データサイエンス×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

データサイエンティストまたはデータアナリストとしての実務経験 ビジネス課題のヒアリング → 仮説・ゴール設定 → データ分析課題への落とし込み経験 統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（モデル構築含む） AI Agent / RAG 等、生成AI関連システムの精度改善経験 データ分析プロジェクトの推進・管理、QCD折衝・交渉経験 要件定義書・提案書・報告書等のドキュメント作成スキル

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験（FastAPIがメイン） SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験（数千～数億のデータ数を使用した経験） AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

ITコンサルティング、またはDX/AIベンダーでのコンサルティング・PM経験（2年以上） 顧客のビジネス課題を整理し、論理的な提案書や資料に落とし込めるスキル 不確実性の高いプロジェクトにおいて、顧客や社内メンバーを巻き込み推進した経験

・クラウド環境（AWS / GCP / Azureのいずれか）におけるデータ基盤の構築・運用経験（2年以上） ・SQLを用いた高度なデータ抽出・加工の実務経験 ・PythonやJava等を用いたデータパイプライン（ETL）の開発経験

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

・深層学習フレームワーク（PyTorch / TensorFlow等）での実務経験 ・生成AI / LLM（ChatGPT / Gemini / Claude等）のAPI活用経験 ・中長期的な正社員への転換の意欲

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

オンライン講義のファシリテーションおよびテキストコミュニケーション能力 データサイエンス、機械学習の基礎理解（回帰分析、評価指標の理解等） Python（NumPy, pandas, scikit-learn等）のコード読解力 データ起点のビジネス課題解決および推進経験 生成AIを活用したデータ分析スキル（前処理、モデル構築等）

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

Python, SQL, 機械学習モデル, レコメンドシステム開発, AWS

Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 要件定義設計以降の経験 API開発の経験 SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 AWS等のクラウド環境での開発経験 Dockerを利用した開発経験

・Pythonを用いた開発の実務経験3年以上 ・要件定義設計以降の経験 ・API開発の経験 ・SQLを用いたデータ抽出や加工の実務経験 ・AWS等のクラウド環境での開発経験 ・Dockerを利用した開発経験

インフラエンジニアとしての実務経験（5年以上） Azureでの設計、構築経験（2年以上） ネットワークプロトコル（TCP/IP, DNS, HTTP）への深い技術的洞察力がある方 「プロダクトを技術でどう成長させるか」を自分事として考え、意見発信できる方

パブリッククラウド（AWS・GCP）におけるCI/CD構築・IaC化等の知見・ご経験 プライベートクラウドのインフラ設計・構築経験

Python を用いた基礎的なプログラミング技術 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

SQLスキル:3年以上(データ加工・抽出が自由にできること) Python言語:3年以上 データ分析経験:5年以上 データサイエンスに関する深い知識 以下のいずれかの経験:ディープラーニングを用いたチャーン予測、特徴量エンジニアリング、transformer、SHAP、PCA、ICE、DiCE 顧客データを分析して課題を抽出し、KGI・KPIを定義できること 実現に向けた打ち手の提案/アドバイスができること

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

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

データ分析またはデータサイエンスの実務経験（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に基づく課題設定・仮説立案・検証経験 非技術職を含む関係者への分析結果のドキュメント化および説明経験

Python を用いたスクラッチでのコーディング・実装経験（Pandas、NumPy等のライブラリ活用を含む） SQL を用いたデータ抽出・加工、データベース構築の経験 Azure または AWS 上でのシステム構築・運用経験 データパイプライン（ETL/ELT）の設計・構築の実務経験 自走してプロジェクトを進められるセルフマネジメント能力

インフラエンジニアとしての実務経験（5年以上） Azureでの設計、構築経験（2年以上） ネットワークプロトコル（TCP/IP, DNS, HTTP）への深い技術的洞察力がある方 「プロダクトを技術でどう成長させるか」を自分事として考え、意見発信できる方

・PythonでのAPI開発実務3年以上 ・AWSでの本番運用経験 ・GitHubでのチーム開発運用 ・DB設計経験

Jupyter Notebook、Python などを用いた統計解析 データサイエンスツールの利用経験 GCP (BigQuery, Vertex AI,Firestore) の利用経験 データ抽出、データクレンジングの経験 データパイプラインの構築およびデータ可視化の経験 データビジュアライゼーションの経験 アプリのユーザー分析、ユーザー動向分析の経験 広告キャンペーンのROI分析経験 MAU、LTVなどの顧客分析経験

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 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（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 論理的、定量的な表現、思考が可能な方

・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 ・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（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 ・論理的、定量的な表現、思考が可能な方