データサイエンティスト×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

データ・AI領域での技術提案（全体構成設計・PoC設計・技術提案書・プレゼン）の経験 データサイエンティスト／データエンジニア／データ基盤構築のバックグラウンド データエンジニアリング（生データの整形・データ基盤構築）〜データ分析〜AI活用の一連の流れの理解 クラウド系データ基盤でのプロジェクト経験（Databricks必須ではなく、Snowflake・Teradata・Google Cloud等） ITコンサル／SaaS／SIer等での技術提案書作成・プレゼン・顧客折衝経験 PoC設計・デモ構築経験（Python・SQLで自ら作れること）

要件定義・RFP作成支援の実務経験 クラウドデータ基盤に関する知見・経験

・BtoBマーケ・Webマーケ・Marketing Ops・RevOps・MA/CRM活用のいずれかの企画改善経験 ・顧客属性・商談・Web行動・メール配信結果を使ったセグメント設計と施策改善 ・Webサイト・LP・メール・MA・CRM/SFA・CMSをまたいだ業務理解 ・マーケ業務の現状把握・業務フロー整理・課題抽出・改善施策立案 ・マーケ部門とエンジニア／情シス／データ担当の間に入った要件整理と実装調整

・データ分析基盤（DWH/データレイク）のアーキテクチャ設計・運用経験 ・Snowflake、BigQuery、RedshiftなどのクラウドDWHにおける設計・構築・運用経験 ・データ抽出・ETL/ELTパイプライン（SQL、dbt、Python等）のボトルネック特定やチューニング経験 ・Snowflakeの実務知見（ウェアハウスサイジング、コンピュート/ストレージ課金体系の理解、クエリコスト最適化、セマンティックレイヤーやデータマート設計など、抽出工数を減らすための構造設計知見） ・データ抽出業務のコスト構造分析・課題特定能力（コストの内訳整理、真のボトルネック特定） ・技術的フィージビリティの検証・壁打ち能力（顧客・コンサルタントの仮説に対するメリット・リスク・限界の提示、代替案提示）

・人事労務領域における業務改善・業務デザイン、またはシステム導入検討（構想策定・要件定義・製品選定など）の経験 ・Fit＆Gap分析、複数製品の比較評価、費用対効果の検討経験 ・調査設計から報告書作成までを短期間で自走して推進できる力（顧客向け報告資料の作成経験）

・データ分析基盤（DWH/データレイク）のアーキテクチャ設計・運用経験 - Snowflake、BigQuery、RedshiftなどのクラウドDWHにおける設計・構築・運用経験 - データ抽出・ETL/ELTパイプライン（SQL、dbt、Python等）のボトルネック特定やチューニング経験 ・Snowflakeの実務知見 - ウェアハウスサイジング、コンピュート/ストレージ課金体系の理解（クエリコスト最適化の観点） - セマンティックレイヤーやデータマート設計など、抽出工数を減らすための構造設計知見 ・データ抽出業務のコスト構造分析・課題特定能力 - 現在掛かっているコスト（3億円）の内訳（ベンダー外注費・人的稼働コスト／クラウドリソース課金／ライセンス等）を整理し、何が真のボトルネックかを洗い出せる論理的思考力 ・技術的フィージビリティの検証・壁打ち能力 - 顧客・コンサルタントの仮説（Codex案）に対して、メリット・リスク・限界を客観的に提示し、代替案（データモデリング改善、セルフサービスBI化等）を提示できるディスカッション力

・病院／医療機関等、医療業界での実務経験 ・医療業界特有の文化・業務慣習への理解 ・病院／医療機関の関係者と直接コミュニケーションを取った経験 ・システム開発またはシステム導入プロジェクトへの参画経験 ・顧客と直接、要件調整・進捗報告等を行った経験 ・長期的に同一チームで継続して稼働可能な方

医療業界のお作法を理解し、顧客と向き合いながらシステム導入をやり切ってきたPM寄りの技術者。病院や医療機関の現場に出入りし、医療業界特有のお作法がわかる方。医療機関側と直接、要件調整や進捗報告をしてきた方。長期で同じチームに留まり、コンサル業務を学びながら動ける方。地頭が良く、動きがいい方。

コンサルティングファームでのシニアコンサルタント上位～マネージャークラス相当の実務経験 BPR、業務改革、IT・AI戦略等のコンサルティング経験 プリセールスまたはコンサルティング案件の提案書作成・提案活動の経験 PowerPointを中心とした高い資料作成力、論理構成力、成果物レビュー能力 プロジェクトの進め方や論点を自ら整理し、関係者を巻き込みながら推進できる能力 複数案件・タスクの優先順位を判断し、自律的に対応できる能力 原則週5日、当社オフィスへ出社可能であること

コンサルティング経験（業務分析・BPRなど） IT/Web領域でのプロジェクトマネジメント（PjM）経験 AI/データ領域に関わる業務経験 ➀コンサル コンサルファームでの提案の経験(ファームでなくても面談時に成果物が出せる方は〇) AX構想策定の経験 ➁実装 PjM、またはプリセールス・導入支援の経験 AI実装の経験、もしくはノーコードローコードでもいいのでAIを活用してアプリ開発や業務効率化ツールの作成経験 フルスタック力

データ仕様の整理からモデル構築、精度評価のリード経験 顧客折衝/コミュニケーション 生存時間解析

経理業務におけるAI活用・業務効率化の支援経験 経理業務に関する知識（入金消込、勘定科目、費用配賦など） 顧客へのヒアリングを通じて現状業務を整理しAI活用の方法を具体化できること

業務コンサルティング・BPR等で、ヒアリングを自ら設計・進行し、業務フローや要件整理資料を作成した経験 分散した情報と業務の関係を整理し、課題分析から具体的な改善提案まで進められること 顧客、PM、エンジニアと主体的に連携できること

・プロダクトマネジメントの経験2年以上 ・クライアント問い合わせ対応経験（プロダクト仕様を調査し、解決に導いた経験） ・ドキュメント/ナレッジ作成の経験 ・要件定義の経験 ・運用業務の経験（運用経験 ≧ 開発経験の方） ・テクニカルサポート経験 ・日本語：N1レベル必須 ・英語：読み書きに抵抗がない方 ・フットワークが軽く、主体的に動ける方 ・「とりあえずやってみる」姿勢がある方

・コンサルティングファームでの複数年の在籍経験があり、中長期構想の目線で議論についていけること ・一人称で自走できること（自ら調べ、論点を立て、示唆と打ち手の提示まで完結できること） ・戦略・構想の議論に参加し、内容を資料（PowerPoint）に落とし込めること ・会議ファシリテーション、および議論のドキュメンテーション経験 ・下記いずれかの知見をお持ちであること 　①医療・ヘルスケア領域の制度／政策に関する知見 　　（医療制度・社会保障制度、厚生労働行政、公共調達／官公庁案件のご経験を含む） 　②サイバーセキュリティに関する知見 　　（医療機関・医療情報システム向けの経験があれば尚可）

データサイエンス・機械学習関連のプロジェクトマネジメント経験、時系列予測モデルの実装経験

Vector Search / RAG / 画像検索 / レコメンド の実プロダクト実装経験 Pythonを用いたAI・機械学習モデルの実装経験 PyTorch等を用いたDeep Learningモデル（特に画像処理・Computer Vision領域）の実装・評価経験 仮説検証（PoC）から、精度評価、プロダクション環境（Docker/GCP等）へのWeb API化までを自律的に推進した経験

データサイエンス・機械学習関連のプロジェクトマネジメント経験、時系列予測モデルの実装経験

SAP経験（CO＞FI、実務経験必須）、Power Query、MySQL、データ分析の深い知見、主体的にプロジェクトを推進し、チームを明るくするコミュニケーション能力

・データサイエンティストとしての実務経験 ・Python等を用いたデータ分析、機械学習モデル開発の経験 ・時系列データの高度分析、時系列予測モデルの構築経験 ・統計学に関する深い知識、実務での活用経験 ・データ加工、特徴量設計、モデリング、評価、改善まで一連で対応できる方 ・高度な分析手法を用いた予測、効果検証、示唆抽出の経験

SQL・Python・R等を用いたデータ分析の実務経験5年以上 ・課題抽出から分析設計、分析の実施、レポート作成、報告までのご経験 ・ヒアリングを自ら実施して曖昧な要件から分析要件を定義したご経験

ハイテク・IT・クラウド業界のいずれかの市場分析または事業企画の経験 調査会社データや決算資料から市場の数字を組み立てた経験 競合分析の経験 英語の一次情報の読解力

曖昧な課題からの要件定義・PoC企画経験（分析計画や評価指標（KPI/到達基準）が未定の状態から、顧客と合意形成を行った経験など） 機械学習を活用したビジネスPoCのリード経験（実務での機械学習モデル構築プロセス全体のディレクション・レビュー経験など） ステークホルダーマネジメント・顧客折衝力（分析結果のビジネス的解釈を非エンジニア（経営陣・企画部）へ分かりやすく説明し、合意を得るスキル） 分析技術について高いキャッチアップ力、応用力があること

外観検査の画像処理系プロジェクトにおける精度向上経験、またはロボット開発経験

Excel（ピボットテーブル、VLOOKUP、関数）、SQL、BIツール（Tableau、Looker Studio、PowerBIなど）、サービス分析・施策・効果検証経験

・ビッグデータ相当のデータ量に対して新規でSQLを作成できる方 　→複数テーブルのjoin、サブクエリなどSQLに精通している方 　※多少の業務経験や知見がある程度の方で問題ございません。 ・データサイエンス、またはそれに近い分野での業務経験、または学習経験 ・完全に1人称で調査などが可能な方（自発的な作業が可能な方） ・PPT資料作成経験（業務で一定の資料作成経験のある方） ・エンドユーザー（非ITメンバーを含む）と会話が可能な高いコミュニケーション能力 　※ユーザーとのやりとりが発生する為フォローはございますが若手過ぎると少々厳しいです。 ・論理的、定量的な表現、思考が可能な方

データモデリング経験 データコンサルティング経験 データ領域における上流工程経験

SQLを用いたデータ抽出・集計・加工の実務経験 Pythonを用いたデータ加工・分析の実務経験 pandas／matplotlib等を用いたデータ加工・可視化経験 Scikit-learn等を用いた機械学習モデルの構築経験 回帰分析、分類、時系列分析等の統計解析・機械学習モデルの設計／構築／評価経験 中規模以上のデータを取り扱った実務経験 説明変数等の仮説構築から検証までの経験 分析方針や分析結果を非データサイエンティストにも分かりやすく説明できるコミュニケーション力

コンピュータービジョン（CV）領域におけるアルゴリズム開発およびデータ分析の実務経験 モビリティ領域またはIoT領域におけるデータ活用や開発経験

Python／SQL を用いたデータ分析経験（3年以上） 統計学・機械学習の基礎知識（回帰・分類・評価指標） データ分析の実務経験（課題抽出〜レポーティングまで）