Apache Sparkのフリーランス求人・案件一覧(88件)
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【Snowflake/Databricks/リモート併用】AIガバナンスソリューション企画支援:機械学習エンジニア/システムコンサルのフリーランス求人・案件
案件の内容
大手ITコンサルファームのデータドリブンコンサルティング部門におけるAIガバナンスソリューションの企画・型化を支援いただく案件です。既存AIガバナンスルールの詳細化と、それをデータ基盤上に実装する際の具体的な方式検討が主なテーマです。担当者と並走しながらルールのブラッシュアップから実装方式の検討・運用設計まで一緒に推進いただきます。
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【Snowflake/Databricks/フルリモート】データガバナンス・データ基盤コンサルティング:データアーキテクトのフリーランス求人・案件
案件の内容
データ活用基盤に関する複数プロジェクトにおいて、データマネジメント領域の上流支援を担当。SnowflakeやDatabricksを活用したデータ基盤整備に加え、データガバナンスやメタデータ管理の仕組みづくりを推進します。
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【Snowflake/Databricks/リモート併用】ITコンサル向けAIガバナンスソリューション企画支援:コンサル/企画のフリーランス求人・案件
案件の内容
データドリブンコンサルティング部門におけるAIガバナンスソリューションの企画・型化を支援いただく案件です。既存AIガバナンスルールの詳細化と、それをデータ基盤上に実装する際の具体的な方式検討が主要テーマです。担当者と並走しながら、ルールのブラッシュアップから実装方式の検討・運用設計まで一緒に推進いただきます。
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【BigQuery/Python/Google Cloud/ハイブリッド】不動産テック企業データ分析基盤構築:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
スタートアップ不動産テック企業にて、データ分析基盤構築とレコメンド機能開発をご担当いただきます。Google Cloudベースのデータパイプライン構築、DWH運用、レコメンド機能の開発・改善を主体的に推進いただきます。
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【AI/RAG/LLM/リモート併用】データ分析基盤構築/AI・DX推進:PM/PMOのフリーランス求人・案件
案件の内容
データ基盤・AI領域を中心とした複数プロジェクトに参画し、要件整理・合意形成・顧客折衝・提案資料作成・プロジェクト推進を担当。AI(RAG/LLM)関連の企画・検証・導入支援、データ分析基盤構築支援など、経験と志向に応じてアサインします。
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【Linux/S3/リモート併用】研究機関向け次世代データ基盤PoC支援:アナリストのフリーランス求人・案件
案件の内容
学術総合研究所における次世代データ基盤(データレイクハウス)の最適製品を調査・検証・提案する案件です。製品調査、検証環境でのPoC、性能測定、推奨構成・費用案の策定、顧客への技術説明・提案までを担当していただきます。
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【Databricks/生成AI/リモート併用】エンタープライズ生成AIソリューション開発:アナリストのフリーランス求人・案件
案件の内容
Databricks AIプラットフォーム、Data Genie、ベクターデータベース、RAG、AIエージェント、MLflow、プロンプトエンジニアリング技術を活用した、エンタープライズ生成AIソリューションの設計・開発を担当いただきます。
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【GCP/AWS/リモート併用】ビッグデータ基盤構築PM:PMのフリーランス求人・案件
案件の内容
大手事業会社向けビッグデータ基盤構築プロジェクトのインフラ基盤チームのPM募集案件です。現行基盤のマネジメントに加え、次世代データ基盤の構想策定、提案からアーキテクチャ刷新までを担当いただきます。インフラ基盤のビジョン策定、ロードマップ提案、大規模インフラプロジェクトのPM(進捗・課題・品質・リスク管理)、顧客・開発チーム・ベンダーとの調整、要件整理、クラウド基盤・Platform Engineering推進が業務です。
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【Databricks/生成AI/リモート併用】BI・生成AIソリューション設計開発:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
Databricks AIプラットフォーム、Data Genie、ベクターデータベース、RAG、AIエージェント、MLflow、プロンプトエンジニアリングを活用したエンタープライズ向け生成AIソリューションの設計・開発案件です。
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【Databricks/生成AI/リモート併用】BI・生成AIソリューション設計開発:アナリストのフリーランス求人・案件
案件の内容
Databricks AIプラットフォーム、Data Genie、ベクターデータベース、RAG、AIエージェント、MLflow、プロンプトエンジニアリングを活用したエンタープライズ向け生成AIソリューションの設計・開発案件です。
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【BigQuery/GCP/Python/リモート併用】事業会社向けデータ基盤構築:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
事業会社のデータ基盤構築プロジェクトにおいて、構想〜初期構築フェーズから参画いただきます。データ連携ツール選定・アーキテクチャ検討、ベンダー調整、データ連携(ETL/ELT)実装・運用、既存処理の改善などが主な業務です。
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【データ基盤/AWS/常駐】データレイクハウスPoC:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
データ基盤・データレイクハウスのPoC(概念実証)案件です。技術調査・検証・提案〜ドキュメント作成を担当いただきます。実装開発工程は原則ありません。
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【Snowflake/AWS/リモート併用】製薬業向けデータ分析基盤構築・運用:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
製薬業向けデータプラットフォームの構築・運用プロジェクトにおいて、シニアデータエンジニアとしてAWS・Snowflakeを活用したデータパイプラインの設計・開発・最適化を担当いただきます。SQLを用いた大規模データ処理、システム間データ連携の実現に加え、データ活用基盤の高度化を推進いただきます。
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【TypeScript/リモート併用】AIソリューション提供企業向けソフトウェアエンジニア:QAエンジニア/SEのフリーランス求人・案件
案件の内容
AIソリューション提供企業におけるソフトウェアエンジニアです。主にテスト自動化・テスト品質改善・テストケースのライフサイクル設計/運用や、AI/LLMを活用したテストケース生成エージェント構築、CI/CDへの自動テスト組み込みをご担当いただきます。
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【AWS/Databricks/リモート併用】リース業向けデータレイクハウス基盤構築: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
総合リース業向けのデータレイクハウス環境標準化プロジェクトです。AWS上でDatabricks(またはSnowflake)を利用したアーキテクチャの検討、データレイクハウス環境の構築方針策定、権限設計、ネットワーク設計、監視設計を担当いただきます。
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【Power BI/Snowflake/リモート併用】リース業向けPower BI基盤構築PoC:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
総合リース業向けPower BIのPoC(概念実証)案件です。既存BIツールの更改に伴い、Power BIで現行機能の再現性を検証します。ダッシュボードや抽出条件を利用したデータダウンロードツールとしての利用を想定した基盤構築を担当いただきます。
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【Databricks/Python/常駐】金融機関向けデータ基盤:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
金融機関向けデータ基盤構築プロジェクトにて、Databricksを活用したデータ整備を担当。データマート構築やデータパイプライン実装を中心に、設計内容を踏まえたデータ加工・整備を推進します。
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【Databricks/SQL/常駐】金融向けデータ基盤アーキテクト支援:アーキテクトのフリーランス求人・案件
案件の内容
金融機関向けデータ活用基盤構築プロジェクトにて、データアーキテクトとして参画。Databricksを活用したデータ基盤の設計を中心に、データモデルやパイプライン設計、技術方針の策定など上流工程を担当。開発メンバーへの設計方針展開や品質を考慮したアーキテクチャ設計を推進します。
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【Snowflake/フルリモート】データガバナンス・データ基盤コンサルティング支援:戦略系コンサルタントのフリーランス求人・案件
案件の内容
データ活用基盤に関する複数プロジェクトにおいて、データマネジメント領域の上流工程を担当。データ基盤整備に加え、データカタログ/メタデータ管理、アクセス権限設計などのガバナンス整備を推進し、顧客とのディスカッションを通じて課題整理〜方針策定〜要件定義まで主体的にリードする。
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【Databricks/Python/常駐】金融向けデータ基盤開発支援:データエンジニアのフリーランス求人・案件
案件の内容
金融機関向けデータ活用基盤の構築プロジェクトにて、Databricksを活用したデータ整備(データマート作成、データパイプライン構築、データ加工・集計処理、ETL/ELTの開発・改善)を担当。設計内容を踏まえた実装を推進いただきます。
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21 - 40/件 全88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。
