Spark×リモートワーク・在宅可のフリーランス案件・求人一覧

Databricksを用いたデータ基盤・データパイプラインの構築経験 Python（PySpark）・SQLを用いたデータパイプライン（ETL／ELT）の実装経験 エンジニアとしての実務経験3年以上 月160時間（週5日）稼働可能

Python・SQLによるデータエンジニアリング（生データの整形・クラウドデータ基盤構築）の実務経験 データサイエンティスト／データエンジニア／SIer（データ基盤構築）／事業会社DS出身で、データ基盤構築からAI活用まで一気通貫で関わりたい、または関わってきた方 Python／SQLで大規模データのパイプライン構築・クエリ最適化を実務でやってきた方 Snowflake／Teradata／Google Cloud／AWS／Azure等のクラウドデータ基盤でのプロジェクト経験がある方 RAG構築・LLM活用の実務経験があり、Cursor／Claude／Copilot等を日常的に使いつつ生成コードを検証・リファクタリングできる方 顧客と直接コミュニケーションし、要件定義・基本設計・WBS作成まで担える方 業界特化志向ではなく、複数プロジェクトを横断で担当することに抵抗がない方

基本設計から1人称でご対応可能な方 Python（PySpark）、AWS（Glue） の 環境下での開発をご経験の方 バッチチューニングや検証のご経験 バッチ開発のご経験

BigQueryを用いた設計・運用経験 データエンジニアとしての実務経験3～5年以上 実務でのAI活用経験

Host COBOL開発経験（5年以上）、メインフレームの運用メカニズムおよび周辺環境（JCL、DB2/VSAM、CICS等）に対する深い理解、基本文法および実行メカニズムの理解、Java開発経験

PMまたはリード経験 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 Azure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合意形成スキル

詳細設計から製造、テストまで一人称で対応できること Pythonを用いたバッチ処理の開発経験（重要） AWS Glueを用いたETL処理の開発経験 SQLを用いたデータ抽出・加工経験

AWS環境でSnowflakeもしくはDatabricksを用いた運用保守業務を自走して対応できる方

Databricksを用いたデータ基盤の設計・構築または開発経験 Python、SQLを用いたデータ処理・開発経験 データパイプライン、ETL／ELT処理の設計・実装経験 AWS、Azure、GCPいずれかのクラウド環境での開発経験

Databricksを用いたデータ基盤の設計・構築または開発経験 Python、SQLを用いたデータ処理・開発経験 データパイプライン、ETL／ELT処理の設計・実装経験 AWS、Azure、GCPいずれかのクラウド環境での開発経験

・BigQueryを用いたデータ基盤の設計・開発・運用経験 ・dbtやDataformを用いたデータモデリング・ELTパイプラインの開発経験 ・インフラの基礎知識 ・PythonおよびSQLを用いたデータ処理の実務経験

Databricks on Azure環境でのデータ基盤構築経験（Python/PySparkでのETL処理、Microsoft Azure環境でのシステムアーキテクチャ設計・構築経験） RAGおよびLLMアプリケーションの実装経験（非構造化データからのテキスト抽出、チャンク化、埋め込みベクトル化、ベクトルデータベース構築・チューニング経験） MLOps/LLMOpsとエンタープライズ品質の担保経験（本番移行・テスト・ログ整備・運用保守の要件定義から実装、セキュリティ要件考慮した設計・実装経験）

データエンジニアとしての実務経験（目安5年以上） BigQueryを用いたデータ基盤の設計・開発・運用経験 dbtを用いたデータモデリング・ELTパイプラインの開発経験 PythonおよびSQLを用いたデータ処理の実務経験

Pythonでバッチ処理開発の経験 基本設計から1人称で対応可能な方 Python、AWS環境下での開発経験

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

Pythonでバッチ処理開発の経験 基本設計から1人称で対応可能な方 Python、AWS環境下での開発経験

Pythonでバッチ処理開発の経験 基本設計から1人称で対応可能な方 Python、AWS環境下での開発経験

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 エンタープライズ向けデータ基盤/クラウド基盤(Azure等)の構築・運用経験 ステークホルダーとの高い合意形成スキル

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

基本設計から1人称でご対応可能な方 Python（PySpark）、AWS（Glue） の 環境下での開発をご経験の方 バッチチューニングや検証のご経験

PMまたはリード経験 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 Azure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合意形成スキル

Python、RDB（Microsoft SQL Server）を用いた設計・製造経験、求められている成果を理解し、個人で成果物を作成できること、ロジカルシンキングができること、業務経験3年以上、コミュニケーションが良好で、一人称で動ける方

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

Python、RDB（Microsoft SQL Server）を用いた設計・製造経験 求められている成果を理解し、個人で成果物を作成できること ロジカルシンキングができること 業務経験3年以上 コミュニケーションが良好で、一人称で動ける方

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

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