Apache Sparkのフリーランス求人・案件一覧(133件)
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【Node.js/リモート併用】建設業向け原価管理システム開発:バックエンドエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
建設業界向けの原価管理システムを開発するプロジェクトです。システム間連携を担うバックエンドAPIの開発を中心に、要件定義から設計、実装、テスト、運用保守までを一貫して対応いただきます。生成AIを活用した開発スタイルを取り入れており、チームの技術サポートや進捗管理も担っていただく想定です。
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【React/Python/リモート併用】デジタル資産ナレッジアプリ開発:フルスタックエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
デジタル資産台帳システムの開発において、データ取得(オリジン接続)と画面表示・可視化の両面を担当いただきます。オリジン接続側の実装が作業の大半を占める見込みで、接続とフロントエンドの両方に対応できる、特定領域の専門性よりも守備範囲の広さを重視するポジションです。
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【生成AI/AIエージェント/リモート併用】人流統計運用:運用エンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発・技術検証プロジェクトにおいて、人流統計システムの運用を担当していただきます。障害対応を含む商用作業、運用ツール開発(GAS)、ドキュメント作成、手順書等の検証、定型作業の実施など、運用面を幅広くご担当いただきます。SQLのコード読解力を活かした対応が求められます。
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【生成AI/AIエージェント/リモート併用】人流統計開発:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発・技術検証プロジェクトの一環として、人流統計データの開発を担当していただきます。Hadoop、Spark、Scala、Hiveを用いて要件定義から開発・検証・リリースまでを一貫して対応し、3年以上のシステム開発経験を活かした実装が中心です。SQLのコード読解力も求められます。
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【生成AI/AIエージェント/リモート併用】システム開発・技術検証:クラウド基盤エンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発・技術検証プロジェクトです。クラウド基盤の開発・運用を担当し、要件定義から開発・検証・リリース、AWS環境での保守運用までを一貫してご担当いただきます。3年以上のシステム開発経験と1年以上の運用経験を活かし、SQLのコード読解を含む幅広い業務に対応していただきます。
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【Databricks/常駐】データ活用基盤構築支援:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AI・データ活用基盤の構築プロジェクトにおいて、データ基盤/DWHのデータモデリング・設計、ETL/ELTパイプラインの設計構築を担当いただきます。SQLを用いた複数データソースの加工・統合を行い、業務要件からデータ構造を検討しながら、関係者と調整して自走して進めていただく役割です。
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【生成AI/リモート併用】AIエージェント・ローカルLLM技術検証:運用/監視担当のフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発・技術検証プロジェクトです。人流統計基盤の運用を担当し、障害対応を含む商用作業、運用ツール開発、ドキュメント作成、ツールや手順書等の検証、定型作業を行っていただきます。
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【生成AI/Hadoop/リモート併用】AIエージェント・ローカルLLM技術検証:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発・技術検証プロジェクトです。人流統計領域を担当し、Hadoop・Spark・Scala・Hiveを用いたデータ基盤の要件定義から開発、検証、リリースまでを一貫して担当していただきます。
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【生成AI/AWS/リモート併用】AIエージェント・ローカルLLM技術検証:クラウドエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発・技術検証プロジェクトです。クラウド基盤(AWS)の開発・運用として、要件定義から開発、検証、リリース、保守運用までを一貫して担当していただきます。
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【AWS/Databricks/リモート併用】大手自動車メーカー向けデジタル品質管理システム追加開発:クラウドエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
大手自動車メーカー向けのデジタル品質管理システムにおいて、市場での不具合を早期に察知し品質改善につなげることを目的とした追加開発を担当していただきます。新しいアーキテクチャへの対応に伴い、AWSおよびDatabricks環境の設計・構築を行うポジションです。VPCやS3、EC2、IAM、KMSなどAWS基盤の設計構築に加え、PrivateLinkによる閉域ワークスペースを用いたDatabricks環境の構築を、自ら調査・検証しながら進めていただきます。
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【生成AI・LLM/リモート併用】人流統計データ運用:インフラ・運用担当のフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを活用したシステム開発・技術検証プロジェクトにおいて、人流統計データの運用領域を担当していただきます。障害対応を含む商用作業、運用ツールの開発、ドキュメント作成、手順書等の検証や定型作業の実施が主な業務です。AI駆動開発の活用も視野に入れたプロジェクトです。
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【生成AI・LLM/リモート併用】人流統計データ基盤開発:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを活用したシステム開発・技術検証プロジェクトにおいて、人流統計データの開発領域を担当していただきます。Hadoop・Spark・Scala・Hiveを用いた分散処理基盤上で、要件定義から開発・検証・リリースまでを一貫して担当します。AI駆動開発の活用も視野に入れたプロジェクトです。
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【AWS/Python/リモート併用】データ分析基盤のクラウド移行:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
マーケティング事業者の精算系データ分析基盤について、GCP上で運用中のDWHをAWS環境へ統合・移行するプロジェクトです。AWS Glue(PySpark)を用いた移行処理の開発、ワークフローの実装および現行・新システムの比較検証までを担当していただきます。
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【Databricks/Python/リモート併用】データ基盤構築・データ処理開発:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
Databricksを活用したデータ基盤の構築およびデータ処理開発を担当していただきます。データレイク/DWH環境でのデータパイプライン開発、ETL/ELT処理、SQL・Pythonによるデータ加工、ジョブ設計・運用改善が主な業務です。
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【Hadoop/Spark/リモート併用】人流統計システムの開発:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いた技術検証プロジェクトにおいて、人流統計システムの要件定義から開発・検証・リリースまでを担当していただきます。Hadoop、Spark、Scala、Hiveを用いた分散処理が中心です。
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【AIエージェント/AWS/リモート併用】ローカルLLM活用システムのクラウド基盤開発:クラウドエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発・技術検証において、クラウド基盤の要件定義から開発・検証・リリース・保守運用までを担当していただきます。
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【DWH/ETL/リモート併用】通信系データ共有基盤のアーキテクチャ設計:アーキテクトのフリーランス求人・案件
案件の内容
通信系データ共有基盤プロジェクトにおいて、DWHおよび分析基盤の設計・改善を推進していただきます。データモデル設計、ETL/ELT基盤の設計・改善、データパイプライン構築と、分析基盤全体のアーキテクチャ設計・技術課題の整理が主な業務です。
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【生成AI/AWS/リモート併用】AIエージェント・ローカルLLM活用システム開発:チームメンバーのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIエージェントおよびローカルLLMを用いたシステム開発と技術検証を担当していただきます。クラウド基盤の要件定義から開発・検証・リリース・運用保守、および人流統計システムの開発・運用が主な業務です。
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【DWH/データ基盤/リモート併用】通信系データ共有基盤のDWH・分析基盤設計:アーキテクトのフリーランス求人・案件
案件の内容
大手通信系のデータ共有基盤プロジェクトにおいて、DWH・分析基盤の設計と改善を推進していただきます。データモデル設計、ETL/ELT基盤の設計・改善、データパイプライン構築に加え、アーキテクチャ設計や技術課題の整理・改善提案までを担うポジションです。
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【PHP/Laravel/フルリモート】製造業向けSaaS開発:バックエンドエンジニア/アーキテクトのフリーランス求人・案件
案件の内容
製造業向けDXプロジェクトにおいて、マルチテナントSaaSのアーキテクチャ設計・改善とバックエンド開発を担当していただきます。API・DB設計、性能改善、技術的負債の解消、コードレビューまで幅広く関わるポジションです。
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21 - 40/件 全133件
Apache Sparkのフリーランス案件・求人に関する情報
Apache Sparkのフリーランス求人・案件単価相場
Apache Sparkのフリーランス求人・案件について
Apache Sparkとは
Apache Sparkは、大規模データの高速処理を実現するオープンソースの分散処理フレームワークです。メモリ内(インメモリ)でデータを処理する仕組みにより、従来のHadoop MapReduceと比較して飛躍的に高速なデータ解析が可能であり、現在のビッグデータ処理におけるデファクトスタンダードとなっています。
主な特徴と役割
バッチ処理、ストリーミング処理(Spark Streaming)、機械学習(MLlib)、SQLクエリ(Spark SQL)など、多様なワークロードを単一のプラットフォームで統合的に扱える点が最大の特徴です。主にPython (PySpark)、Scala、Javaを用いて開発され、データパイプラインの構築や大規模ログ解析などで中心的な役割を果たします。
市場動向と将来性
AWS (EMR, Glue) や Google Cloud (Dataproc) といったクラウドサービスでの採用が進んでおり、データエンジニアやデータサイエンティストとしてのフリーランス案件は非常に豊富です。特に大規模データを扱うAI開発やデータ基盤構築の現場では必須スキルとされ、高単価で安定した需要が見込まれます。
Apache Sparkのフリーランス案件に関するよくある質問
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