データエンジニア

の副業（業務委託）案件・求人情報

💻 職務内容 システムの「要」であるデータベース領域を中心に、保守から新規開発、移行まで幅広いフェーズに深く入り込んでいただきます。 ⚪︎ 既存基幹システム（Oracle／PL/SQL）の調査、改修対応 └ まずは既存のコードを読み解き、現行システムの仕様やデータの流れを正確にキャッチアップしていただきます。 ⚪︎ 業務要件に基づくMySQL（ストアドプロシージャ）での新規開発 └ 現行の仕様を理解した上で、新しい環境のビジネスロジックをMySQLのストアドプロシージャを用いてゴリゴリと組んでいただきます。 ⚪︎ データ移行に伴う設計、テスト、検証作業 └ 本プロジェクトの最重要ミッション！膨大なデータを安全に引っ越しさせるためのシナリオ設計から、綿密なテスト・検証までを主導していただきます。 ⚪︎ 本番稼働後の障害対応および原因調査 └ 移行して終わりではなく、自分が手掛けたシステムの安定稼働を最後まで見届け、トラブル時にはいち早く原因を特定していただきます。 🌟 この案件で得られる3つのメリット 1. 「脱Oracle・オープンソース移行」の市場価値の高い実績 └ ライセンス費用削減などの背景から、OracleからMySQL等への移行ニーズは市場で爆増しています。この「異種DB間の移行経験」は、今後のキャリアにおいて間違いなく強力な武器になります。 2. 既存解読から新規構築までの一気通貫した経験 └ 上流の移行設計から開発、テスト、リリース後の運用保守まで、システム刷新の全フェーズを経験できるため、エンジニアとしての総合力が格段に上がります。 3. エンタメ業界の大規模データに触れる面白さ └ トラフィックやデータ量が膨大なエンタメ業界ならではのダイナミックで責任あるDBエンジニアリングを体感できます。

【案件概要】 【BigQuery/Terraform】世界を相手に開発プロセスそのものを「AI化」する。 ■ 「作る」だけじゃない。開発の「常識」をハックする。 今回のミッションは、Google Cloudをベースにしたグローバル規模のデータ分析基盤の構築です。 これだけ聞くとよくある話に聞こえるかもしれませんが、特筆すべきは「開発プロセスのAI化」への本気度です。 GitHub Copilot EnterpriseやCursorといった、今エンジニアが最も熱狂しているコーディングエージェントを単に「使っていいよ」ではなく、「チーム全体の標準としてどう組み込み、どうポリシーを策定するか」からお任せします。 「ツールに踊らされるのではなく、ツールを使って開発の限界値を引き上げる」 そんな、エンジニアとしての本能をくすぐる試行錯誤がここにはあります。 ■ 現場の「ヒリつく」面白さ グローバル×セキュリティの極致： 世界中のデータを扱うため、個人情報保護法などの厳しい規制をクリアする必要があります。Terraformを用いたIaC（Infrastructure as Code）で、一寸の狂いもないセキュアな機密データ管理体制を設計する。 これは、最高難度のパズルを解くような快感です。 GoとPythonによるリアルタイム処理： Pub/Subを用いたリアルタイムログ転送や大規模データの抽出ロジック実装。 パフォーマンスが求められる領域であなたのGo/Pythonスキルを存分に振るっていただきます。 「守り」と「攻め」のエンジニアリング： 監視や保守といった「守り」はもちろん、次世代の技術選定やレビューといった「攻め」の業務まで。データエンジニアリングの全方位をカバーする、まさに「フルスタック・データエンジニア」への道です。 ■ テックスタック ・Infras: Google Cloud (BigQuery, Pub/Sub, etc.) / Terraform ・Languages: Python, Go ・AI/DevOps: GitHub Copilot Enterprise, Cursor, GitHub ・Focus: Global Scale / Security / AI-Driven Development

- データ基盤の設計（全体アーキテクチャ、データモデリング、命名規約・設計方針） - ELTパイプライン構築（取り込み、増分、再実行性、監視、障害対応の設計） - dbtによる変換処理の実装（staging / mart、テスト、ドキュメント、リネージ） - DWHパフォーマンス最適化（パーティション/クラスタ、コスト・性能チューニング） - データ品質担保（テスト設計、異常検知、データ契約/SLAsの整備） - BI/分析側が使いやすいデータマート設計（粒度、履歴、指標定義の整理） - 運用改善（監視、権限、リリースフロー、CI/CD、障害の再発防止） 副業も歓迎 ※稼働工数などは応相談

- VB.NET - Java

大手企業/ITベンチャー含め様々なプロジェクトで 希望するBD設計・移行・構築案件に参画していただきます。 ※スキル、希望により、リーダー、PM業務もお願い致します。

「データとテクノロジーでビジネスを加速させる。」をミッションに掲げ、BtoBセールスのデジタル化を推進するSaaS「SalesNow」にて、将来のCDO（Chief Data Officer）候補となるデータエンジニアコアメンバーを経営陣直下で募集します。 SalesNowは、業界最大規模（日本全国510万社）の企業情報サービスで、日々莫大な企業データを収集・整理しています。「企業データ」がSalesNowのコアとなっており、さらなるデータ強化に予算・人的リソースを割いていくフェーズです。 現状データチームは業務委託2名 / インターン7名で構成されており、経営陣と共に強固なデータチームを創っていく初期コアメンバーを募ります。 - 長期的な競合優位性を構築するためのデータ収集戦略設計 - 企業データの収集・整理が行える基盤・仕組み構築 - データを収集・整理するだけでなく、ユーザーへの価値提供まで責任を持つ - 長期的な競合優勢を構築するためのデータ収集戦略の立案・実行 - Pythonを用いたスクレイピングプログラムの作成 - HTMLをパース・整形・保存するETLプロセスプログラムの作成 - データベース設計・モデル作成・管理、データ分析基盤の作成 - 上記を実現するインフラ（AWS Batch/Lambda/S3/RDS/RedShift等の整備）作成・管理 - データチーム全体の基盤・仕組み作り - 収集したデータをユーザー視点でアプリケーションに落とし込む機能要件定義・実装 - 言語: Python, TypeScript, Scss - ライブラリ: React, SQLAlchemy, Scrapy, Selenium, Beautiful Soup, など - 状態管理: SWR - フレームワーク: FastAPI, Next.js, Tailwind CSS - インフラ: AWS（ECS, EC2, RDS, S3, DynamoDB, Lambda） - デザイン: Atomic Design, figma - GitHub Projects を利用したスクラム開発 - 4 ~ 8 人のチーム内でリリース完結するスクラムチーム - 2週間単位でのスプリント / 見積り実施 - 月次でのKAIZEN振り返り Slack / Zoom / Gmail / Pardot / GA / Google SS / Salesforce / GoogleMeet / Github / Notion - フルフレックス / フルリモート - slackやgooglemeetを中心としたコミュニケーション **※複業からスタートし, 1 ~3ヶ月相性を見てフルコミットするか否か決定することも可能です。** 半期ごとに評価あり

- クライアント要件に基づくQlik Senseダッシュボードの設計・開発 - 複雑なデータソースからのETL処理（ロードスクリプト）の実装 - パフォーマンスを考慮したデータモデリング（QVD階層設計など） - 既存ダッシュボードの改修およびパフォーマンスチューニング - （案件により）クライアントへの技術的な提案および要件定義のサポート

- DataSpiderを用いたデータ連携処理の設計・開発 - 連携ジョブの実装・改修 - 単体テストの設計および実行 - 疎通テスト・結合テストの設計および実行 - 導入支援、運用・保守対応 - 既存ドキュメント（要件定義書／設計書／仕様書）をもとにした作業 ※入出力対象：DB、ファイル

- GCP上でのデータ基盤／分析基盤の設計・構築 - Project / IAM / VPC などの基本インフラ設計 - BigQuery / Cloud Storage を中心としたDWH設計 - データパイプライン（主にBatch）の設計・実装 - Cloud Run を用いた以下の実装・設計 - 軽量バッチ処理 - API / Webhook 受信処理 - 外部サービス連携処理 - 非機能要件（セキュリティ／コスト／運用）を考慮した構成設計 - 既存GCP構成のレビュー・改善提案 業務委託（副業可） 週2日程度想定（稼働率30-40%） 中長期前提（案件ごとに継続あり）

日本最大級の化粧品クチコミサイトを運営する大手化粧品会社の多岐にわたる各部門のデータ分析・モニタリング環境の整備など、メインに担当している部門にてデータエンジニアとして必要なデータの抽出などお任せいたします。 ＜具体的には…＞ ・ビジネスモニタリング/データ分析業務 ・200行前後のSQLを記述・データ要件、分析要件の定義 ・ダッシュボード作成など

Azure を用いたデータ基盤構築、業務フロー整理、課題抽出など、スキルに応じて領域を担当いただきます。 以下いずれか、または両方か選択が可能です。 ■①データ基盤・Power BI領域 ・Azure を活用したデータ分析基盤の構築／運用 ・Power BI を用いたレポート作成、可視化 ・データ調査・加工・分析 ・BIプロトタイプ作成 ■②業務整理・要件定義領域 ・業務ヒアリング／コミュニケーション ・業務フロー、IPO表等を用いた As-Is/To-Be の可視化 ・課題抽出、要求仕様化 ・プラットフォーム構想に向けた要件定義

以下のような業務を想定しておりますが、これまでのご経験や得意分野に合わせてご相談できればと考えております。 - クライアントの業務システムなどの膨大な量のデータを蓄積・加工・分析 - 経営層の意思決定に活用するデータプラットフォームの企画、設計、実装

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 - 開発言語：TypeScript、Python - インフラ：Google Cloud Platform - 構成管理：Terraform - ソースコード管理：GitHub - CI/CD：Github Action、Cloud Run - コミュニケーションツール：Slack、Google meet - タスク管理：Jira 会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

当社クライアント向けにアクショナブルなダッシュボードの提案から、ダッシュボードやDWH／DMの構築、施策立案支援や効果検証、及びデータドリブン経営の推進支援まで幅広くご担当いただき、利用するツールの制約に引きずられることなく、クライアント課題の解決のための提案・推進いただきます。 データ利活用の観点でクライアントを牽引する役割を担うために、データの意味理解や前処理、ダッシュボード構築などの業務を通して、顧客以上にビジネスや業界を理解した提言、実践、教育を通して、クライアントとの信頼関係を構築いただき、データとの対話を通した初期分析や過去の知見などを手掛かりに、クライアントの目指すべき方向性やゴールの設定をリードいただきたいです。 - TableauやPowerBI, LookerStudioなどのデータ可視化ツールを使用したダッシュボード提案・構築業務 - データから得られる示唆提言、施策提案、及び効果検証 - マルチクラウド環境（Google Cloud、AWS、Azure）、列指向データベース（BigQuery, Snowflake, Redshift）を活用した大規模データの抽出や加工業務、及びDWH／DMの設計・構築・運用支援業務 - 顧客との定例会での報告業務 - データドリブン経営を推進するためのデータ民主化支援、KPI設計、及びデータ戦略立案支援 - 予測AI、時系列予測、LLM、ロケーションアナリティクスなどを利用した拡張分析 - クライアントのビジネス拡大を支援するための提案業務 読売新聞社 / HONDA/ アミューズ/ 東宝/ 東京ガス/ 東北大学/ LION/ SONY　他 - 東京読売グループ：読売グループのデータ分析基盤「yomiuri ONE」を超短期で構築したプロジェクト - 東京ガス：大規模組織のデータ利活用推進メンバーが実践するデジタルイノベーション　 - データ可視化ツール：Tableau, PowerBI, LookerStudio など - クラウド環境：Google Cloud, AWS, Azure など - データベース：BigQuery, Snowflake, Redshift など - その他：SQL, Python, R等のデータ処理言語 - 実践的で事業成長につながるテクノロジーやデータ活用を重視している - 単なる作業者ではなく、プロフェッショナルとしての姿勢や考え方を大切にしている - 深化と探索いずれもOKだが、常に新しいことに挑戦しつづけている - 自発的な情報発信や提案、コミュニティづくりを非常に高く評価 - リモートとオフィスのハイブリッド勤務をOKとし、自律的な働き方を推奨 - メンバー同士で情報共有や教え合う環境を確保するため、客先常駐は原則なし （セキュリティ等の理由で必須の場合を除く） - 実績多数のマネージャ陣や役員が活躍できる案件や環境づくりをサポート - 月に１度の全社会議にて、会社の進捗や新しい取り組みを共有 - 最寄駅：都営三田線／御成門駅 - 在宅勤務・リモートワーク：相談可 無

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 - 各種データをBigQueryに集約する - BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する - BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 - Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 - BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。 CDO：1名 データチーム：3名 データチーム配属となります。 30代が中心として活躍いただいております。 - クラウド基盤: Google Cloud - 使用しているクラウドサービス: BigQuery, Cloud Composer, Cloud Run 関数, Cloud Run, Dataflow, ロギング, Cloud Monitoring など - 開発言語: Python, SQL, Go など - BI: Redash, Tableau - その他ツール: Github, Slack, Jira, Confluence

•クリニックの顧客情報・電子カルテ・会計情報などのデータを、弊社SaaSプロダクト『medicalforce』に移行する業務 ・PythonまたはSQLを使用して、顧客システムからデータを取得 ・取得したデータを『medicalforce』の形式に変換し、正確かつ効率的に移行を実施 ・RPAツールを用いた業務フローの設計・シナリオ作成 ・各案件に応じた関係者へのヒアリング、および仕様の整理 ・作成したシナリオの実行・監視、およびエラー発生時の対応 ・シナリオの運用・改善・保守対応 ・上記に関連する業務全般の推進 ※ご志向性に応じて、中長期的に自動化の推進や、新規サービスのデータ移行業務などご相談させてください

•クリニックの顧客情報・電子カルテ・会計情報などのデータを、弊社SaaSプロダクト『medicalforce』に移行する業務 •PythonまたはSQLを使用して、顧客システムからデータを取得 •取得したデータを『medicalforce』の形式に変換し、正確かつ効率的に移行を実施 ※ご志向性に応じて、中長期的に自動化の推進や、新規サービスのデータ移行業務などご相談させてください - スクラム開発をしており、チームで働くことを楽しめます。 - スクラムマスターは当番制を敷いており、全員でスクラム開発を推進しています。 - この進め方がうまく行っている為、開発部門だけではなく、全部署（営業や人事も）にもスクラム体制で進めています。 - 団結力のあるチーム20〜40代（平均年齢30.1歳）かつサービス志向のメンバーが在籍しています。 - 次々に新しいプロダクトを作っていく事業戦略を取っており、かつ基幹システムとして多くの機能が求められるプロダクトのため、新しいポジションや役割が絶えず生まれる環境です。 - そのため、エンジニアとしてのチャレンジ機会が多く、様々な業務を通しスキルを磨くことができます。 実装とFBのサイクルを楽しめる顧客が毎日欠かさず利用するプロダクトのため、本当に求められているものを作る必要があります。そのため、以下のサイクルを楽しむことができます。 ① その機能が必要な理由を理解する（ユーザーストーリーを明確化） ② チームで機能のあるべき姿を議論する（リファイメンで仕様・設計を固めて実装） ③ ユーザーからFBを受ける（喜びの声や改善要望） スクラムをベースとした開発をしており、振り返りを通じ開発プロセスを改善し続けています。 また毎日朝会にてその日の作業や抱えている課題の共有を行い、スプリントの終わりに振返りを行うなど情報共有やチームビルディングにも力を入れ、チームでの開発を大事にしています。 dev a：5名　スクラム開発チームA dev b：5名　スクラム開発チームB CRE：4名　 運用保守開発のチーム サポート：4名 データ移行：1名 ※平均年齢30.1歳、男女比率 5：1 - 2020年11月：創業、シード調達 - 2021年03月：自由診療向けオールインワンSaaS『medicalforce』リリース - 2021年11月：プレシリーズA1億円調達 - 2022年01月：人員拡大に伴い、オフィスを渋谷に移転 - 2022年11月：シリーズA6億円資金調達 - 2023年01月：人員拡大に伴い、オフィスを五反田に移転 - 2024年02月：シリーズB15億円資金調達 - 2024年05月：警備業向けオールインワンSaaS『警備フォース』リリース

現在、弊社ではETLにTrocco、DWHにBigQueryを用いた分析基盤がありますが、まだ利用は限定的であります。 今後は全社的にデータを利用した分析や意思決定を行うことができるような組織を目指しており、多くのメンバーが活用しやすいデータ基盤の構築と運用方針の策定などを担っていただきたいと思います。 具体的には、以下のようなお仕事内容を想定しております。 - データ基盤の運用や方針策定 - データレイクやウェアハウス、マートの設計や ETL（ELT）の実装 - データ利用部門との課題の定義、要件整理 - データの可視化やデータ活用の支援及び推進 - バックエンド：Ruby（Ruby on Rails）、GraphQL、Go、Elasticsearch - フロントエンド：TypeScript、React、Next.js、Storybook、Cypress - インフラ：AWS(ECS、Fargate 、RDS、CloudFront、S3、SES、ELB、ElastiCache、Route 53、Cognito...)、Terraform、Docker、Terraform - モニタリング： Datadog、Bugsnag - 分析：BigQuery、Trocco、Redash、Looker - その他ツール： GitHub、GitHub Actions、Slack、Notion、JIRA - 技術とプロダクトに対する熱意と関心を持ち、個々の専門知識を活かして事業課題を解決する意欲あるエンジニアが多く在籍しています - コミュニケーションを重視する風土があり、メンバーは文章や口頭のコミュニケーションの両方を気軽に行えるような環境で働いていま - 技術的な知識のインプットとアウトプットを重視し、開発ブログや社内LT、会社イベント（ハッカー鮨など）を通じて、エンジニア同士での情報共有や技術文化の促進を積極的に推奨しています

水処理インフラ領域におけるAIプロダクト開発を進める上で下記2つの課題に直面しています。 - 水処理プラント内に設置されているセンサーから取得するデータの正確性が担保されていない。 - 水処理プラント内でセンサーが順次追加されていくので、どれが有効なデータかの判断に苦労し、分析業務負荷が上がっている。 そこでこの課題解決を担って頂くデータマネージャーを探しています。 データマネジメントを担当して頂きます。 具体的な業務例は以下になります。 - メタデータ管理 (例：水処理プラント関連データの構造や意味を整理して管理) - マスターデータ管理 (例：水処理プラント関連データをデータ基盤内で統合する共通ID体系の定義。定義したID体系へのデータ変換) - データモデリング (例：データ利用者が利用しやすい形になるようにデータウェアハウス内のデータ構造を定義) - データ品質管理 (例：データ品質指標の定義とモニタリング。データ転送時のデータ品質担保) - データセキュリティ (例：IAM設計。個人情報の扱い定義) データ基盤開発は別職種であるデータエンジニアと分担して進行します。 両者の役割分担は下記のようになります。 - データマネージャーの役割：データマネジメントの方針設計、要件定義。 - データエンジニアの役割：データマネージャーが定めた要件を実現するためのシステム設計 /開発 / 運用 (例：ETL処理の開発)

- 詳細は面談時にお伝えできればとおもいますが、現在開発中のプロトタイプの製品について構造解析をするところからスタート - その後、課題点を抽出し、材料や製造方法含めて改良版の開発に取り組んで頂きます。 - 製造にも関わるため、製造部門のエンジニアとも連携しながら進めて行きます。 - 使用するソフトウエアについては、Fusion, Grasshopper等を想定していますが、相談の上決定させて頂きます。 - 医療機関と連携して進めているため、プロトタイプをすぐに医療現場で試し、フィードバックをうけ、さらなる改善に生かすことができます。 - 大手企業と異なり、スピード感をもって開発に取り組めることが醍醐味の一つだと思います。