データサイエンティスト × 高単価の案件

LLM（生成AI）の実装・設計経験（概念理解レベルでは不可。実際に手を動かせること） 上流SE経験（要件定義〜基本設計） クライアントフェイシング経験（顧客との折衝・要件調整）

・PowerBIを用いたBIシステムの業務要件定義〜構築、リリースまで牽引した経験 ・一般的なフレームワークを用いたWebアプリケーションの設計・開発・運用経験（3年以上） ・技術選定やアーキテクチャ設計を主導した経験 ・BtoB向けシステムにおける設計および実装の実務経験

LLMまたはVLMを活用したアプリケーション開発、またはPoCの実施経験 Pythonを用いたR&Dまたはサービス開発経験 RAG（Retrieval-Augmented Generation）の基本的な仕組みの理解 未知の技術領域（特にマルチモーダルモデル）に対する調査・検証能力

(1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 チーム開発における建設的なコミュニケーション能力

戦略コンサルティング、または事業/商品戦略立案の実務経験 マーケットリサーチ(定量、定性)の企画、実行、分析経験 新規事業/新商品企画から実行フェーズまでの一連のプロジェクト推進経験 クライアントの社内メンバーと協働しながら、課題整理～戦略策定～施策具体化まで伴走した経験

インフラ（クラウド/オンプレミス問わず）設計～構築経験 アプリケーション設計～開発経験 SRE経験 プロジェクトリーダやサブリーダなどのリーダー経験

エンジニアまたはコンサルタントとしての経験をベースに、以下における実務の経験必須 ・データ分析業務およびそれを活用した業務改革プロジェクトのリード ・データ分析・活用に係るコンサルティングプロジェクトのリード ・AI/BI/IoT/クラウド等の技術を用いたコンサルティングプロジェクトのリード ・AI/BI/IoT/クラウド等の技術を用いたシステム開発プロジェクトのリード/マネジメント

- 生成AI案件における要件定義または基本設計の実務経験 - 業務ヒアリングから要件整理、設計資料作成まで一貫して担当した経験 - 業務フロー、要件定義書、基本設計書等の作成経験 - 案件推進またはプロジェクトマネジメント経験 - LLM、プロンプトエンジニアリング、RAG等の基本概念を理解していること - Dify実務経験は必須ではないが、エンジニアと対等に技術的な会話ができるレベルで、Difyや生成AIアプリ開発の前提を理解していること

機械学習（特に言語領域）におけるLLM出力評価、プロンプトチューニング経験 OCRやPDFテキスト抽出、非定型PDFのデータ化（自動入力）開発経験 以下いずれかの経験 　- NLP修士号＋NLP実務経験3年以上 　- NLP修士号またはNLP実務3年以上＋LLM/VLMプロジェクト経験 　- LLM/VLMプロジェクト経験1年以上 自走して実験設計〜実装〜評価〜納品まで遂行できる方

3年以上のエンジニア経験 NLPを用いた研究、または開発経験 自然言語処理を用いた研究テーマでの修士号取得や学会発表の実績 自然言語処理モデルを用いた検索・推薦システムの開発経験 ドキュメント解析システムの開発経験

データ分析、データサイエンティスト、コミュニケーション能力、不動産業界の知見、ベンダーコントロール

ITシステム構築における上流工程経験（基本構想、要件定義） プロジェクトマネジメントおよびステークホルダー調整経験 データ活用基盤（データレイク、DWH、BI）の構成理解 データ活用の一連の流れ（収集、加工、蓄積、活用）に関する知見

【必須】 (1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

顧客折衝を含む上流工程（要件定義／アーキテクチャ設計）の豊富な経験 データ分析基盤（Snowflake、Redshift 等）の構築経験 IaC構築経験（自走可能レベル）

SIerまたは受託開発プロジェクトにおけるシステム開発もしくは技術的プロジェクトマネジメント経験 生成AI（RAGなど）に関する知識と実務経験 初めて直面する技術的課題に対し、処理の可否や実現性を判断できる程度の深いシステム知識 システム的な制約や条件を理解し、アーキテクチャ図を読解できる能力 顧客の現場に入り込み、ビジネス課題を技術で解決に導くコンサルティングスキルとエンジニアリングスキルの統合

Webサービスの設計・構築・運用経験（5年以上） 機械学習、コンピューターサイエンス、または数学の専門的知見 データ探索からモデル導出、システム実装、評価までの一連の工程の深い理解 プロジェクトマネジメント、および要件定義から実装への落とし込み経験

SIerまたは受託開発における上流経験 技術的プロジェクトマネジメント経験 生成AI（RAG等）の知識および実務経験 アーキテクチャ図読解能力 技術的可否判断力 顧客折衝／要件定義経験 技術とビジネスを統合できる思考力

コンサルファーム出身でAIによる業務自動化を運用まで落とし込んだご経験 LLMやAIエージェントなど豊富な設計実装経験 10カ月以上参画されている案件が最低3つ以上

プロジェクト推進・管理能力（要件定義フェーズから開発・テストへの移行、全体管理、課題解決）、外部ベンダー調整力（音声基盤、AIモデルとの接続仕様、境界条件整理）、顧客との合意形成力、リスク管理力（スコープ調整、QCDS期待値調整）、要件定義・プロダクト設計スキル（UI/UX設計リード、AI精度要件、会話シナリオ具体化）、コールセンター業務知識、AI知識

統計／機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDA～モデル選定まで） Pythonによる可読性・保守性を意識した実装経験 曖昧な要件下でも自走してタスク設計・遂行できる方 チーム開発における円滑なコミュニケーション能力

統計／機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDA～モデル選定まで） Pythonによる可読性・保守性を意識した実装経験 曖昧な要件下でも自走してタスク設計・遂行できる方 チーム開発における円滑なコミュニケーション能力

統計／機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDA～モデル選定まで） Pythonによる可読性・保守性を意識した実装経験 曖昧な要件下でも自走してタスク設計・遂行できる方 チーム開発における円滑なコミュニケーション能力

・生成AI／AIエージェントに関する知見 ・チャットボット、LLM活用の企画・設計経験 ・技術と業務をつなげて構想に落とし込める力 ・顧客と会話しながら方向性を整理できるコミュニケーション力

大規模データの扱いに慣れており、正確かつスピーディーなクレンジングが可能な方。 AIを用いた分析実務の経験があり、ビジネス視点でのアウトプットが出せる方。 クライアントのビジネス背景を汲み取り、主体的に提案ができる方。

・生成AI／AIエージェントに関する知見 ・チャットボット、LLM活用の企画・設計経験 ・技術と業務をつなげて構想に落とし込める力 ・顧客と会話しながら方向性を整理できるコミュニケーション力

PMとして開発チームをリードした経験（3年以上） 顧客ヒアリングから要件定義への落とし込み経験 リーダーシップとコミュニケーション能力 経営層への報告および意思決定サポート能力 AI技術への強い関心

SEとして、AI機能（特に自動要約領域）の設計・開発が可能な方 検証フェーズでは、実際の導入環境にて効果検証を行う想定 ヘルスケア領域の知見はクライアント側で補完可能なため、技術面の専門性を優先 過去に、リーガル文書や司法関係など「文章要約」に関する開発・実装経験がある方は歓迎

SPSS、Tableau、TableauPrepを用いたデータ加工・可視化経験 Pythonによるデータ処理・モデル構築の実務経験 統計学の基礎・応用知識（ABテスト・サンプルサイズ算出・有意差検定の理解・実施経験） 機械学習（モデル構築・評価・改善）の実務経験 データ整備・設計、分析基盤構築の経験

・統計・機械学習を用いたデータ分析の実務経験（EDAからモデル選定までの一連の経験） ・Pythonを用いた可読性・保守性の高いコーディング能力 ・曖昧な状況下でも自らタスクを設計・完遂できる自律的な遂行能力 ・チーム開発における建設的なコミュニケーション能力