データ基盤エンジニアの案件・求人情報 | フリーランスエンジニアの案件・求人なら【テクフリ】

エンタテインメント業界の大手企業グループにおけるERP刷新に伴う、
MDM（マスタデータ管理）およびデータ連携基盤構築プロジェクトをご支援いただきます。
Informatica IDMC（SaaS）を用いて、システム要件定義フェーズから参画し、
以降のフェーズまで継続して推進していただく想定です。
※詳細は面談時にお伝えいたします。

Snowflakeを利用したデータ分析基盤の拡張に伴う設計・開発・テスト・運用引継ぎをご担当いただきます。
既存の環境や設計を理解した上で、データ取込、ELT処理、データマート構築、
データ品質管理等の実装や各種試験まで一貫してご支援いただく想定です。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・既存Snowflake環境、要件・設計内容のキャッチアップおよびレビュー
・各システムからSnowflakeへのデータ取込処理の設計および実装
・SQLやdbt等を利用したELT処理の実装
・分析およびKPI要件に基づくデータマート・集計ロジックの設計・実装
・データ品質チェック（件数、欠損、重複、整合性、遅延等）の実装
・Source-to-Target試験、統合試験、E2E試験の実施
・性能問題、データ不整合、取込エラー等の調査および改善
・運用監視、障害対応、リカバリ、コスト管理等の運用設計
・ドキュメント整備
・UAT支援および社内メンバーへの技術・運用引継ぎ
※詳細は面談時にお伝えします。

大手医療ヘルスケア分野における大規模システムのデータ移行プロジェクトにご参画いただきます。
Claude Code等のAI支援ツールを積極的に活用し、移行スクリプトの開発や変換ロジックの開発、
データ整合性検証などを幅広くご担当いただく想定です。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・大規模データ移行（ETL、移行ツール開発、移行リハーサル）の実務対応
・Claude Code等を用いた移行スクリプトおよび変換ロジックの開発
・AI生成によるマッピング定義や変換ロジックのレビューおよび検証
・データ整合性検証および検証プロセスの構築
※詳細は面談時にお伝えします。
【開発環境】
・バックエンド：Kotlin（JVM）
・フロントエンド：React + TypeScript
・データベース：PostgreSQL
・バッチ処理：AWS Step Functions
・ログ・監視：OpenTelemetry 準拠

大手医療ヘルスケア分野における大規模電子カルテシステムのリプレイスおよびデータ移行プロジェクトにご参画いただきます。
Claude Code等のAI支援ツールを積極的に活用しながら、移行スクリプトの開発やデータ変換ロジックの構築、
データ整合性検証などを主導的に推進していただく想定です。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・大規模データ移行（ETL・移行ツール開発・移行リハーサル）の実務推進
・Claude Code等を用いた移行スクリプトおよび変換ロジックの開発
・AI生成によるマッピング定義や変換ロジックのレビューおよび検証作業
・データ整合性検証および検証プロセスの構築
※詳細は面談時にお伝えします。
■開発環境
・バックエンド：Kotlin（JVM）
・フロントエンド：React + TypeScript
・データベース：PostgreSQL
・バッチ処理：AWS Step Functions
・ログ・監視：OpenTelemetry 準拠

大手電子部品メーカー様向けのプロジェクトで、AI・データ活用基盤の強化を行なっていただきます。
本プロジェクトでは、Databricksを中核技術として採用し、データパイプラインの構築や多様なデータソースの統合を推進しています。
事業拡大に伴い、今後も連携対象のデータソースや部門が増加する見込みです。
そのため、単に実装を行うだけでなく、複雑な業務要件や複数のデータソースを理解し、
最適なデータ構造を設計できるデータモデリングを担当いただきます。

大手自動車流通企業のマーケティングチームにて、
各種システムの開発および運用プロセスの改善をご担当いただきます。
PoC（概念検証）を通じた新規アイデアの迅速な具現化やデータ利活用環境の構築をはじめ、
フロントエンドからデータエンジニアリング、インフラ領域まで幅広く対応し、
チームの自律的な課題解決体制づくりをご推進いただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・マーケティング基盤および各種システムの開発・運用プロセス改善
・PoC（概念検証）を通じた新規アイデアの具現化およびデータ利活用環境の構築
・ETLパイプラインの設計・構築およびログ・イベントデータの収集・集約基盤の構築
・定例ミーティングやディスカッションを通じた課題発見・解決体制の構築推進
・要件定義から基本設計、詳細設計、実装、テスト、運用保守までの一連の対応
※詳細は面談時にお伝えします。
（開発環境）
言語：HTML、CSS、SQL
FW：Tailwind CSS
サーバ構成：AWS（Lambda、AppSync、API Gateway、Glue、Athena、CloudWatch、Kinesis、DynamoDB）
その他ツール：Fluentbit、Datadog

各種マーケティングツール（GA4、GTM、BigQuery、AB Tasty等）のGTM経由での
導入・構築および各種タグ実装をご担当いただきます。
マーケティング運用にとどまらず、GMP連携基盤の環境構築やSQLを用いた
データの抽出・処理・検証、ならびに各種ツール連携・基盤実装をご対応いただくポジションです。

ライブ配信事業における、Youtubeのデータ取得バッチ基盤リファクタリングおよびdbt移行に携わっていただきます。
・Youtubeの既存バッチの保守
・StepFunction管理dbtの分離
・既存バッチの処理フローの整理
・新バッチ開発（StepFunctionsベースからk8sコンテナベース構成へ移行）

大規模グルメサービスにおける新設の検索基盤チームへのご参画となります。
業務の進め方としては、検索案件について要件定義段階から関わり、
企画や他の開発チームと連携しながら要件を実現していきます。
検索体験や検索施策の成否は検索基盤によって決まると言っても過言ではなく、
案件の初期段階から深く関わり、その実現のためにエンジニアの立場から積極的にアイデアを出していくことが重要となります。
【具体的な業務内容】
・検索関連プロジェクトにおける要件定義からリリース後の運用・保守までを包括した検索プラットフォームの開発
・Apache Solr の導入、運用管理、およびパフォーマンス最適化
・全文検索エンジンへのデータインデックス処理と、検索エンジンとのインターフェース設計・保守
・CI/CD やモニタリングなど、検索インフラの運用基盤の構築
・Elasticsearch や Vespa など、Apache Solr 以外の全文検索エンジンの調査・検証および導入対応
・技術的な課題の解決や、新しい価値の創出を目的としたソリューションの企画・提案
・高トラフィックおよび大規模データを前提としたシステム構成の設計
・システムの継続的な安定稼働を目的とした技術的負債の整理・解消

自社プロダクトをはじめとするAI技術やAIエージェントを活用し、
社内業務の効率化・自動化の仕組みを設計・実装するプロジェクトです。
要件定義からAIエージェントの導入・運用、さらにはAI活用を支えるデータパイプラインや
アーキテクチャ設計にいたるまで一気通貫で担当し、業務プロセスの自動化・自律化を推進していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・AI技術（AIエージェント等）を活用した社内業務の効率化・自動化システムの設計および実装
・要件定義からAIエージェントの導入・運用にいたる一気通貫での業務プロセスの自動化推進
・AIデータプラットフォームにおけるデータ設計、アーキテクチャ設計、およびデータ基盤構築の支援
※詳細は面談時にお伝えします。

DWH/BI領域における業務支援および分析基盤の構築・運用改善をご担当いただきます。

・既存集計フローの自動化・効率化
・既存帳票（Excel, CSV）からのSQL作成、BI（QuickSight）での可視化・分析
・AWS（Glue, Athena等）を用いたETL処理、データレイク・データマートの構築
・既存のデータ分析基盤の改修・運用保守

DWH/BI領域における業務支援および分析基盤の構築・運用改善をご担当いただきます。

・既存集計フローの自動化・効率化
・既存帳票（Excel, CSV）からのSQL作成、BI（QuickSight）での可視化・分析
・AWS（Glue, Athena等）を用いたETL処理、データレイク・データマートの構築
・既存のデータ分析基盤の改修・運用保守

・Fabric（Lakehouse / Data Factory / Notebook）での基盤構築
・Pythonでのデータ加工 / ETL開発
・データパイプライン設計～実装
・Power BI連携での可視化支援
・既存基盤の改善・運用

大手製造業のグループ会社にERPを導入しており、各社に五月雨で導入する長期プロジェクトになります。
2021年から対応開始し今後1-2年、半年くらいの単位で各社に導入、直近では年末リリースETLによるデータ連携機能の開発を主とするプロジェクトです。
ERPとのI/F部分（見積受注など）をEAIツール/DataSpiderなどを使用して開発していきます。
まずはETL開発スキルを習得頂きつつ、プロジェクトリーダ/開発リーダの補佐を通してお客様との折衝を覚えて頂きたいと考えております。
その後社員化された際は、リーダとしていくつかの案件をリードして頂きたいです。

損害保険会社のシステムリニューアルにおいて、Pythonを用いたデータ移行ツールを開発します。
データマッピングを実施し、決まったフォーマット（フラットファイル）への移行を担当いただきます。
データエクスポート／ロード処理は別チーム対応のため、本案件のスコープ外です。

印刷EC事業におけるデータエンジニアを募集しております。
各事業および全社のデータ分析基盤（DWHとデータパープライン）の設計・構築・運用を行っていただきます。
各種システムからのBigQueryへのデータパイプラインの構築・運用
関連部署や関連チームとのコミュニケーションが必要になります
BigQuery上のデータウェアハウス・データマートの加工処理の構築・運用
チームの開発プロセス・運用プロセスの継続的改善
関連部署（事業部、データアナリスト、プロダクト開発チーム等）との要件調整・優先順位付け

ソーシャルECアプリにおけるデータエンジニアリング業務です。
データ活用ニーズの明確化から、パイプラインの設計・構築、
BIツール整備、運用保守までを一気通貫で担っていただきます。
【業務内容】
① データ基盤の設計・構築
収集データの仕様決定、データモデリング、ETL/ELTパイプラインの設計・構築を担います。
リアルタイム性・正確性・セキュリティ・ガバナンスなど非機能要件の定義と実装も含みます。
② 全社のデータ活用支援
PdM・マーケ・CSなど各部署のデータ活用ニーズをヒアリングし、BIツール（Looker Studio等）の設計・構築や、分析業務の一部も担います。
「データを使いたいが使えない」を組織から減らす役割です。
③ 運用・監視基盤の整備
モニタリング・アラート設計など、安定したデータ基盤を維持するための運用体制を構築・実運用します。
④ ML基盤の整備
AIレコメンドエンジンをはじめとした機械学習の活用に向けたデータ基盤整備も担っていただきます。
MLエンジニア・データサイエンティストと連携し、特徴量基盤やデータパイプラインを設計します。
【開発環境】
言語：SQL, Go, Python
サーバ構成：Google Cloud (BigQuery, Cloud Spanner, Firestore)
開発ツール：GitHub, Terraform, GitHub Actions
その他ツール：Looker Studio, Slack, Notion, Google Spread Sheets

ライブ配信事業におけるデータ分析業務として、
LLM/Agentを用いた内製化・効率化のためのデータ分析Agentの開発・運用を担っていただきます。
Text-to-SQLやRAGを中核としたAgentの設計・実装・評価、およびデータ構造の最適化を通じて、
分析業務の自動化や精度担保を推進していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・社内データを対象とした分析Agentの開発（自然言語での問い合わせから正確な分析回答を導く仕組みの構築）
・属人化していたデータ分析業務の自動化による内製化・効率化の推進
・誤った数値を返さない仕組みづくりなど、Agentの精度および信頼性の担保
・データ構造の理解に基づく、Agent観点でのコンテキスト設計やメタデータ定義
※詳細は面談時にお伝えします。
【開発環境】
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, Snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

大手生命保険会社におけるデータ活用基盤の整備・運用プロジェクトです。
Snowflakeを中心としたクラウドデータ基盤の構築・運用を推進しており、
データエンジニアリング領域の中核メンバーとして設計から運用まで幅広くご担当いただきます。
社内のデータ活用促進や分析基盤の高度化を支える重要なポジションです。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・Snowflakeを用いた環境の設計、構築、および運用の管理
・データウェアハウス（DWH）における構造の設計および最適化の実施
・ETL/ELTプロセスの設計および開発業務
・効率的なデータパイプラインの構築および安定運用
・SQLを活用したデータの加工および分析業務のサポート
・パブリッククラウド環境を跨いだデータ連携の実現
・システムの処理速度向上に向けた調整、および運用プロセスの改善
・関連する部署との要件の整理、および技術的な支援の提供
※詳細は面談時にお伝えします。
【開発環境】
Snowflake, SQL, Python, dbt, Terraform, AWS / Azure / GCP, Snowpipe,

複数のEdTechプロダクトを横断的に支えるデータ基盤の構築、整備、運用をご担当いただきます。
データパイプラインの設計・構築・保守運用をはじめ、Google Cloudデータ分析基盤の管理や、
データ品質・信頼性を向上する仕組みの構築、日々のエラー・障害対応などを幅広くお任せいたします。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・AirflowやDataformなどを用いたデータパイプラインの設計、構築、保守運用業務
・Google Cloudデータ分析基盤の管理、保守運用業務
・データ品質および信頼性を向上させる仕組みの構築
・日々のデータ基盤におけるエラーや障害への対応業務
※詳細は面談時にお伝えします。

クライアント（HR系）のデータマネジメント部署にてデータマートの開発業務を担当いただきます。
データ分析/活用プロジェクトへ参画いただき、データエンジニアとしてデータマート開発実装をメインにご担当いただきつつ、データ要件の定義や必要に応じて各種調査も一部ご担当いただきます。
【具体的な業務内容】
分析用データ基盤/ワークフローの開発・保守運用（Azure Databricks / dbt / Airflow）
データマートの開発・保守運用
データに関わる各種調査

大規模事業における各種システムの単体・連携テスト工程の効率化に向け、
テスト自動化や体制構築と並行し、システム間のデータ連携（インターフェース）の整理、
およびASTERIAを用いたデータ連携基盤の設計・構築を推進していただきます。
【下記の業務を担っていただく想定です。】
・ASTERIA Warp等を活用したデータ連携基盤の設計および構築
・各システム間におけるインターフェースの整理、定義、および設計
・テスト工程で必要となるテストデータの連携設計および実装（ETL処理：データ抽出/加工/連携）
・会計システムをはじめとする外部システムとのデータ連携対応
・業務部門や開発部門などの関係各所との要件調整、および仕様のすり合わせ
・データ連携の観点から課題を抽出し、テスト工程効率化に向けた改善提案の実施
※詳細は面談時にお伝えします。

大手コンサルティングファーム内における、全社横断データ分析基盤（DWH／データマート）の設計・構築・運用プロジェクトです。
Azure環境をフルに活用し、データパイプラインの開発やデータモデリングを推進します。
各ビジネス部門との要件整理から、既存基盤の保守・改善までを裁量を持って担当していただきます。
【仕事内容】
下記の業務を担っていただく想定です。
・データウェアハウス（DWH）およびデータマートの設計・構築・最適化
・Azure環境を中心としたデータパイプラインの開発・運用
・ビジネス部門との要件整理、およびデータモデリング
・既存データ基盤の保守、パフォーマンス改善
※詳細は面談時にお伝えします。

SnowflakeおよびTableauを利用して、
既存ベンダーが開発したデータ基盤の設計見直しや改修、試験を実施していただきます。
また、お客様との仕様調整、課題管理から、
パフォーマンス改善やデータ移行等の作業もお任せします。
※詳細は面談時にお伝えいたします。

プロジェクトや開発・運用プロダクトにおけるデータ活用を主目的とし、
AI活用を前提としたダッシュボードの構築・運用、管理、各種ログデータ分析を通じて課題解決を支援します。
アジャイル環境下でBI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築を実行する役割を担います。
下記の業務を担っていただく想定です。
・BI構築、データ取得、ETL処理、パイプライン構築のアジャイル形式での実行
・AI活用を前提としたダッシュボードやログ分析結果の提供
・外部データの取り込み、新機能・新サービスの業務プロセスへの落とし込み
※詳細は面談時にお伝えします。

プロジェクトリーダー候補として、データ分析基盤の設計・開発・運用からパフォーマンス改善まで、エンジニアリング全般を担当します。
全社的なKPIマネジメントやアナリスト業務の支援、さらには社外パートナーへの基盤導入支援や新規技術の調査など、幅広くデータ活用を推進する役割です。
下記の業務を担っていただく想定です。
・データ分析基盤の設計、開発、運用およびパフォーマンス改善
・AI、分析基盤、BI（ビジネス・インテリジェンス）の運用支援
・社外パートナーへの基盤環境導入および運用支援
・基盤に関する課題解決や新規技術の調査・導入
※詳細は面談時にお伝えします。

■担当業務
・Databricks、Snowflake を中心としたデータ分析基盤の調査・検証・運用設計（ガイドライン整備等）
・PowerBI/Fabric 等のBIツールを活用した分析基盤との接続・資料化
・技術調査や社内外の知見収集を通じた最適な設計・運用方法の提案
・データメッシュ構想や最新データプロダクトの活用に関する資料作成

データ活用コンサルティングを展開するスタートアップ企業にて、クライアントのデータ基盤構築およびデータハンドリング業務の支援案件です。
主な業務はDWHの構築、DataSpiderを用いたデータ連携、BIツールを活用したダッシュボードの作成です。 現場コーディングを主軸に、基盤設計・実装を担当してもらいます。
（工程）要件定義、基本設計、詳細設計、実装
（開発環境）
言語：SQL、Python
FW：案件により異なる
サーバ構成：AWS、Snowflake、BigQuery等
その他ツール：DataSpider、BIツール（Tableau、BI等）

ライブ配信事業における、データ基板の設計業務に携わっていただきます。

・Trocco / dbt を用いたETLパイプラインの設計・改善
・Snowflakeのロール・権限設計、マスキングポリシー・タグ伝播の実装支援
・データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備
■開発環境
使用言語: Python, SQL, HCL（Terraform）
ETL：dbt, Trocco
データストア: MySQL, snowflake
インフラ: AWS, GCP
プロジェクト管理ツール: GitHub, Slack, Notion

通信企業向けの既存システムの廃止に伴い、Snowflakeを活用したDWH上でのデータ加工処理・アプリケーション開発を行う案件です。

・Salesforce等の複数データソースからSnowflakeへ取り込まれたデータを加工・集約する処理の実装
・Snowflake上のデータを用いて、既存システムで提供していたデータサービス／帳票機能の再構築（リファクタリング）
※基盤は別チームが担当
・Snowflake上でのデータ加工・集計処理（SQL中心）の設計・実装
・Python／Shell等を用いたバッチ処理の開発
・既存設計書・データ仕様書の読解、データ構造の整理
・実装方針・仕様について顧客と調整