データサイエンティスト×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

Snowflakeの実務経験(テーブル設計・構築、データロード、タスク設計・実装の経験) IF処理開発、パイプライン構築の経験 設計書、テスト仕様書の作成・整備経験 SnowflakeおよびETLツールを用いたデータパイプラインの設計・開発経験

SQLを用いたデータ抽出・加工を含むパイプライン構築の経験 要件や作業の意図を汲み取り、リーダーと連携しながら構築・検証を推進できること

Pythonを用いたバックエンド開発のご経験3年以上 Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかの用いたバックエンド開発のご経験 AIやLLMを用いたWEBサービス開発のご経験

Python等を用いた機械学習・ディープラーニングのモデル開発・実務経験（2年以上） 統計学、データサイエンスの深い知識、およびデータ分析の実務経験 論文等の最新技術をキャッチアップし、実務に適応させる学習意欲

Pythonを用いたバックエンド開発のご経験3年以上 Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発のご経験 AIやLLMを用いたWEBサービス開発のご経験

SDLC全体（要件定義／設計／実装／テスト／運用／PM）を横断して改善設計できる経験 AI/LLM活用の実務設計力（ユースケース分解、プロンプト/テンプレ設計、運用設計、効果測定） 品質・リスクを踏まえた導入ができること（ハルシネーション前提のガードレール設計、レビュー工程の組み込み） セキュリティ/ガバナンス観点での要件化（機密情報の取り扱い、ログ、監査、権限設計） PoC〜本番定着までの推進力（関係者調整、教育、改善サイクル）

- Power Platformを用いたソリューション提案または開発経験 - 顧客ヒアリングに基づく要件定義、およびドキュメント作成能力（PowerPoint/Excel） - 不確実な状況下でも自ら課題を見つけ、能動的に動けるプロアクティブな姿勢

Pythonを用いた機械学習（回帰・分類）モデルの構築経験 自然言語処理（NLP）が必要なプロジェクトの経験 AWS環境でのシステム開発経験 Git、コンテナ技術（Docker等）の知識と実用経験

HubSpotを用いた実務経験(1年以上)、Marketing Hub / Sales Hub / Service Hubいずれかの深い利用経験、ワークフロー(自動化機能)の設計・設定実務経験、CRM / MAに関する基本的な知識(リード管理、ナーチャリング、パイプライン等)、要件定義または業務整理の経験、データ操作(CSVインポート・クレンジング等)の確実な遂行力

事業部門 / PdM / 開発など複数チームと連携しながら業務を推進した経験 KPI設計、指標管理、分析テーマ整理の実務経験 SQLを用いたデータ分析の実務経験 BIツールを用いたダッシュボード設計 / 運用経験 分析結果をもとに、改善提案や意思決定支援を行った経験 チームリード、プロジェクトリード、またはメンバーレビューの経験

Snowflake を用いたDWH設計・実装経験 Python / SQL による分析・データ加工の実務経験 データマート設計、BIツール連携の経験（Sigma、Tableau、Looker等） 分析要件のヒアリングと非技術者への説明、可視化アウトプット経験

・大規模システム開発における要件定義から運用保守までの一貫した実務経験 ・生成AI開発の実務経験（Prompt Engineering・RAG・エージェント・ファインチューニング等） ・以下モダン開発領域のうち「生成AI開発」を含む3領域以上の実務経験 - フロントエンド開発 - バックエンド開発（Python・Java・Go・TypeScript等複数言語） - クラウドインフラ構築・運用（AWS・GCP等） - セキュリティ設計・実装 - データ分析・データエンジニアリング ・技術選定理由を自身の言葉で論理的に即答できる深い技術理解 ・5〜10年単位を見据えた長期・堅牢なシステム設計経験 ・エンジニア出身であること（SIerまたは事業会社でのPM／SE相当職）

SQL3年 中級以上（複雑な集計、データ取得可能なレベル） GoogleSpredSeet 関数・ピボットテーブル 経験3年以上 ビジネスインテリジェンスの構築経験3年以上 データ集計、分析結果のレポーテング実務経験（3年以上） AWS Athena あるいは Google BigQuey 利用経験1年以上 出社対応必要時にご対応いただける方

採用業務の実務経験3年以上（スタートアップまたは中小企業での人事経験に限る） 人事評価制度の設計／運用経験（等級制度・目標管理制度等） 業務マニュアルの設計／作成／社内展開経験 Notion、Slack、スプレッドシートの実務使用経験

Snowflake / BigQuery / Redshift いずれかの実務経験（運用・設計） ELT/ETLパイプライン（Glue, Airflow等）の構築実務経験 Gitを用いたチーム開発経験、および論理的思考能力

BigQueryでのデータ抽出／クエリ作成経験（データ紐づけ理解があること） 分析を目的としたTableauでのダッシュボードの設計・作成経験 データ連携／バッチ処理に関する基本的な理解 設計～実装まで一人称で対応可能な方

SQL（ストアドプロシージャ） AI（プロンプト指示）にてコード生成、ファインチューニングの経験 勤怠、コミュニケーションに問題無い方

Snowflakeの実務経験 Python実務経験 IF処理開発、パイプライン構築の経験 業務要件をもとに、データ基盤の運用設計・改善を主体的に実施できる方 新規技術のキャッチアップを行い、設計・運用に反映できる方

戦略コンサルティング経験（ファームでのSCレイヤー以上のご経験） 新規事業開発経験 海外市場分析経験 PowerPointでの戦略資料作成経験 英語での情報収集能力

・生成AI／LLM／AIエージェントを用いた実務開発経験（PoC含む） ・ビジネス部門との折衝を伴う、要件定義〜実装までの一気通貫経験 ・クラウド（AWS／GCP／Azureいずれか）を用いた開発経験 ・0→1フェーズやPoC開発の実務経験

Pythonを用いたバックエンド開発のご経験3年以上 Rust、Go、TypeScript（Node.js）のいずれかを用いたバックエンド開発のご経験 AIやLLMを用いたWEBサービス開発のご経験

SDLC全体（要件定義／設計／実装／テスト／運用／PM）を横断して改善設計できる経験 AI/LLM活用の実務設計力（ユースケース分解、プロンプト/テンプレ設計、運用設計、効果測定） 品質・リスクを踏まえた導入ができること（ハルシネーション前提のガードレール設計、レビュー工程の組み込み） セキュリティ/ガバナンス観点での要件化（機密情報の取り扱い、ログ、監査、権限設計） PoC〜本番定着までの推進力（関係者調整、教育、改善サイクル）

採用業務の実務経験3年以上(スタートアップ、中小企業での経験が必須) 人事評価制度の設計・運用経験（等級制度・目標管理制度等） 業務マニュアルの設計・作成・社内展開（伝達・定着まで）の経験

Pythonを用いた機械学習（回帰・分類）モデルの構築経験 自然言語処理（NLP）が必要なプロジェクトの経験 AWS環境でのシステム開発経験 Git、コンテナ技術（Docker等）の知識と実用経験

・Microsoft 365 Copilot および生成AIの業務活用または知見 　〇プロンプト設計、業務への当てはめ、PoCレベルでの検証経験 　〇利用部門との対話を通じて「AIで改善できる余地」を言語化・提案できること ・業務に定着させ、横断展開していくための企画・推進・調整力 ・Power Platform を活用した業務改善・運用経験 　（Power Apps／Power Automate／Power BI 等） ・業務改善プロジェクトにおける推進経験

PMまたは業務コンサルタントとしての実務経験 顧客フロントでの課題整理／要件整理／進行管理経験 業務プロセス整理（As-Is / To-Be）の経験 生成AI／Copilot／AIエージェントへの関心・活用経験 顧客要望をAI活用テーマに落とし込む言語化力 プロンプト等を用いた基本的な検証実行力

BigQuery / Redshift / Snowflakeいずれかの実務経験者 ETL/ELTの設計・運用経験を持つ方 SQL(複雑クエリ / パフォーマンスチューニング)に強く、パフォーマンス改善経験がある方 AWSに関する経験(S3 / Glue / Athena / Lambda等) データ基盤の新規構築 or 大規模改善 ETL / ELTパイプライン設計・実装 Python(データ処理 / バッチ開発) RDB(MySQL等)実務経験 要件整理〜設計〜実装まで自走経験 AIツール(chatGPT/Claude code/cursorなど)を使用した開発経験 開発Editorの使用経験(VScodeなど)

SQLを用いたデータ抽出および加工の実務経験（3年以上） Pythonを用いた開発実務経験（3年以上）

生成AIを活用した業務システムの開発経験 AIエージェント領域での開発経験 Pythonの実務経験 クラウド環境での開発経験

Apache Iceberg Table／Catalog や Iceberg → Snowflake 連携の知見 日本語:ネイティブレベル、英語:読み書きレベル