データエンジニアのフリーランス案件・求人一覧

■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

データ分析、機械学習の基礎理解がある方 回帰モデルの検討と構築経験 python TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方

・エンジニア10年程度経験ある方 ・要件定義書作成経験が2年以上かつ複数PJある方（直近3年以内） ・顧客側のエンジニアと協議や折衝の経験ある方 ・顧客の期待値に対し、チームメンバーと一緒にPJを推進できる方 ・上流から下流まできちんと対応できる方 ・BigQueryにてデータ分析基盤構築経験2年以上ある方（直近3年以内） ・Cloud Function経験ある方 ・Pythonでのプログラム経験ある方 ・集計関数等を使用したSQLの経験ある方

・最適化や機械学習に関する開発経験がある ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験がある ・ロジックを実行するシステムの開発経験がある

・データベースの基礎知識 ・テーブル定義書や詳細設計書の読み解き ・SQLの読み書き(Select文、集計関数が使える、あまりテーブル結合はない) ・データの定量的情報から課題を発見できる能力 ・分析結果をわかりやすく報告する能力

・機械学習アルゴリズムと数学的原理への理解 ・統計的手法を用いたモデルの性能評価 ・最適化理論とアルゴリズムの理解 ・機械学習モデルの開発 ・ディープラーニングを含むモデルの実装 ・データパイプラインとモデルの運用自動化 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Webアプリケーション開発経験3年以上 ・Gitを用いたチーム開発経験

・スタートアップやメガベンチャーなどの事業会社での就業経験2年以上 ・機械学習基盤（Training pipeline, Serving, Monitoring など）の構築の経験 ・Google CloudまたはAWSでのML領域の開発・運用経験 ・レコメンドシステムの開発、運用経験（toC、toB問わず） ・要件定義の経験 ・開発進行、技術的意思決定などのリード力

※以下のいずれかのご経験2年以上 ・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・Pythonを使用した開発経験

・JavaやPython、Perl開発の実務経験がある方 ・Oracle や Sybase などのデータベースを使用し、SQL の操作に問題がない方 ・データ活用のためのデータ収集経験が豊富で、自ら設計・構築を行った経験がある方 ・Linux のコマンド操作に問題がない方 ※細かい指示を受けてデータ構築を行うのではなく、オンプレ環境で新規構築や設計を主体的に行っていた方を求めています。

・最適化や機械学習に関する開発経験がある ・業務フロー整理など顧客ヒアリングの経験がある ・ロジックを実行するシステムの開発経験がある

・SQLの知識 ・能動的に動ける人

・JavaやPython、Perl開発の実務経験がある方 ・Oracle や Sybase などのデータベースを使用し、SQL の操作に問題がない方 ・データ活用のためのデータ収集経験が豊富で、自ら設計・構築を行った経験がある方 ・Linux のコマンド操作に問題がない方 ※細かい指示を受けてデータ構築を行うのではなく、オンプレ環境で新規構築や設計を主体的に行っていた方を求めています。

【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

kintoneの構築、運用、カスタマイズ経験（1年以上） JavaScriptでの開発経験（1年以上） マーケティングデータ（広告、顧客、売上データなど）の分析経験 自発的に仕様理解し、業務を進められる能力

SQL、SQLチューニング(レンスポンスを考慮)

■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

生成AI（RAG）のご経験 詳細設計など設計書作成のご経験

・JavaやPython、Perl開発の実務経験がある方 ・Oracle や Sybase などのデータベースを使用し、SQL の操作に問題がない方 ・データ活用のためのデータ収集経験が豊富で、自ら設計・構築を行った経験がある方 ・Linux のコマンド操作に問題がない方 ※細かい指示を受けてデータ構築を行うのではなく、オンプレ環境で新規構築や設計を主体的に行っていた方を求めています。

・CFDに関する知識 ・深層学習FWを用いたAI開発経験 ・英語力（スピーキングは必須ではありません）

・データエンジニア、アナリティクスエンジニア、データスチュワード、いずれかの経験がある方 ・顧客を交えた要件定義、仕様検討したご経験のある方 ・業務システム開発経験 ・運用設計経験

■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

・Pythonを利用した開発経験(業務での開発経験) ・Githubを利用した開発経験 ・BigQueryによるSQL開発経験 ・新規で設計書やテストシナリオ、テストコンディションの作成経験があること

〇機械学習・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 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: 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 〇データ処理・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 〇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 〇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

・SQLのご経験 ・プログラム経験：Pythonのサンプルを改修できること ・クラウドサービスの経験、できればGCPが望ましい

SQLの経験豊富な方 （大量データの取り扱い経験）

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の経験 or 修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上 ・主体性のあるお人柄

・ETL業務の知見、及び経験 ・Pythonでのスクリプト経験 ・分散SQLクエリエンジンTrinoあるいは代替製品についての知見 ・データエンジニアとしての業務経験（データ分析は除く） ・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（尚可）

・Lambda、Athena、S3、Step Functionを使ったなんらかのサービスを構築した経験

複数テーブルからデータ抽出、データ分析集計で必要なレベルのSQL 内部や外部とコミュニケーションが主体的にできるレベル ※仕様確認や問題・課題の資料作成および説明等