Spark×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

・SQL（ストアドプロシージャ等）の設計経験 ・IT業界経験3年以上

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・アニメ・漫画における原作の著作権等を利用したゲーム開発経験2年以上 ・2Dキャラクターのアニメーション（モーションやエフェクト）やカード等のイラストの指示書作成経験2年以上 ・外注窓口・監修窓口と資料制作経験

〇機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: Python, NumPy, pandas, scikit-learn など ・あれば尚可: TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク 〇データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 〇AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 〇API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

データ分析、機械学習の基礎理解がある方 回帰モデルの検討と構築経験 python TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方

・WebアプリケーションのQA経験、デバッグやテスト業務経験 ・2年以上のテスト対象の分析及びテストケースの作成経験 ・テスト実施プロセスの取りまとめ経験 ※特定の環境、言語におけるテスト経験は問いません

・ 英語力（会話・読み・書きが必要、アジャイル開発であり 日々のコミュニケーションが英語で発生するため） ・Scalaでの開発経験 →Scala経験がない場合は、Pythonなどで関数型のプログラミング言語での開発経験

統計的手法を用いてPython,SQLでのデータ分析経験 業務内で分析結果をドキュメントとして取りまとめた経験 自律的に動ける方

・エンジニア10年程度経験ある方 ・要件定義書作成経験が2年以上かつ複数PJある方（直近3年以内） ・顧客側のエンジニアと協議や折衝の経験ある方 ・顧客の期待値に対し、チームメンバーと一緒にPJを推進できる方 ・上流から下流まできちんと対応できる方 ・BigQueryにてデータ分析基盤構築経験2年以上ある方（直近3年以内） ・Cloud Function経験ある方 ・Pythonでのプログラム経験ある方 ・集計関数等を使用したSQLの経験ある方

画像AIに関する知見を持っている方 機械学習、深層学習の知識を持っている方 AIに関する論文調査経験 Python 経験1年以上

・Pythonでの機械学習の回帰・分類モデルの構築のご経験 ・クラウド上（AWSなど）でのシステム開発のご経験 ・Git、コンテナなどの開発ツールの知識と実用経験

※以下のいずれかのご経験2年以上 ・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・Pythonを使用した開発経験

・ITシステムを取り扱うプリセールス活動1年以上

・Pythonを用いて自然言語処理を業務として行った経験 ・機械学習モデル、もしくは検索システムにおいて、定量評価を行い改善した経験

・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・Pythonを使用した開発経験

Python での開発経験 何らかのデータ分析の設計、実装経験のある方、且つ、 未経験の製品のキャッチアップおよび実践に抵抗なく取り組んでいただける方

- Python を用いたプログラム開発経験 - SQL（RDB（Postgress）） を用いたデータ抽出・加工経験 - 大量データのクレンジングまたは移行に携わった経験 - DB設計、データ分析やレポーティングの基本知識 - クライアント・ステークホルダーと連携しながら課題を解決できるコミュニケーション力

AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、プロダクトへの実装経験 AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験 モデルのAPI化やバックエンド・インフラ連携を考慮したシステム開発経験 調査結果や実装内容を定期的に報告・共有し、必要に応じてドキュメント化ができる方 単に提供されているモデルを利用するだけでなく、独自のカスタマイズやアルゴリズムの調整、またはモデルの最適化に強みがある方（尚可） リアルタイム処理技術に関する知識（尚可） リアルタイムの音声・画像変換技術の実装経験や知識がある方（尚可） 探索的業務への適応力（尚可） 新技術の探索や不確実な状況下での仮説検証が得意な方（尚可）

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

データサイエンティスト／PM／コンサル ・データレイク構想における課題抽出、整理、アプローチ支援、課題管理 ・データ分析仮説策定 ・データ収集、前処理、データ分析、レポーティング ・企画～要件定義設計～開発～単体テスト～品質調整 ・プロジェクトの進捗/課題管理、ベンダーコントロール、資料作成 ・ツールの導入選定 ・AIの要件定義、開発

・データ分析の実務経験／研究経験 -Python、R、SQL -多変量解析・統計仮説に関する知識と経験 -分析結果のプロダクト実装コミット経験 ・AI/機械学習モデルの開発経験、研究経験 -ディープラーニング -機械学習ライブラリ活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost）

Python での開発経験 何らかのデータ分析の設計、実装経験のある方、且つ、 未経験の製品のキャッチアップおよび実践に抵抗なく取り組んでいただける方

データサイエンティスト／PM／コンサル Power BI／tableau／BigQuery／python／SQL／Excel／power point／GCP／AWS

【必須】 ■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

Python での開発経験 何らかのデータ分析の設計、実装経験のある方、且つ、 未経験の製品のキャッチアップおよび実践に抵抗なく取り組んでいただける方

AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、プロダクトへの実装経験 AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験 モデルのAPI化やバックエンド・インフラ連携を考慮したシステム開発経験 調査結果や実装内容を定期的に報告・共有し、必要に応じてドキュメント化ができる方 単に提供されているモデルを利用するだけでなく、独自のカスタマイズやアルゴリズムの調整、またはモデルの最適化に強みがある方（尚可） リアルタイム処理技術に関する知識（尚可） リアルタイムの音声・画像変換技術の実装経験や知識がある方（尚可） 探索的業務への適応力（尚可） 新技術の探索や不確実な状況下での仮説検証が得意な方（尚可）

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

アプリケーション開発経験 3年以上 Goの開発経験2年以上 顧客視点のコミュニケーションができる方

Python での開発経験 何らかのデータ分析の設計、実装経験のある方、且つ、 未経験の製品のキャッチアップおよび実践に抵抗なく取り組んでいただける方

・機械学習基盤（Training pipeline, Serving, Monitoring など）の構築の経験 ・PdM, Bizdev 等の他職種と協働できること