データエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

・データベース設計経験 ・データの可視化を目的としたダッシュボードを構築した経験 ・Pythonを用いた開発経験

・データモデリング / データパイプライン開発についての知見 ・Snowflake（SnowpipeやSnowconnector）の実務開発経験 ・AWS（S3、DynamoDB、Redshift など）上でのデータ構築経験

・データモデリング / データパイプライン開発についての知見 ・Snowflake（SnowpipeやSnowconnector）の実務開発経験 ・AWS（S3、DynamoDB、Redshift など）上でのデータ構築経験

・基本的なプログラミング経験3年以上 ・SQLを用いたデータ抽出、加工経験 ・AWSもしくはGCPの利用経験 ・スマートフォンゲームの分析に対する興味、関心 ・自ら課題を見つけ、改善していける方

・要件定義のご経験 ・システム開発の経験5年以上（Python、Javaなど） ・データベース(SQL, RDB, NoSQL, DWHなど）関連の業務経験 ・データ活用環境（データ分析基盤など）の構築、または、データ活用の実務（戦略、分析、施策改善等）の経験

・SQL、RDBMSの基礎知識 ・Gitを使用したチーム開発のご経験 ・ソフトウェアテストに関する基礎知識

・アジャイル開発経験 ・なんらかのBIツールでダッシュボード構築経験あり ・バックエンド経験あり（SQL書ける経験あればOK）

・バックエンド開発経験5年以上 ・Goでの開発経験3年以上 ・PHP（Laravel）での開発経験1年以上

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

【必須】 ■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

GCPの下記サービスの経験 ・BigQuery ・Cloud Function Pythonでのプログラム経験 集計関数等を使用したSQLの構築経験

SQLの経験豊富な方 （大量データの取り扱い経験）

・サーバーサイド開発経験（Node.js, TypeScript、C#、Pythonなどいずれか） ・Web API（RESTful）の設計・実装経験 ・クラウド（AWS,）環境でのシステム構築・運用経験 ・大規模データ（行動ログ・インタラクションデータ）を用いた開発経験、もしくはログ収集・分析基盤構築経験 ・チーム開発経験（Git、アジャイル、スクラム）

・データ分析基盤の開発経験 ・ETLツールを用いた開発経験 ・自発的、能動的にコミュニケーションを取れる方

1.Webアプリ開発等でJavaやphpなどでのオブジェクト指向の開発経験がある方 2.パフォーマンスに配慮したSQLを書くための基礎知識 　└要件定義～設計～開発～テストまでのご経験 3.Looker（LookML開発）、DataStudioなどのスキル 　└Looker、DataStudioのご経験 4.ビジネスサイド、PdM、QAとのコミュニケーションが苦ではない方

・機械学習の経験/知見 ・Pythonの経験 ・クラウド上のマネージドサービスの利用 ・ベースとなるコードを理解できる数学的素養 ・データ分析プロジェクトの経験（データ前処理や統計的な処理等）

・SQLでのデータ抽出実務経験（3年以上） 　┗Amazon Redshift/Azure Databricksの利用経験があると尚可 ・BIツールの利用経験（2年以上） 　┗Tableauの利用経験があると尚可 ・データ分析実務経験（2年以上）

SQLスキル(データ抽出･加工) 5年以上がベスト ※作業内容はSQLメインです

SQLスキル(データ抽出･加工) 5年以上がベスト