PySparkのフリーランス案件・求人一覧

AWS（S3 など）の経験 Pythonの経験 SQLの経験

Databricks運用保守経験 何かしらのクラウドの運用保守経験（Azureであれば尚可）

AWS（S3 など）の経験 Pythonの経験 SQLの経験

Databricks運用保守経験 何かしらのクラウドの運用保守経験（Azureであれば尚可）

クラウド(Azure)運用・保守・構築・設計の経験 DWH・ETLシステムの運用・保守・構築の経験 Databricks 設計・開発・運用・保守の経験 Azure Data Factory 設計・開発・運用・保守の経験 Storage Account(Data Lake)運用・保守の経験(ログやLFファイルの確認等) ジョブ管理ツール運用・保守の経験(System Walker Operation Manager) 上記のうち3つ以上の経験

AWSインフラの構築経験 AWS（Redshift）の経験 Oracleの経験

AWS 基盤(EC2/ALB/Aurora/PostgreSQL/S3/Glue/CloudWatch)の構築 Aurora PostgreSQL のスキーマ/テーブル設計の理解 Glue(PySpark/Python)による ETL(抽出/変換/CSV/日次/失敗検知/リトライ/ログ連携) Okta 連携 SSO/ユーザ ID 自動連携、MasterInfinity の権限/運用

RedshiftやGlue、QuickSightなどのインフラ準備（IaCコードの作成するイメージ） DWH内のスキーマやテーブル準備 Glueジョブ開発（PySpark。Pythonができれば、検索しながら対応可能） QuickSightでのダッシュボード開発（プログラミングはせず、GUIで作成）

・AWS 環境でのインフラ構築・運用経験（S3 / IAM / VPC など） ・GCP での構築経験（特に BigQuery と IAM/ネットワーク設定） ・BigQuery を用いた分析 SQL 実務経験（パーティショニング/クラスタリング） ・AWS Glue（PySpark）での ETL 開発・パフォーマンスチューニング ・Terraform による IaC 実践（マルチクラウド or 複数環境）

スクラム開発経験 AWS(ECS, StepFunction, 各種リソース...)の知見 kubernetesの知識 python(pyspark, jupyter notebook...) Dockerfileの作成・読解経験 機械学習アプリケーションに関する知見 Githubアクションのコード作成・読解経験

・スクラム開発経験 ・AWS(ECS, StepFunction, 各種リソース...)の知見 ・kubernetesの知識 ・python(pyspark, jupyter notebook...) ・Dockerfileの作成・読解経験 ・機械学習アプリケーションに関する知見 ・Githubアクションのコード作成・読解経験

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スクラム開発経験 AWS(ECS, StepFunction, 各種リソース...)の知見 kubernetesの知識 python(pyspark, jupyter notebook...) Dockerfileの作成・読解経験 機械学習アプリケーションに関する知見 Githubアクションのコード作成・読解経験

スクラム開発経験 AWS(ECS, StepFunction, 各種リソース...)の知見 kubernetesの知識 python(pyspark, jupyter notebook...) Dockerfileの作成・読解経験 機械学習アプリケーションに関する知見 Githubアクションのコード作成・読解経験

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スクラム開発経験 AWS(ECS, StepFunction, 各種リソース...)の知見 kubernetesの知識 python(pyspark, jupyter notebook...) Dockerfileの作成・読解経験 機械学習アプリケーションに関する知見 Githubアクションのコード作成・読解経験

スクラム開発経験 AWS(ECS, StepFunction, 各種リソース...)の知見 kubernetesの知識 python(pyspark, jupyter notebook...) Dockerfileの作成・読解経験 機械学習アプリケーションに関する知見 Githubアクションのコード作成・読解経験

・スクラム開発経験 ・AWS(ECS, StepFunction, 各種リソース...)の知見 ・kubernetesの知識 ・python(pyspark, jupyter notebook...) ・Dockerfileの作成・読解経験 ・機械学習アプリケーションに関する知見 ・Githubアクションのコード作成・読解経験

・AWS Glue（VisualETL） or PySparkの経験がある方 ※上記、どちらか一方でも可 ・RDBMSの経験

・エンジニアとしての開発実務経験3年以上 ・開発プロジェクトマネジメント(品質・進行管理)の実務経験3年以上 ・複数のプロジェクトを管理した実務経験 ・開発プロジェクトにおいて技術者・非技術者双方とのコミュニケーションを行なった実務経験

Power BIの設計・開発実務経験2年以上 クラウドデータベース環境でのDWH/データマート設計・開発実務経験2年以上

・AWS Glue（VisualETL） or PySparkの経験がある方 ※上記、どちらか一方でも可 ・RDBMSの経験

PowerBIの設計・開発実務経験 2年以上 クラウドデータベース環境でのDWH/データマート設計・開発 実務経験 2年以上 (Azure DataBricks利用経験があると尚可)

・データ分析基盤の構築経験が豊富 ・Databricksの経験（1人称） ・既存システムの仕様把握・キャッチアップ能力が高い方 ・以下の技術を利用したシステム構築および開発経験 Azure関連：Azure Data Factory, Azure Data Lake Storage, Azure Databricks ツール,言語関連：SQL, Python（特にPySpark）, Apache Spark

Python経験

・要件定義のご経験 ・システム開発の経験5年以上（Python、Javaなど） ・データベース(SQL, RDB, NoSQL, DWHなど）関連の業務経験 ・データ活用環境（データ分析基盤など）の構築、または、データ活用の実務（戦略、分析、施策改善等）の経験

・AI・機械学習を用いたSaaS案件でのご経験 ・バックエンドの開発経験 ・TypeScript（React.js・Next.js）を用いた開発経験3年以上 ・クラウドを用いた開発経験 ・アジャイル開発経験 ・Docker・Kubernetesなどのコンテナ技術を用いたご経験 ・生成AIチューニングのご経験

・アジャイル開発経験 ・なんらかのBIツールでダッシュボード構築経験あり ・バックエンド経験あり（SQL書ける経験あればOK）

・アジャイル開発経験 ・なんらかのBIツールでダッシュボード構築経験あり ・バックエンド経験あり（SQL書ける経験あればOK）

■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