データエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

AI開発に関する基本的な知識（AI Agent、Skills、Prompt等）、マイグレーション／モダナイゼーションのプロセス理解、顧客案件におけるPoC／Pilot等の技術検証経験、またはフロントエンド／バックエンド開発経験、関係者との調整、技術的な確認・説明ができるコミュニケーション能力

AI駆動開発の全体課題整理および定着化提案の経験、AWS Kiroの活用経験（同等のAI開発ツールの活用経験でも可）、開発経験

障害対応またはインシデント管理経験 AIエージェント設計または生成AI活用経験 DevOpsに関する知見 クラウド環境における運用改善経験 顧客折衝経験 要件整理、課題整理経験 自走して提案および推進できる能力

障害対応またはインシデント管理経験、AIエージェント設計または生成AI活用経験、DevOpsに関する知見、クラウド環境における運用改善経験、顧客折衝経験、要件整理、課題整理経験、自走して提案および推進できる能力

- 機械学習システムの設計・構築経験 - AWS環境におけるネットワーク・権限・セキュリティ設計経験 - 要件整理からアーキテクチャ設計・実装・テスト・運用設計までの一連の対応経験

機械学習システムの設計・構築経験 ※単にモデル作成を行うだけでなく、データ前処理、学習、評価、推論、再学習、モデル管理、監視、障害対応を含めた実運用前提のMLシステム全体の設計・構築ができる方 ※NG：生成AIエンジニアのみの経験、AI導入コンサルのみの経験

Microsoft Fabricを用いたデータ基盤関連の経験 要件定義等の上流工程経験 データ活用、分析に関する知見

障害対応またはインシデント管理経験 AIエージェント設計または生成AI活用経験 DevOpsに関する知見 クラウド環境における運用改善経験 顧客折衝経験 要件整理、課題整理経験 自走して提案および推進できる能力

障害対応またはインシデント管理経験 AIエージェント設計または生成AI活用経験 DevOpsに関する知見 クラウド環境における運用改善経験 顧客折衝経験 要件整理、課題整理経験 自走して提案および推進できる能力

ServiceNow Workflowでの実装経験 AI/生成AI(Claude、Copilot等)の実装 プロンプトチューニング経験 要件定義 ソリューション設計能力

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

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

Informatica MDMまたはInformatica Data Hubを用いた要件定義・設計経験 Informatica PowerCenter等によるETL開発経験のみの方は対象外 Informatica MDM／Data Hub経験必須

DWH / ETL処理 / テーブルの論理設計に関する実務経験(5年以上) Excelを用いたデータ分析・加工経験（複雑な関数、ピボットテーブル、集約ロジックの解読） 既存のデータ・ロジックを読み解き、自分なりに考えた上で課題抽出や質問・相談ができるコミュニケーション力

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

社内向けWebアプリ、業務ツール、Bot、API連携等の設計・開発経験 TypeScriptまたはPythonでのアプリケーション開発経験 生成AI／LLM APIを活用した機能・ツールの開発経験 現場ヒアリングから業務フロー、課題、要件を整理した経験 要件が曖昧な段階からプロトタイプを作り、改善した経験 AIの出力確認や例外処理、エスカレーション等を含む運用設計経験 GitHubを用いたチーム開発経験 個人情報・機密情報を扱う際の基本的なセキュリティ知識

LLMの知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力 1社1年以上の長期稼働実績

ServiceNow Workflow での実装実務経験 生成AI（Claude, Copilot等）の実装およびプロンプトチューニング実務経験 上流工程（要件定義、ソリューション設計、UI/UX設計）の実務経験

製造業の事業会社側の経験、販売計画から生産計画の業務の流れの理解、データの分析・利活用による業務改善の実績、「優先供給枠を決めた上得意の受注を生産計画に反映する」ことができる業務設計経験

AI駆動開発の全体課題整理および定着化提案の経験、AWS Kiroの活用経験（同等のAI開発ツールの活用経験でも可）、何らかの開発経験

社内向けWebアプリ、業務ツール、Bot、API連携等の設計・開発経験 TypeScriptまたはPythonでのアプリケーション開発経験 生成AI／LLM APIを活用した機能・ツールの開発経験 現場ヒアリングから業務フロー、課題、要件を整理した経験 要件が曖昧な段階からプロトタイプを作り、改善した経験 AIの出力確認や例外処理、エスカレーション等を含む運用設計経験 GitHubを用いたチーム開発経験 個人情報・機密情報を扱う際の基本的なセキュリティ知識

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できること 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できること 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こと

Java / Go / Python いずれかでのバックエンド（API）開発経験 AWS上でのシステム構築・運用経験 Git を用いたチーム開発経験

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

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

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

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）