データエンジニア×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

AWSシステム設計・実装経験 機械学習の経験 データ前処理、学習、評価、推論、再学習を含む機械学習パイプラインの構築経験 API、バッチ処理、データ基盤、ストレージ、監視などを組み合わせたアーキテクチャ設計経験 本番運用を想定したモデル管理、デプロイ、監視、ログ収集、障害対応、性能改善の知見 MLOps、CI/CD、IaC、コンテナ、権限設計、セキュリティに関する実務経験 要件整理からアーキテクチャ設計、実装、テスト、運用設計まで一貫して対応できる方

Next.js実務経験、Snowflakeの知見または経験

GO開発経験3年以上経験 指示待ちではなく、自ら考えて周囲に働きかけられる高い主体性・自主性がある方

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

・DWH／データパイプライン開発・運用経験 ・Pythonを用いたデータ処理の実務経験 ・SQLによるデータ加工・集計の実務経験 ・Apache Spark / PySpark ・Databricks ・複数名チームでのプロジェクト参画経験

BigQuery, Google Cloud, GitHub, dbt, Terraform

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

・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

Power BIによるBIダッシュボード設計／構築 KPIモニタリング／データ分析業務における可視化設計の知見 利用シーンを意識したダッシュボード設計力

Google App Script（GAS）での開発経験 JavaScriptでの開発経験

Databricksまたは類似基盤での開発／構築経験 ノートブック／ジョブ／クラスタの基本理解 Unity Catalogまたは権限制御の理解 顧客および社内メンバーと円滑にコミュニケーションが取れること 設計内容をドキュメントとして整理できること 自律的にタスク整理し、主体的に動けること

・DatabricksまたはSnowflake等のデータ基盤の実務経験 ・データ基盤（DWH／データレイク）に関する基礎知識 ・顧客および社内メンバーと円滑にコミュニケーションが取れること ・設計内容をドキュメントとして整理できること ・自律的にタスク整理し、主体的に動けること

Databricks（Delta Lake・メダリオンアーキテクチャ・ジョブ設計）、Snowflake（スキーマ設計・データ連携）、Python / SQL（Sparkパイプラインの読み解き・移行実装）、ETL/ELT パイプラインの設計・構築経験

クラウド環境構築(AWS)の知見 GCP上のクラウド環境構築経験

データパイプラインの設計、構築経験（Dagster / Airflow / dbt 等いずれか）、データリネージやデータカタログの設計経験、またはアーキテクチャレベルでの知見（技術選定、設計から主導できる方）、AWSでのインフラ構築、運用経験（ECS / RDS / ALB / S3等）、TerraformによるIaCの経験、Docker / Docker Composeを用いた環境構築経験、GitHub を用いた開発経験、技術選定、設計から実装、運用まで自走できること

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

LLM／生成AIを活用したアプリケーション開発経験 AI開発を伴うPoC経験 RAGに関する知識、実装経験

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

・業務システム開発プロジェクトにおける設計リーダー経験 ・開発フェーズまたはテストフェーズにおけるリーダー経験 ・WBSを用いた進捗管理経験 ・メンバーのリソース管理、タスク割り振り、工数管理経験 ・テスト仕様書の作成またはレビュー経験 ・営業、受注、販売管理、会計領域など、業務系システムの機能開発管理経験

データエントリー〜軽度のデータ分析経験 Excel操作（vlookup・フィルタ等）が実務レベルで可能 マスターデータ管理・商品情報整備の経験

Python3, その他LL言語を用いたRESTful APIの設計・開発, クラウド上でのサーバーレス開発・運用経験, コードレビュー経験, Git上での開発経験・団体での開発経験, MySQLなどRDB上の開発経験（複雑なデータ構造の設計・運用経験、集約関数以上のレベルのクエリを書ける力）, xUnitなどのFWを用いたテストの開発経験, AWSでのアーキテクト設計、実装、運用経験（DNS, load balancer, firewall(security group), routing table, network）, Terraform運用経験, パフォーマンスチューニング経験（ボトルネックの特定と対策を実施した経験）, OOP、Functional Programmingなどのプログラミングパラダイムの理解, アルゴリズムに関する深い理解と素早い実装スキル, Dockerフレンドリな環境での開発・運用経験, 自動化されたデプロイフローでの開発経験（CI/CD）, リモート環境下での他者との円滑な意思疎通能力（ビジネス側・他エンジニアとのコミュニケーション、要求に対する実装上の懸念や不足情報のヒアリング、自走して開発を進める能力）

データエントリー〜軽度のデータ分析経験 Excel操作（vlookup・フィルタ等）が実務レベルで可能 マスターデータ管理・商品情報整備の経験

TypeScriptおよびReact.js（Next.jsを含む）を用いたフロントエンドの開発経験 HTML/CSSの全体設計およびコーディング経験 Webアプリケーションのバックエンド開発経験 GraphQLを用いたAPIの基本的な知識、または設計・実装経験 AWSを利用したインフラの基礎知識と構築・運用経験（例: EC2、S3、IAMなど） GitおよびGitHubを用いたバージョン管理と、複数人でのチーム開発経験 テストコードの設計・作成経験 要件が不確定な状況においても、設計・実装を主体的に進めた経験

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）