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】

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。

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

・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

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

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。

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。

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。

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）

■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）

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

Snowflakeを活用したデータ連携基盤システム更改案件において、
設計工程の途中からご参画いただきます。
(AWS GlueからPythonの実行)

【開発言語等】 Snowflake、Python、AWS Glue、など
【スケジュール】
・2025年12月まで　設計工程
・2026年1月～4月　PG/PT　※上位チーム8名体制(プロパー2名)で推進　←こちらへの増員となります
・2026年5月～7月　ITA、ITB
・2026年8月～10月　ST、ユーザーテスト
・2026年11月　リリース

基盤の運用改善および次世代データ基盤の要件定義、設計、構築をお任せいたします。
※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーションが発生します
・ 現行基盤の課題整理および改善方針の策定
・次世代データ基盤の要望・要件整理・設計
・技術・ツール選定、比較検討
・パフォーマンスチューニング
・ キャパシティプランニング
・ CI/CDパイプラインの改善
・ 新規パイプラインの構築、旧パイプラインの閉鎖
・リーダー、メンバーおよび関係各所に対する実装方針・技術選定結果などの説明
・会議におけるファシリテーション

現行のAzure SQL Database + Azure Data Factoryを
Snowflake + Azure Data Factoryへ移行する業務になります。
・システム要件定義
・システム方式設計
・運用設計（ID、権限、ロール等）
・SnowflakeDB設定/実装（DBアドミニストレーター系）
・SnowflakeをAzureネットワークとプライベートリンク接続
・構築した環境のテスト
・運用手順書作成
・既存のAzure Reposによるコード管理
・既存のAzure PiplinesによるCI/CD構築
・ELTパイプランの実装

「商談前・中・後」の全プロセスをAIがリードし、構造化されたデータに基づき営業効率を最大化させるプラットフォームを運営している企業です。
多媒体から集まる膨大な「ローデータ（音声・テキスト・ログ）」を構造化し、AI学習やレコメンドに活用するための基盤（Redshift、BigQuery等）を構築・運用します。
・DynamoDB / S3 を中心としたデータパイプライン構築
・音声・テキストデータの ETL 設計・実装
・ユーザー行動ログ・AI 推論ログの収集基盤設計
・LLM の出力品質評価・モニタリング基盤の構築
・分析基盤（Athena / QuickSight 等）の整備

データパイプラインの構築、BIツールの整備を中心にご自身のスキルに合わせて業務をご担当いただきます。
具体的には下記になります。

・dbt（data build tool）にて構築されたデータパイプラインのデータモデルのリファクタリング
・データ利活用のための環境整備　等

基盤の運用および改善業務を担当して頂きます。

■具体的な業務内容
・ユーザーからの依頼および問い合わせ対応
・テーブル・ビュー追加/改修作業
・データ閲覧権限管理作業
・データパイプライン運用/改修作業
・Google Cloud設定変更作業
・技術調査/検証作業
・その他運用改善に伴うツール開発/改修業務

※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーション

データレイヤを中心に、GRCドメインモデル、マルチテナントDB戦略、ベクトルDBを用いたRAGパイプライン、NL2SQLサービスを設計・実装いただきます。
・ドメインモデル・スキーマ設計
-GRCドメインのコアテーブル（risks/controls/issues/regulations/mappings等）の設計・実装
-テナントごとのカスタム項目を JSONB/EAV で表現する設計とクエリ最適化
-DataProfileに基づくShared-Table/Schema-per-Tenant/DB-per-Tenantの切り替え戦略の具体化
・ナレッジストア/ベクトルDB（Qdrant or Weaviate）
-規制文書・社内ポリシー・監査レポートなどのテキストチャンク＋メタデータ設計
-Embedding生成（OSSモデル等）とQdrantorWeaviate への格納・検索ロジック実装
-tenantId・jurisdiction・regulationId等のメタデータフィルタを活用した検索API設計
・RAGパイプラインの構築（RAGFlow等）
-document.uploaded イベント起点のIngestion→テキスト抽出→チャンク分割→Embedding→ベクトルDB登録までのバッチ・ストリーム処理実装
-LangFuse等を用いた検索品質の評価と継続的改善
・NL2SQL サービスの設計・実装
-スキーマメタデータ管理（テーブル名・カラム名・日本語別名・リレーション定義）
-LLMを用いた自然文→SQL生成、および以下のガード実装

基盤の運用改善および次世代データ基盤の要件定義、設計、構築を担当して頂きます。

■具体的な業務内容
・現行基盤の課題整理および改善方針の策定
・次世代データ基盤の要望・要件整理・設計
・技術・ツール選定、比較検討
・パフォーマンスチューニング
・キャパシティプランニング
・CI/CDパイプラインの改善
・新規パイプラインの構築、旧パイプラインの閉鎖
※社内のデータ基盤ユーザーとのコミュニケーション
※リーダー、メンバーおよび関係各所に対する実装方針・技術選定結果などの説明
※会議におけるファシリテーションなど

クチコミAI分析サービスの運用保守（データ基盤構築など）をお任せいたします。

クチコミAI分析サービスの運用保守をご担当いただきます。
本サービスは Google Map に投稿されるクチコミを自動収集・分析・要約し、顧客の声を 集客、売上に貢献する資産 へ変換するプロダクトです。
サービスの安定稼働を最重要ミッションとし、プロダクトを支えていただける方を募集しています。
主な業務内容は下記を想定しております。
・システム設計（アーキテクト）：安定稼働を支えるための構成検討・改善
・システム運用：新規契約開始に伴う設定業務やデータ更新作業等の日々の運用対応
・システム改善：LLM のプロンプト改善や動作チューニングなど、既存モデルの品質向上に向けた調整
・問い合わせ対応：ユーザーからの技術的問い合わせ対応、必要に応じた軽微な改修
・バグ修正・小規模改修：安定稼働のための不具合修正や既存機能改善
※新規機能開発よりも、既存システムの運用安定化を重視したポジションです。

電気機器メーカー向けデータ統合基盤開発
基本設計書から詳細設計の作成（バッチ・ETL設計）
ETLツールを用いた実装、テスト計画書作成とテスト実施
AWS（Amazon EventBridge、Lambda、 Step Functions、Athena、S3）

500万DL越えの大人気お買い物アプリにおけるデータ基盤エンジニアを募集いたします！
現在PdMやマーケ担当がデータ分析を行い、ビジネス上の意思決定を行っています。
しかしながらサービスのグロースが進み、データの種類は増え、非機能要件が高度化し、社内での分析基盤のニーズや重要性が高まっております。
現在のデータ基盤開発の専任者いない状況を変えるべく、一人目のデータ基盤エンジニアを探しております。
データを通じてサービスをさらにグロースしていくにあたり、サービスの成長を一緒に推進していただけるような方を探しております。
0→1、1→10の開発において上流から下流まで幅広くご支援いただける方がマッチいたします。
【お願いしたいこと】
データエンジニアリング領域を一気通貫で支えていただける方を募集しております。
・データ活用ニーズの明確化〜収集データの仕様決定〜モデリング
・データパイプラインの設計・構築
・非機能要件定義（リアルタイム性、正確性、セキュリティ、ガバナンスなど）と設計・実装
・BIツールの設定・構築〜分析業務（一部）
・監視やモニタニング等含めた運用基盤の構築と実運用
・機械学習利用に向けたデータ基盤整備
【開発環境】
・DB：BigQuery、Dataform、Spanner
・Observability：CloudMonitoring,CloudLogging
・DevOps：Terraform, GitHubActions
・ツールなど：LookerStudio,GoogleSpreadSheets,GitHub,Slack,Notion
詳細の情報については面談の際にお話しさせていただきます！