【BigQuery/Python/常駐】データ分析基盤構築：MLエンジニアのフリーランス求人・案件
担当工程
基本設計,運用・保守,インフラ設計,インフラ構築,クラウド設計・構築,データ移行
案件の内容
全社データ分析基盤のアーキテクチャ設計・構築を担当していただきます。データレイク／DWH（BigQuery）の設計・運用、ETL／ELTパイプラインの設計・開発、クロスクラウドデータ連携（OCI → GCP）、データモデリング、Terraformによる IaC、AIデータアクセス基盤（MCP/Agent）の構築までを一貫して担当します。
求めるスキル
データ基盤・DWHのアーキテクチャ設計経験 大規模データ処理の設計・開発経験 クラウド環境におけるデータ基盤構築経験（GCP/AWS/OCI等） SQL・Pythonを用いたデータパイプライン開発経験 データモデリング経験 データ基盤におけるアクセス制御・セキュリティ設計経験
歓迎スキル
BigQuery・Snowflake・Redshift等の分析基盤運用経験 Apache Spark・Beam等の分散処理基盤経験 dbt・Dataform等のデータ変換基盤経験 Terraform等によるIaC運用経験 Iceberg・Delta Lake等のレイクハウスアーキテクチャ経験 クロスクラウドアーキテクチャ設計経験 LLM・RAG・MCP等のAIデータアクセス基盤構築経験 データガバナンス・PII管理・IAM設計経験
開発環境
言語：SQL, Python ライブラリ/フレームワーク：Apache Spark, Apache Beam, dbt core クラウド：Google Cloud（BigQuery, GCS, STS, VPC-SC, IAM）, Oracle Cloud（Exadata, Data Flow） データ：Parquet, Iceberg ツール：Terraform, GitHub AI/Data Access：MCP Server, Agent, RAG
商談回数
1回 (面談1回（エンド）)
開始時期
即日
稼働形態
常駐 (常駐（渋谷区）)
案件応募に関してよくある質問
案件の単価や費用をより詳しく知りたいです。
【BigQuery/Python/常駐】データ分析基盤構築：MLエンジニアのフリーランス求人・案件の詳細な単価条件は「募集状況を聞く」ボタンからお問い合わせいただくと、担当者よりご説明いたします。スキルやご経験に応じた単価のご相談も可能ですので、お気軽にお問い合わせください。
案件の必須スキルを満たしているか不安ですが、応募できますか？
お問い合わせ後に、担当者がスキルや経験をヒアリングし、案件とのマッチ度を確認いたします。必須スキルを完全に満たしていなくても、近しい経験があればご紹介できるケースもありますので、まずはご相談ください。
まずは話を聞きたいだけですが、問い合わせてもよいですか？
もちろんです。案件の詳細確認や条件の相談だけでもお気軽にお問い合わせください。高単価やリモート可の案件は募集が早期に終了する場合もありますので、気になった際はお早めのお問い合わせをおすすめします。
他の案件と並行して検討してもよいですか？
複数の案件を同時に検討いただくことは問題ございません。複数案件を比較することで、ご自身に最適な条件の案件を見つけやすくなります。