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

SQL開発経験

PythonやJavaで要件定義以降一貫した開発経験(Python経験なしは不可) ※データエンジニアやデータサイエンティストなどはアンマッチ RDBでのDB設計やチューニング経験 開発全体を一人称でリードした経験 GCPもしくはAWSでのインフラ設計構築 10名弱規模のマネジメント経験

・コンサルティングファームでのDXコンサルティング、及びアカウントマネジメント業務の経験（目安5年以上） ・クライアントの特定部門や複数部門を束ねる上位部門の持つ1カ年以上の計画への理解、あるいは策定支援をもとに提案を行い、長期支援契約を獲得した実績 ・複数開発者を有するプロジェクトのマネジメント経験 ・自律的に仕事を生み出し、成果を生み出すスキル/経験

Pythonでの実務開発経験 Notebook環境での開発経験 アジャイル開発プロジェクト経験

コンサルティングファームでの経験 GTM戦略策定 営業戦略やPDCAなどの営業領域のコンサルティング経験 クラウド/インフラ周りの知見、経験

コンサルティングファームにおけるプロジェクトマネージャー経験 単一職種で行うプロジェクトではなく異なる職種で共同しながら進行するタイプのプロジェクト経験 プロジェクト自体の設計/提案も自ら行った経験 マーケティング関連のプロジェクト経験 クライアントの課題を整理のうえ、論理思考/定量数値/的確なドキュメントを用いながら議論をリードし、社内外の合意形成を図ってきた経験 月毎の稼働量変動も柔軟に対応いただける方

・コーポレートIT領域での業務改善/システム導入経験がある方 ・会計システムやサプライチェーン関連システムの連携・刷新経験 ・業務オペレーションの自動化（採用含む）を設計〜実装まで推進できる方 ・要件をビジネス側と整理し、技術的に接続方法を設計できる方

・デジタルマーケティングに関する専門知識 ・コンサルティングファーム在籍経験（3年程度）

Web／EC領域におけるグロース経験 データ分析に基づく課題抽出・改善提案経験 クライアントワーク（提案・折衝・合意形成）の実務経験 複数案件を並行して推進したプロジェクトマネジメント経験 KPI設計および数値改善をリードした経験 チームマネジメント経験 ※制作ディレクション／開発進行のみの方は対象外となります。

・要件定義/基本設計経験 3年以上 ・仕様書作成経験（業務フロー、画面仕様、API I/F） ・Jira / Backlog 等でのチケット運用経験 ・関係者調整・ファシリテーション能力 ・生成AIを使ったドキュメント作成・要件整理経験 （ChatGPT / Claude / Copilot 等いずれか）

Copilot（Microsoft 365）の実務理解 Copilot Studio の実装経験（プラグイン・フロー作成） Power Platform（Power Apps / Automate いずれか）の実務経験 研修講師としての 分かりやすい説明力・ファシリテーション能力 Microsoft 365 管理者領域の基本理解 コンサルとしての要求整理／ユーザー伴走経験 チャット/オンラインでのコミュニケーションがスムーズな方

・医療システム導入／運用経験、またはSIにおけるPM／SE経験 ・SQLによるデータ抽出／加工経験 ・Web API連携設計または実装経験 ・CSV仕様理解およびマッピング設計能力

顧客課題の特定および技術提案経験 経営層向け稟議資料の作成または支援経験 コンサルティング経験3年以上 プロジェクトマネジメント経験5年以上 AI開発プロジェクト実績（検証設計、データ要件定義経験）2年以上 ドキュメンテーション作成能力（提案書／検証報告書など）

Difyを活用したアプリケーション開発経験 RAG構築の実務経験 大容量ナレッジデータのRAG化に関する知見 ユーザー部門とコミュニケーションを取りながら要件を把握し、開発を推進できる能力 要件定義から企画・開発・検証・定着までの一連の工程管理経験 ユーザーとの調整・ファシリテーション能力 進捗・課題・成果物の可視化およびレポーティング能力

Python を用いた基礎的なプログラミング技術 下記いずれかのスキル scikit learn や SciPy 等の機械学習ライブラリを用いた実装経験 PyTorch、TensorFlow 等のフレームワークを使用したディープラーニング実装経験 SQL を使ったデータベースの操作と管理の経験 関係データベース（MySQL, PostgreSQLなど）の活用経験 データ分析技術の保有 Statsmodels などのライブラリを使用した実装経験 高度なデータ分析技術 統計学的手法の理解と活用経験 仮説検定 時系列分析など 確率論の理解と応用 データの不確実性や変動の分析・解釈 講師や人に何か教えたご経験

マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化経験 抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理、モデル比較等）の経験 OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

マルチモーダルLLMを用いた図面・画像からのデータ構造化経験 抽出精度の定量評価と改善サイクル（プロンプト調整、前処理、モデル比較等）の経験 OCRとLLMを組み合わせた複雑なレイアウト文書からの情報抽出経験 OpenCV、YOLO等を用いた物体検出・領域抽出の実装経験 画像前処理パイプライン（ノイズ除去、二値化、傾き補正等）の設計・実装経験 CV技術とLLMを組み合わせたハイブリッドパイプラインの構築経験

・開発プロセスの経験、理解 ・生成AIを使用した開発経験 ※現場ではClaude、Microsoft Copilotを使用しているが他生成AIもあり ・開発ドキュメント（設計書等）作成経験 ・コミュニケーション力

リーダー経験（可能であればPM経験） 上流フェーズ（企画／要件定義）が得意な方 英語の読み書き（翻訳ツール利用前提） 業務を深く理解し、仮説構築・分析ができる論理的思考力

typescript, javascriptまたは python AWSやGCPなどのクラウドサービスを活用したデプロイ経験 システム開発設計や開発経験 クライアントとのコミュニケーション経験

AI開発・実装の実務経験（1年以上） Python等を用いた機械学習ライブラリの使用経験データのクレンジング、変換、分析の実務経験

データ分析、データサイエンス、またはそれに準ずる実務経験（目安：3年以上） SQLを用いたデータ抽出・集計・分析の実務経験 ユーザー行動や事業データをもとに、課題設定・仮説立案・検証を行った経験 分析結果をドキュメントや資料にまとめ、非技術職を含む関係者に説明した経験 プロダクトや事業の意思決定にデータを活用してきた経験

プログラミング言語: typescript, javascriptまたは python AWSやGCPなどのクラウドサービスを活用したデプロイ経験 システム開発設計や開発経験 クライアントとのコミュニケーション経験

・AIプロダクトの開発経験 ・Pythonでの開発経験（3年以上） ・フロントエンドの開発経験（3年以上） ・Python / R 等を用いた下記実務経験 　- データ分析 　- モデル作成 　- 可視化 ・事業/ビジネスを理解した上で、分析/提案ができる方

SQL を用いた分析用データマートの開発（要件定義、設計含む） 運用経験3年以上 クラウドDWH利用経験3年以上（Azure Databricks、Amazon Redshift、BigQuery） 大量データのハンドリング経験 Web システムに関する基本的な理解と業務開発経験

データ分析基盤の構築経験（構成検討など上流工程からの参画経験） Databricks、Snowflake の利用経験 Python を用いた基本的なデータ処理やスクリプト作成ができること 技術調査・検証を主体的に進めた経験 データメッシュやモダンデータプラットフォームの設計経験 新技術の導入・検証プロジェクト経験 自立してタスクを完遂できる一人称での業務遂行能力 円滑なコミュニケーションスキル 検討資料、設計書、ガイドラインなどのドキュメンテーションスキル

Snowflakeを用いたデータ基盤構築経験 データモデリング（Stage / Intermediate / Mart / Data Mart）の概念理解 クラウド（AWS、GCP など）を用いたパイプライン・ワークフロー構築経験

SQL、ETLツールの利用経験 データモデリング・正規化の理解 BIツール（Tableau、Power BI）の活用経験

・製造業向けシステム、または製造業データの取り扱い経験 ・生成AI、RAG、AI活用システムの構築またはPoC経験 ・データ基盤／データアーキテクチャ設計・構築経験 ・複数のデータソースから適切なデータを選定・活用できる能力 ・非構造化データ（文書・図面・画像等）を扱った実務経験 ・クラウド環境（AWS／Azure／Google Cloud いずれか）の利用経験 ・チームでの開発・プロジェクト参画経験

LLMのFine-Tuning実務経験（OpenAI APIによるFT、もしくは同等経験） SFTの設計・実行・評価経験（実験管理、再現性担保、簡易チューニング） データ品質が性能に与える影響を理解し、データチームと協働して改善を推進できること セキュリティおよびデータ取り扱いに関する基本理解（PII除外、アクセス制御、用途限定）