R言語 × 高単価の案件

・WebアプリケーションのUI/UXデザインの実務経験（3年以上） ・Figmaを使用したUIデザインの実務経験 ・アジャイル開発経験 ・ 機能要件の整理、ワイヤーフレーム作成の経験を有している

・WebアプリケーションのUI/UXデザインの実務経験（3年以上） ・Figmaを使用したUIデザインの実務経験 ・アジャイル開発経験 ・ 機能要件の整理、ワイヤーフレーム作成の経験を有している

WebアプリケーションのUI/UXデザインの実務経験（3年以上）、Figmaを使用したUIデザインの実務経験、アジャイル開発経験、機能要件の整理、ワイヤーフレーム作成の経験

ITインフラ関連支援 コアコンサルスキル

PMO支援スキル、成果物レビュースキル、PJ管理（特に業務部門などステークホルダーのチェンジマネジメント）、ベンダー管理スキル、RFP作成、ベンダー提案の第三者評価の経験、プロジェクト推進計画の策定計画の経験、システム構想・要件定義フェーズから設計・開発・テスト・運用保守までの経験または知見、ファームでのご経験（SM～M）

・Pythonでの開発経験（3年以上） ・Qiskit, PennyLane, Cirqなどの量子開発フレームワークの利用経験 ・量子アルゴリズムに関する基礎知識（Grover, QAOA, VQE など） ・機械学習／数理最適化に関する理解 ・Gitなどを用いたチーム開発経験

PythonまたはTypeScriptを用いたWeb/APIサービス開発経験3年以上 OpenAI・Anthropic Claude・Google GeminiなどのLLM APIを用いた実装経験 エージェント・オーケストレーション ライブラリの利用経験 LangChain/LangGraph/AutoGen/CrewAIのいずれか（PoCレベルで可） クラウド環境の構築・運用スキル（AWS/GCP/Azureのいずれか、Docker基礎含む） Gitワークフロー & CI/CD（GitHub Actions/GitLab CI等）およびAIコーディングアシスタント（Copilot・Cursor・Devin等）の活用経験 日本語での技術ドキュメント作成・ディスカッション能力

Web／業務系開発での PM・PL または要件定義 経験 スケジュール・リソース・タスク・リスク管理の実務 生成AI／クラウド（AWS・GCP・Azure）／API 連携の基礎理解（非エンジニア可） 要件ヒアリング／提案書作成・見積査定、ステークホルダー折衝 企画書・要件定義書・スケジュール表などの作成／レビュー経験 生成系AIツールの業務活用経験（以下のいずれか、またはそれに類する経験） Cursor：ソース調査・コードレビュー自動化、プロトタイプ検証 Claude / ChatGPT / Gemini：要件定義ドラフト生成、リスク分析レポート、議事録自動要約 GitHub Copilot / Copilot Chat：テストケース自動生成、技術調査メモ作成 PowerBI Edge Copilot：リアルタイム KPI ダッシュボード更新

Web／業務系開発での PM・PL または要件定義 経験 スケジュール・リソース・タスク・リスク管理の実務 生成AI／クラウド（AWS・GCP・Azure）／API 連携の基礎理解（非エンジニア可） 要件ヒアリング／提案書作成・見積査定、ステークホルダー折衝 企画書・要件定義書・スケジュール表などの作成／レビュー経験 生成系AIツールの業務活用経験（以下のいずれか、またはそれに類する経験） Cursor：ソース調査・コードレビュー自動化、プロトタイプ検証 Claude / ChatGPT / Gemini：要件定義ドラフト生成、リスク分析レポート、議事録自動要約 GitHub Copilot / Copilot Chat：テストケース自動生成、技術調査メモ作成 PowerBI Edge Copilot：リアルタイム KPI ダッシュボード更新

Web／業務系開発での PM・PL または要件定義 経験 スケジュール・リソース・タスク・リスク管理の実務 生成AI／クラウド（AWS・GCP・Azure）／API 連携の基礎理解（非エンジニア可） 要件ヒアリング／提案書作成・見積査定、ステークホルダー折衝 企画書・要件定義書・スケジュール表などの作成／レビュー経験 生成系AIツールの業務活用経験（以下のいずれか、またはそれに類する経験） Cursor：ソース調査・コードレビュー自動化、プロトタイプ検証 Claude / ChatGPT / Gemini：要件定義ドラフト生成、リスク分析レポート、議事録自動要約 GitHub Copilot / Copilot Chat：テストケース自動生成、技術調査メモ作成 PowerBI Edge Copilot：リアルタイム KPI ダッシュボード更新

・ウォーターフォール又はアジャイル開発プロジェクト経験 ・業務システムの要件定義～テスト(バックエンド側)の開発経験 ・PdMないしはコンサルのご経験3年以上

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは類似する技術領域の修士号をお持ちの方 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装できる方 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析のご経験 ・チームでの開発経験3年以上

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは類似する技術領域の修士号をお持ちの方 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装できる方 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析のご経験 ・チームでの開発経験3年以上

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは類似する技術領域の修士号をお持ちの方 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装できる方 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析のご経験 ・チームでの開発経験3年以上

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは類似する技術領域の修士号をお持ちの方 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装できる方 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析のご経験 ・チームでの開発経験3年以上

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

1人称で目的整理～分析設計～実分析～報告対応。 可視化、統計、機械学習、生成AIの各種対応。 お客様内の生成AI環境（非SE／DSが使える環境、chat/RAG簡易GUIベース）で要件実現できること。

1人称で目的整理～分析設計～実分析～報告対応が必要。 可視化、統計、機械学習、生成AI、各種対応できること 生成AIは具体的な案件未定なので感触レベル お客様内の生成AI環境（非SE／DSが使える環境、chat/RAG簡易GUIベース）で要件実現できること、は必須

・計算機科学、情報科学、統計学もしくは関連する技術領域の修士号取得 ・論文中の数式をPythonなどのプログラムで実装する能力 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発もしくは業務データ分析の経験 ・チームでの開発業務経験3年以上

・1人称で作業可能 ・Linuxでの開発経験 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・LLMを使った実装経験や知識

・1人称で作業可能 ・Linuxでの開発経験 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・LLMを使った実装経験や知識

・1人称で作業可能 ・Linuxでの開発経験 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・LLMを使った実装経験や知識

・1人称で作業可能 ・Linuxでの開発経験 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・LLMを使った実装経験や知識

・ToB向けデータ分析プロジェクトを主担当としてリードした経験(2年以上) ・統計分析や機械学習など、理論面の理解がある方 ・分析結果をもとに課題解決や意思決定を支援した業務経験 ・国内外問わず最新のITプロダクトの動向を把握していること ・ビジネスレベルの英語力(連携先のチームに英語話者がいるため) ・平日の基本稼働時間は本件へフルコミットしていただける方

プロジェクトマネジメント経験（ITシステム、SaaS、またはコンサルティング領域での経験） コンサルティング・提案営業経験 要件定義・仕様策定の実務経験（顧客折衝を含む） 開発チームまたはデータサイエンティストとの協業経験 基本的な データリテラシー（データ活用の目的理解、レポート/ダッシュボード活用レベル） データ分析、AIモデル活用に関する知識 プログラミング：Python、R、SQL など ビジネス理解：課題設定力、コミュニケーション能力

Reactでの開発経験3年以上 TypeScriptでの開発経験 リーダー経験

AI開発・実装の実務経験（1年以上） Python等を用いた機械学習ライブラリの使用経験 データのクレンジング、変換、分析の実務経験

銀行案件のPM、PLのご経験5年以上 銀行案件の要件定義のご経験 顧客（銀行含む）、他システムとの調整能力 トラブル対応のご経験（メンバー指示出し等）

AI開発・実装の実務経験（1年以上） Python等を用いた機械学習ライブラリの使用経験 データのクレンジング、変換、分析の実務経験

- OpenAI / Gemini / Claude 等のLLM APIを用いたサービスのR&Dフロー（プロトタイピング〜評価〜改善）を理解し、タスクの要件化・意思決定ができる - RAG（ベクトルDBなどを使ったインデクシング、検索、回答生成）または ReAct等のエージェント設計の勘所を理解し、技術選定や仕様判断ができる - Webアプリケーションの設計・選定ができるレベルの知見（リードエンジニア相当の解像度で、開発チームと同じ土俵で議論できる） - ロードマップを守りつつ、突発案件・顧客要望・技術制約のトレードオフを整理し、合意形成して推進できる - ログ/分析結果/評価データを踏ままえた改善判断ができる - 月160時間フルコミットできる方（※平日にコミットできる方のみ）