Amazon Web Servicesのデータクレンジングをフリーランス個人へ依頼・外注 56ページ目

データベースエンジニア 大澤 舞緒 (osm3325)

大規模データ基盤およびPythonが得意です

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8日前 対応可能です

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プロフィール閲覧いただきありがとうございます。

個人事業でITエンジニアに従事しています。
下記詳細経歴やスキルとなります。
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生命保険会社での顧客管理システム開発を皮切りに、通信・製造・金融など多様な業界で業務系システムの開発に従事。RPA・Python・Salesforceを用いたDX支援や自動化業務など、幅広い技術を現場で実装してきました。要件定義から設計、開発、テスト、運用保守までを一貫して担当できるフルスタック志向のエンジニアです。

通信業界では、社内DX支援としてPythonによる業務効率化ツール（Webスクレイピング、IP検索等）を開発し、UI改善提案も含めユーザビリティ向上に貢献。
製造業では、DataRobotとPythonを用いた需要予測モデルの構築を担当し、前処理・外部データ分析・感情分析を通じて予測精度向上を実現しました。
独立後は、通信大手のビッグデータ基盤開発に参画。HiveからTrino・Sparkへのデータ処理基盤移行や、TeradataからRedshiftへのDWH移行を担当。DDL設計、ETLジョブ実装、リリース業務までをリードし、処理速度と安定性を両立させた大規模分散処理環境の整備に貢献しました。運用フェーズでは障害調査・性能改善にも携わり、分析基盤運用の品質向上を実現しています。

技術力だけでなく、教育・支援にも強みがあります。過去にはRPA・VBA・SQL研修制度を社内で立ち上げ、未経験者の育成を実施。チーム全体の底上げを行い、現場の信頼を獲得しました。課題発見から改善策提案までを自ら行動に移せる点が強みです。

・技術スタック
Python（Pandas / NumPy / scikit-learn / Selenium / Tkinter / openpyxl）
SQL（HiveQL, Teradata, Redshift, MySQL）／Trino, Spark, Airflow, Hadoop
AWS, S3, Docker, Kubernetes／Salesforce, DataRobot
GitHub, VSCode, Jupyter Notebook, Backlog, Confluence

よろしくお願いいたします。

その他プログラマ・エンジニア サカイ (yasusk)

データエンジニアとして主にデータパイプラインやデータ基盤の構築、保守をやっております。

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13日前 対応可能です

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2019年よりSEとして、サーバー移行やWebアプリ開発、運用保守に従事しました。
2021年からBIエンジニアを1年、データエンジニアを2年、2024年11月からフリーランスとしてデータエンジニアをやっております。

データ分析するためにサイロ化したデータ収集や基盤の構築の要望がありましたらぜひご相談ください。

クラウドによりデータ活用を促進しビジネス成長を支援します

300,000円~

デスクトップアプリエンジニア da (ehslia)

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デスクトップアプリエンジニア しろくまくん3 (shirokumakun3)

複数の社内インフラシステムを担当！

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25日前 対応可能です

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社内インフラの設計から開発、保守までを長年担当してきました。ある程度の専門知識、開発・サーバ環境の構築などができます。単純作業も得意なので、集計や分析のための元ネタ作成など任せてください。

本人確認済み

テストエンジニア Hatineko (works0215)

開発歴10年以上の現役QAエンジニア

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15日前 対応可能です

適格請求書に対応 インボイス制度の適格請求書を発行できます

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開発歴(C#/Java) 10年以上、QAエンジニア歴5年以上、データベースのデータ解析も得意です。

プロジェクトマネージャー (PM) synops (sugamon)

データ整備・業務フローを踏まえた移行設計を中心に対応します

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1時間前 対応可能です

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データ整理・移行前設計を中心に対応しているエンジニアです。

スプレッドシートやCSVが散在し、
「どれが正しいデータか分からない」
「このままSaaSに移行前の状態として本当に大丈夫か不安」
といったフェーズの整理を主に担当しています。

特に、CRMや会計ツールなどの導入前に
データをそのまま移してしまうことで起きがちな
数字不一致や運用混乱といった事故を防ぐための
前工程の整理を重視しています。

単なるデータ入力や整形ではなく、
・現状データの棚卸し
・不要項目や重複の整理
・移行後に手戻りが発生しないためのルール整理
まで含めて対応します。

本業では業務フローの可視化にも関わっており、
データ単体ではなく
「どの業務から生まれているデータか」
を前提にした整理を行います。

まずは
「導入前にこの状態で進めて問題ないか見てほしい」
という段階からでもご相談ください。


【対応ケースのイメージ】
過去、社内でCRM導入を検討していたものの、

・顧客対応が担当者ごとに属人化
・引き継ぎ時に過去対応が追えない
・対応漏れや確認作業が頻発

といった状態がありました。

このケースでは、
いきなりツールに移行するのではなく、
顧客データと対応履歴を最低限「分かる状態」に整理し、
業務フロー全体を可視化することで、
導入後も現場が使える状態を作ることを重視しました。

「キレイに整える」よりも、
「誰が見ても状況が把握できる」ことを優先しています。