発経験 3年以上 Reactでのフロントエンド開発経験 3年以上 AI可読仕様書の整備力 大規模システム開発での要件定義、設計、実装経験 スクラム開発の経験

Databricks, データガバナンス, AI精度改善, SQL, Unity Catalog, データ品質, 権限管理, メタデータ管理, データリネージ, 生成AI, 対話型AI, Text-to-SQL, 対話型データ分析

・クライアントとの折衝経験（要件整理やヒアリングを自ら行い、必要な情報を取りに行った経験） ・機械学習・データ分析の実務経験5年以上 ・Python（pandas・NumPy・PyTorch） ・時系列予測・需要予測モデルの設計・実装経験 ・SQL・MongoDB等でのデータ前処理・集計経験 ・AWS（ECS / Lambda / RDS）での本番運用経験

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 Claude Code等の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）