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正社員フリーランス

大手損保 データ分析・可視化基盤開発

損害保険会社の引受・査定データを統合分析する社内ダッシュボード開発。Redshiftへのデータ集約とpandasによるデータクレンジングが中心。Tableau連携のためのAPI設計も担当。

技術スタック

PythonpandasRedshiftTableauAWS

工程

基本設計〜実装

勤務形態

週3出社(丸の内)

期間

長期(1年以上)

単価

70〜85万円/月

業務委託(フリーランス)

※ 掲載情報は代表的な案件例です。スキルシートをもとに、あなたに合った案件をご提案します。

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この案件で求められるスキル詳細

Python

データ分析・AI/ML・バックエンド開発まで幅広く使われる汎用言語

  • FastAPI / Djangoによるバックエンド開発
  • pandas / NumPyを用いたデータ処理・分析
  • 機械学習モデルの構築・運用(MLOps)
  • ETLパイプラインの設計・実装
AWS

世界シェアNo.1のクラウドプラットフォーム。200以上のサービスで幅広いインフラ構築が可能

  • EC2, ECS, Lambda等のコンピューティングサービス運用
  • VPC設計、セキュリティグループ、IAM管理
  • CloudFormation / Terraformによるインフラコード化
  • コスト最適化とモニタリング(CloudWatch, Cost Explorer)

フィンテック・金融業界の案件動向

金融とテクノロジーの融合領域。銀行・証券・保険・決済・暗号資産など、規制の厳しい業界でありながらDXが急速に進行している。高いセキュリティ要件とリアルタイム性が求められる。

注目トレンド

  • リアルタイム決済基盤の刷新
  • ブロックチェーン・暗号資産の技術活用
  • AIによる与信・不正検知の高度化
  • オープンバンキングAPIの普及

なぜ今この業界なのか

金融庁の規制緩和とキャッシュレス推進により、エンジニア需要が高止まり。特にGo・Rust・Pythonができるエンジニアの引き合いが強い。

この案件で広がるキャリアパス

Python × pandas × Redshift + 基本設計の実務経験を積むことで、以下のキャリアへの展開が見込めます。

  • MLエンジニア
  • データエンジニア
  • AI/MLアーキテクト
  • クラウドアーキテクト
  • SRE

よくある質問

Q.Pythonのフィンテック・金融案件に必要な経験年数は?

案件の難易度によりますが、Pythonでの開発経験が2〜3年以上あれば参画可能な案件が多くあります。上流工程(基本設計〜実装)への参画には、同技術での実務経験に加え、設計ドキュメントの作成経験が評価されます。Heydayでは市場単価診断で、あなたのスキルに見合った案件レンジを確認できます。

Q.この案件の単価はどのように決まりますか?

Heydayでは商流の透明性を大切にしています。掲載単価(70〜85万円/月)はスキル・経験年数・担当工程に応じたレンジです。実際の単価はスキルシートをもとに個別にご提案します。マージン率は業界水準より低く設定しており、エンジニアへの還元を最大化しています。

非公開案件も多数あります

ここに掲載しているのは一部です。あなたのスキルに合った案件をご提案します。

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※ 営業電話はしません。診断結果だけお伝えします。