Spark×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

- バックエンド開発経験、または、データエンジニアとしての開発経験 - 実データ（生データ）を扱ったデータの加工・集計・パフォーマンスチューニングの経験（SQL等） - AWSを始めとするクラウドサービスを利用した開発経験

OSS技術を活用したシステム開発・基盤構築の実務経験 仮想化技術（VMware、KVM等）またはミドルウェア技術（PostgreSQL等）の深い知見 ソフトウェア開発におけるチームリーダーまたはPL／PMOとしての開発推進経験 アジャイル開発の実務経験

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

Databricksでのデータパイプライン開発経験 SQL等を用いたデータ加工/ETL実装経験

Python を用いた実務開発経験（3年以上目安） SQL を用いた高度なデータ抽出・集計・DB設計の実務経験 Azure（Azure Synapse Analytics, Blob Storage 等）を用いたデータ基盤構築・運用経験 Databricks に関する実務知識・開発経験

・データウェアハウスもしくはデータレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift 等いずれか） ・SQLによるデータ加工・分析の実務経験（複雑なクエリ設計含む） ・Pythonを用いたデータ処理・分析の実務経験（pandas、PySpark 等） ・ETL / ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt 等）

ソフトウェアエンジニアリング経験3年以上 TypeScriptでの開発経験1年以上 テスト自動化フレームワーク（Jest、Playwright、Vitestなど）の利用経験 テスト設計経験

担当領域において、一人称で調査・設計・実装・検証を進められること。既存システムやデータの構造を理解し、課題を整理した経験。仮説を立てて検証を行い、結果に基づいて改善策を検討した経験。調査結果や技術的な課題を、関係者に分かりやすく説明・共有できること。 【技術リード】Databricksを用いたデータ基盤の設計・構築経験。リレーションを踏まえたデータ設計・データモデリング経験。PoCの検証方針・評価観点を定め、技術課題や優先順位を判断した経験。 【データエンジニア】SQLを用いたデータ調査・抽出・加工経験。Python/PySparkを用いたデータ処理の実装経験。ETLまたはデータパイプラインの設計・開発経験。RDBのテーブル構造・リレーションに関する理解。DatabricksでのBronze/Silver層の構築に対応できる知識・経験。 【AIエンジニア】RAGを用いた検索システムの開発または改善経験。LLM APIを利用した開発経験。Embeddingやベクトル検索に関する知識・実装経験。検索結果や回答内容を評価し、データ加工やプロンプト調整によって精度改善を行った経験。

データ基盤／DWH移行におけるテスト・検証の実務経験（基盤・非機能観点：データ整合／性能／接続等） Databricksの実務知見（構造・挙動を理解し、テスト設計・実行・不具合切り分けが可能な水準） ITインフラ／基盤観点で構成・挙動を捉えられる素養（インフラ／基盤エンジニアの経験）

Databricksによるデータ処理開発経験 DWHの設計・構築経験 Domoの設計・開発経験

AWSのサービスの利用経験（Glue、StepFunctions、CloudWatch、APIGatewayなど） SQLを用いたデータ抽出、加工、調査の経験 Gitの使用経験 明るく、自発的、能動的にコミュニケーションを取れる方

AWS Glue,Step Functions,EventBridge 開発経験 PySpark 開発経験 SQL経験（データ抽出,加工,調査） Git経験

AWSサービスの利用経験（Glue、StepFunctions、CloudWatch、APIGatewayなど）、SQLを用いたデータ抽出・加工・調査経験、Gitの使用経験、明るく自発的・能動的にコミュニケーションが取れること。

Databricksを利用した開発経験 PythonまたはPySparkを用いた開発経験 SQLを用いたデータ抽出・加工経験 ETL／ELT処理、データパイプラインの開発経験 クラウド環境でのデータ基盤開発経験 基本設計、詳細設計、テスト設計の経験 日本語での業務コミュニケーション能力

Databricksによるデータ処理開発経験 DWHの設計・構築経験 Domoの設計・開発経験

Python/Pyspark(またはSpark/SQL)の経験 Pythonを利用したアプリケーション開発経験 PySpark、Spark、SQLのいずれかを利用したデータ処理の開発経験 アプリケーション設計・開発経験 全般 AIコーディングツール（Claude Code等）を活用

Pythonを利用したアプリケーション開発経験 PySpark、Spark、SQLのいずれかを利用したデータ処理の開発経験 アプリケーション設計・開発経験全般

AWSのサービスの利用経験（Glue、StepFunctions、CloudWatch、APIGatewayなど） SQLを用いたデータ抽出、加工、調査の経験 Gitの使用経験 明るく、自発的、能動的にコミュニケーションを取れる方

大規模インフラプロジェクトにおけるPMまたはリード経験 数十〜100名規模のシステム、またはマルチチームが動くプロジェクトでのインフラ領域マネジメント実績 エンタープライズ向けデータ基盤／クラウド基盤の構築・運用経験 AWS、Google Cloud、Azureなどのパブリッククラウドを活用した大規模アーキテクチャの知見 ステークホルダーとの高い合意形成スキル

Pythonを利用したアプリケーション開発経験 PySpark、Spark、SQLのいずれかを利用したデータ処理の開発経験 アプリケーション設計・開発経験全般

基本設計から1人称でご対応可能な方（SEとして動ける方） Pythonでのバッチ処理開発経験（※Javaでのバッチ処理開発経験者でも検討可） Python（PySpark）、AWS（Glue）環境下での開発経験 （※Java・AWS環境での開発経験者でも検討可） 高稼働（短納期）の中でも作業完遂に向けてご協力いただける方

AWSのサービスの利用経験（Glue、StepFunctions、CloudWatch、APIGatewayなど） SQLを用いたデータ抽出、加工、調査の経験 Gitの使用経験 明るく、自発的、能動的にコミュニケーションを取れる方

DWHまたは分析基盤の設計経験 データモデリング経験 ETL／ELTの設計、開発経験 SQLを用いたデータ抽出、加工経験 データパイプライン設計経験 関係者との要件整理、技術調整経験

AWSのサービスの利用経験（Glue、StepFunctions、CloudWatch、APIGatewayなど） SQLを用いたデータ抽出、加工、調査の経験 Gitの使用経験 明るく、自発的、能動的にコミュニケーションを取れる方

Databricksによるデータ処理開発経験 DWHの設計・構築経験 Domoの設計・開発経験

Snowflake、dbt、SQL / Oracle、データ基礎、Python、MWAA / Apache Airflow、AWS、英語(読み書き・会話)

大規模データ基盤（DWH）設計・構築経験 GCP環境でのデータ設計～実装経験 大量データの分散処理経験

DWH／データレイクの設計・構築・運用経験（Snowflake、BigQuery、Synapse、Databricks、Redshift等） SQLによるデータ加工・分析経験（複雑なクエリ設計含む） Pythonによるデータ処理・分析経験（pandas、PySpark等） ETL／ELTツールを用いたデータパイプライン構築経験（Data Factory、Airflow、dbt等）

データ移行／DWH移行プロジェクトの経験 移行に伴う現新比較、検証、試験、課題対応等の経験 関係者と連携しながら主体的にタスクを推進できる方

AIエージェント、ローカルLLMを用いたシステム開発経験 3年以上のシステム開発経験(言語は問わない) 1年以上のシステム運用経験 コード読解:SQL(DML/DDL)