データガバナンス×フルリモートのフリーランス案件・求人一覧

・Snowflake／Databricksの活用・設計・運用経験 ・データマネジメントの実務経験（データカタログ、セマンティックレイヤー、メタデータ管理、権限設計等） ・エンドユーザー企業またはSIerでの上流コンサルティング経験（顧客ヒアリング〜方針策定〜成果物化まで） ・自走可能な推進力（指示待ちではなく、自ら考えて動けること） ・顧客の曖昧な課題を引き出し、対等に議論できるコミュニケーション能力 ・シニア層（中堅以上）で、案件をリードできる方

・GA4のイベントモデルの理解 ・Firebase Analyticsによるアプリ計測経験 ・モバイルアプリの計測設計経験 ・Tracking PlanやEvent Dictionaryの作成経験 ・開発チーム向け実装仕様書の作成経験 ・エンジニアと技術的なコミュニケーションができるスキル ・SDKやAPIなどアプリ実装の基本的な仕組みの理解 ・DebugViewやFirebase Debugを用いた検証経験

SQLの実務経験（2年以上） データ分析基盤構築の経験 クラウド環境（AWS/GCP/Azure）利用経験 dbt または類似ツールの利用経験 Snowflake / BigQuery / Databricks経験

SQLの実務経験（2年以上） データ分析基盤構築の経験 クラウド環境（AWS/GCP/Azure）利用経験 dbt または類似ツールの利用経験 Snowflake / BigQuery / Databricks経験

コンサルティングファーム等での資料作成経験（ストーリーライン設計〜スライド作成） 課題抽出・論点整理・構造化スキル（MECE・ロジックツリー等） コンサル水準でのドキュメント品質担保能力

クラウド環境におけるデータパイプライン実装経験、またはデータ分析基盤の設計・開発・運用経験 RedashやMetabase等のBIツールの利用・導入・実装実務経験 データガバナンス、情報セキュリティマネジメントに関する知識

コンサル／SIerでのPMO経験 業務・IT横断のプロジェクト推進経験 複数部門ヒアリング／論点構造化 PowerPointでの顧客資料作成 曖昧なテーマを推進計画に落とす力

コンサルティングファームにおけるAIガバナンスコンサルティングの実務経験、またはITガバナンスまたはデータガバナンス領域におけるコンサルティング経験を有し、AIガバナンス領域へのキャッチアップが可能な方

データパイプライン設計／実装経験4年以上 クライアントワークにおける要件定義経験3年以上 Snowflakeを用いたDWH構築／運用経験 Troccoを用いたETL設計／運用経験 dbtによるデータモデリング経験 SQL／Pythonの実務経験 データ基盤の開発標準策定およびドキュメント整備経験

AIガバナンスの方向性を踏まえながら応用機能開発チームをマネジメントできる方 LLMの出力統制、ハルシネーション対策、AI倫理、責任あるAI、リスク管理等に関する知見 LLMOpsの構築および運用経験 LLM品質モニタリング、評価基盤、プロンプト管理等の経験 基盤領域と応用機能領域の親和性を理解し、チーム横断で推進できる方 中～大規模案件におけるPLまたはテックリード経験 技術とビジネスの両面を踏まえたコミュニケーション能力

応用機能領域の方向性を理解した上で、データガバナンスの設計・整備をリードできる方 応用機能を活用したガバナンス定着の仕組みや、応用機能とデータガバナンスの接点を設計できる方 メタデータ管理、データカタログ、データ品質管理、データリネージ、アクセス制御等を含むデータガバナンス整備経験 PLとしてチームをマネジメントし、顧客との合意形成を推進した経験 アーキテクチャ観点を持ちながらガバナンス設計を行える方 データ利活用基盤またはデータマネジメント領域のプロジェクト経験

Azure環境におけるアプリケーションまたはインフラ開発経験 Python等を用いたAI／LLMアプリケーションの実装経験 基本設計～実装～テストまで一人称で対応可能な方 生成AIによるコード生成を活用しながら高品質な実装ができる方 【基盤領域 必須】 Microsoft Fabric、Microsoft 365（A365）、AIゲートウェイ等の知識および実装経験 統合AI基盤全体のアーキテクチャを理解した上で設計・実装できる方 AzureサービスのIaC化経験 CI/CDパイプライン構築経験 複数サービスを組み合わせた基盤構築経験 【応用機能領域 必須】 AIガバナンス（テックリード）が作成した設計をもとに開発・テストを実施できる方 フロントエンド、バックエンド、Azureリソースを含むアプリケーション構築経験 アプリ開発テンプレートの作成または整備経験 LLMアプリケーション、RAG、AIエージェント等の実装経験 PythonおよびTypeScript／JavaScriptでの開発経験

中規模以上のデータ基盤構築プロジェクトにおけるPL経験 Microsoft Fabric、Azure Synapse Analytics、Azure Data Factory、Azure Databricks等を活用したデータ基盤設計・構築経験 ETL／ELT、データレイク、データウェアハウス、データメッシュ等のアーキテクチャ選定経験 パフォーマンス、可用性、セキュリティ等の非機能要件を考慮した設計経験 顧客要件をヒアリングし、データモデリングへ落とし込んだ経験 顧客折衝およびプロジェクト推進経験

本プロジェクトで構築する統合AI基盤のコンセプト（統合ポータル整備／アセット価値最大化／統合ガバナンス／意味中心アーキテクチャ）を理解し、それを実現するアーキテクチャを設計・記述できる方 AIカタログ基盤、オントロジー基盤、統合ポータルUX等の応用機能領域において、前例の少ないテーマに対してゼロベースでアーキテクチャ素案を検討できる方 AIガバナンス、データガバナンス領域におけるアーキテクチャおよびガバナンス方針の素案を策定できる方 応用機能領域とガバナンス領域を融合したアーキテクチャ検討ができる方 技術課題発生時に解決策や方向性を提示できる方 Azureを中心とした大規模システムのアーキテクチャ設計経験 プロジェクトの技術的意思決定をリードできるコミュニケーション能力

Azure環境におけるアプリケーションまたはインフラ開発経験 Python等を用いたAI/LLMアプリケーションの実装経験 基本設計~実装~テストまで一人称で対応可能な方 生成AIによるコード生成を活用しながら高品質な実装ができる方 【基盤領域】Microsoft Fabric、Microsoft 365(A365)、AIゲートウェイ等の知識および実装経験 統合AI基盤全体のアーキテクチャを理解した上で設計・実装できる方 AzureサービスのIaC化経験 CI/CDパイプライン構築経験 複数サービスを組み合わせた基盤構築経験 【応用機能領域】AIガバナンス(テックリード)が作成した設計をもとに開発・テストを実施できる方 フロントエンド、バックエンド、Azureリソースを含むアプリケーション構築経験 アプリ開発テンプレートの作成または整備経験 LLMアプリケーション、RAG、AIエージェント等の実装経験 PythonおよびTypeScript/JavaScriptでの開発経験

データガバナンスの策定経験（ポリシー、ガイドライン、運用ルール等の作成経験） 策定したガバナンスをシステムや運用基盤へ実装した経験 応用機能領域の動きを理解し、ガバナンス設計や実装へ反映できる方 データカタログ、メタデータ管理、データ品質管理等の実装経験 AzureまたはMicrosoft Fabric環境におけるガバナンス設定・実装経験

SQLを用いたデータ抽出、加工、検証の実務経験 DWHやデータ基盤環境におけるテーブル設計、データ整備の実務経験 dbtなどのELTツールを用いたデータモデリングまたは変換処理の実務経験 BIツール利用を見据えて、再利用しやすいデータ構造を設計した経験 複数チーム（事業、PdM、開発）と連携しながら要件整理を行った経験

データパイプラインの設計、構築経験（Dagster / Airflow / dbt 等いずれか）、データリネージやデータカタログの設計経験、またはアーキテクチャレベルでの知見（技術選定、設計から主導できる方）、AWSでのインフラ構築、運用経験（ECS / RDS / ALB / S3等）、TerraformによるIaCの経験、Docker / Docker Composeを用いた環境構築経験、GitHub を用いた開発経験、技術選定、設計から実装、運用まで自走できること

・データマネジメント経験（最上流から） -データ戦略の策定（データガバナンスの方針策定） -データ要求の収集 -データモデリング ・Databricks、Snowflakeなどを活用した経験（有識者レベルの知見保有） ・コンサルティング経験 【必須ワード】データマネジメント

(1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

【必須】 (1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

・BI／DWH／ETL開発プロジェクトにおけるリーダーまたはサブリーダー経験 ・以下いずれかの実務経験（複数歓迎） - DWH設計・構築経験 - ETL／ELTツールまたはSQLによるデータ加工処理設計 - BIツール（Tableau、Power BI、Looker 等）の設計・活用経験

AWS環境の構築経験 設計書、手順書等のドキュメント作成経験 エンドユーザとの折衝経験 Snowflakeの基本操作（SQLによるデータ操作、権限設定など） 認証基盤（SAML／OAuth、Entra ID 等）の経験

・データ基盤エンジニアリングの実務経験（3年以上） ・Snowflakeを用いたDWH構築経験 ・AWSまたはGCPでのデータパイプライン／ワークフロー構築・運用経験

・データ基盤エンジニアリングの実務経験（3年以上） ・Snowflakeを用いたDWH構築経験 ・AWSまたはGCPでのデータパイプライン／ワークフロー構築・運用経験

・データマネジメント経験（最上流から） -データ戦略の策定（データガバナンスの方針策定） -データ要求の収集 -データモデリング ・Databricks、Qlik Replicateなどを活用した経験（有識者レベルの知見保有） ・コンサルティング経験 【必須ワード】データマネジメント

・データマネジメント、データエンジニアリング、またはデータアナリストとしての実務経験（3年以上目安）。 ・大規模なマスタデータ（特に商品や価格）の設計・管理に携わった経験。 ・SQLを用いた高度なデータ抽出・加工スキル、およびデータ構造解析能力。 ・ビジネス要件をデータモデルに落とし込む高い論理的思考力とコミュニケーション能力。

・Microsoft Azure環境でのインフラ構築経験 （例：Azure AD、VNet、Storage、Key Vault、Monitor、DevOps など） ・Azureベースでのデータ基盤構築経験 （例：Azure Data Factory、Synapse、SQL Database、Databricks、Power BI など）

・Microsoft Azure環境でのインフラ構築経験 （例：Azure AD、VNet、Storage、Key Vault、Monitor、DevOps など） ・Azureベースでのデータ基盤構築経験 （例：Azure Data Factory、Synapse、SQL Database、Databricks、Power BI など）

・Microsoft Azure環境でのインフラ構築経験 （例：Azure AD、VNet、Storage、Key Vault、Monitor、DevOps など） ・Azureベースでのデータ基盤構築経験 （例：Azure Data Factory、Synapse、SQL Database、Databricks、Power BI など）