【作業内容】 金融系SaaSサービスにおけるデータ解析および機械学習モデルの活用をご担当いただきます。 データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデル構築・評価・改善、機械学習モデルのパフォーマンス最適化、プロダクト内および社内へのAI導入対応に携わっていただきます。 【開発環境】 開発言語:Python、TypeScript 機械学習・統計モデリング:scikit-learn、LightGBM、pandas、numpy クラウド:Google Cloud Platform 分析基盤:BigQuery アプリケーション:Next.js、FastAPI 構成管理:Terraform、Cloud Build データ関連:Dataform、Cloud Storage 可視化:Metabase、Redash その他:Docker、GitHub、Slack、Github Copilot
・BigQuery / Cloud StorageなどGoogle Cloudを用いたデータ分析経験 ・Google Cloudを用いたデータ基盤の構築・運用経験 ・Pythonを用いた機械学習モデルの実装経験 ・scikit-learn / LightGBMなど機械学習ライブラリの利用経験
・与信、不正対策領域におけるデータサイエンス経験 ・プロジェクトまたはチームリード経験 ・LLM等の生成AIに関する知見・実務経験
2026年2月19日





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ココナラテック(旧:フリエン/furien)
運営会社:株式会社ココナラテック
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エンジニアがフリーランスエージェントを選ぶコツ
スキルや言語、稼働可能な日数に特化してフリーランス案件を紹介してくれるエージェントもあるため、自らの希望に合った案件があるかを考慮してエージェントを選ぶことがおすすめです。フリーランスHubでは、フリーランスエージェントの各特徴やおすすめポイントの閲覧、エージェントへの応募を一括で行うことができます。フリーランスエージェントとクラウドソーシングサイト(サービス)の違い
フリーランスエージェントは企業の案件とフリーランスを検討している人のマッチングをカウンセリングや営業代行を通してサポートするのに対し。クラウドソーシングはサイト上で直接案件を探すものになります。クラウドソーシングサイトを利用する際は、フリーランスと発注者が直接プラットフォームでやり取りするため、エージェントによるサポートはありません。フリーランスHubではフリーランスエージェントの保有する案件を多数掲載しています。フリーランスの将来性やニーズ
フリーランスは契約期間が定まっているため、企業は経営や事業の状況に合わせて必要な人材配置を実施できるため、今後の流動的な事業環境においても需要が高まると予想されています。業務委託契約でフリーランスを受け入れる企業は増加しており、今後もニーズが高まる傾向にあります。