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PyTorchによるモデル学習・評価・デバッグ、およびセグメンテーション／物体検出／分類モデルいずれかの実装経験 IoU、Precision、Recall、F1等の評価設計、Train／Val／Test分割を含むデータセット設計、学習パイプラインの不具合解析・修正経験 Python、OpenCV／ffmpeg等を用いた画像・動画データ処理、およびAWS（S3／EC2／ECS／Batch／Lambda等）・Dockerの実務経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 セグメンテーション、物体検出、分類モデルのいずれかの実装経験 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

LLMの知見(transformerの原理の理解など) データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の利用経験 RAGまたはAIエージェント（ReActなど）の設計・実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ経験 セグメンテーション、物体検出、分類モデルのいずれかの実装経験 評価指標（IoU・Precision・Recall・F1等）の設計・実装スキル 学習パイプラインのバグ特定・修正およびデータセット設計経験（Train/Val/Test分割等） 画像/動画データの前処理スキル（OpenCV・ffmpeg等） Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験 AWS（S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda等）の実務経験 Dockerを用いた環境構築経験

RAGおよびAIエージェント等を活用した業務アプリケーションのアーキテクチャ設計経験 主要クラウド（Azure、AWS、Google Cloudのいずれか）における生成AI基盤・サービスの構築または運用経験 業務課題に対するAI適用可能性の評価（技術実現性評価）および非機能要件・技術制約の整理経験 設計・開発フェーズにおける工数・期間・体制の概算見積作成経験

・ソフトウェア開発の実務経験 ・新領域を自ら学び、形にできる学習意欲 ・不確実なテーマを探索し、半年〜1年かけて形にできる力 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション（目安：日本語能力N1以上） ＜LLM・生成AI領域＞ ・LLMを使った開発の経験（業務での社会実装、または個人開発レベルでも可） ＜CV・画像領域＞ ・コンピュータビジョン／画像処理の実務経験、または深い理解（古典的画像処理〈前処理・特徴抽出等〉に加え、CNN等のニューラルネットワークモデルの理解） ※上記いずれかの領域を満たしていれば応募可能

Pythonを利用した機械学習・画像処理・検索システム等の実装経験 PyTorch等を利用したDeep Learningモデルの実装・利用経験 Embedding / Vector Searchに関する知識または実装経験 実データを用いて仮説 → 実装 → 評価 → 改善のサイクルを自律的に回した経験 PoCだけでなく、モデルや検索ロジックをプロダクション環境へ導入した経験 Git / Docker / Cloud環境を利用したソフトウェア開発経験

・バイリンガル(英語/日本語)環境下でのビジネスコミュニケーションが可能な方 ・BI Dashboard構築に関する実務経験をお持ちの方 ・DMP/DHWなどの設計/更新/管理などの経験をお持ちの方 ・リモート環境下でも責任を持って自走可能な方。

・データサイエンティストとしての実務経験 ・統計学、機械学習に関する知識および実務経験 ・Pythonを用いたデータ分析、モデル開発経験 ・顧客課題の整理、仮説立案から分析まで主体的に推進した経験 ・要件が曖昧な環境でも自走してプロジェクトを推進できる方

・AI駆動開発の実務経験 ・マネジメント経験 ・AIを使った開発の推進経験 ・AIプロンプトの作成経験

Python（FastAPI等）を用いた商用サービスの開発経験 LLM（GPT-4,Claude 3等）を活用したRAGパイプライン、またはAI Agentの実装経験 日本語ネイティブレベルの精緻なテキストコミュニケーション能力

LLMに対する知見（transformerの原理の理解など） データ分析の実務経験 webアプリケーションの開発経験 Unix, git, docker, データベースなどのソフトウェアエンジニアとしての基礎技術の理解と利用経験 RAG（検索拡張生成）またはAIエージェント（ReActなど）の基本設計および実装経験 Pythonを用いた実務レベルの開発経験、および標準ライブラリを用いたアルゴリズム・データ構造の実装能力 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）

AIエージェント開発の実務経験（Dify または AWS系） 要件を鑑みて、エージェントの切り出し・実現方式・検証方法・優先順位付けを自ら提案し、関係者と合意形成しながら推進できる方 コミュニケーション能力の高い方 能動的に1人称で業務を推進できること 未経験の領域に対しても積極的にキャッチアップし前向きに対応できること 勤怠に問題がないこと 柔軟かつ主体的に動いていただけること

TensorFlow または PyTorch を用いた開発経験 AIモデルの開発、および精度向上のためのチューニング経験 深層学習を用いた開発、およびPythonによるソフトウェア開発・データ解析経験 YOLO、R-CNN などの物体検出、または Padim、PatchCore などの異常検知AIの利用経験 OpenCV や Canny Edge などの画像解析技術を利用した開発経験

Pythonでの開発経験4年以上 深層学習またはLLMを用いたPoC開発～本番運用経験 3D / CAD / CG領域の研究開発経験、もしくは修士号以上の取得 クリーンアーキテクチャを用いたWebアプリケーション開発経験 AWS（ECS、ALB、RDSなど）を活用したインフラ設計構築経験

LLM／生成AIを組み込んだプロダクトまたは業務システムの開発経験（1年以上） または Web API・バックエンドシステムの設計から実装までの経験（3年以上） ※Python / Go / Java / C# / TypeScript / Rust いずれか または 機械学習・データ分析基盤の設計・運用経験（3年以上） 加えて、Git / GitHub を用いた開発経験、リレーショナルデータベースを用いた開発経験、仕様が固まっていない状態から、自ら課題を定義して進められること。

機械学習システムの設計および構築経験 モデル開発にとどまらず、実運用を見据えたMLシステム全体の設計ができること インフラおよびアプリケーション領域を横断的に理解し、主体的に技術的論点整理ができること

Python, SQL, BigQuery, Vertex AI, SageMaker, A/Bテスト設計・実施・検証, レコメンドシステム開発・運用経験, メガベンチャーまたはスタートアップでの実務経験2年以上

プロダクト開発経験 AIツールを活用した素早い開発（AI駆動開発）の実践経験 アーキテクチャ設計経験 AWSのインフラ構築経験 PC準備可能な方

Pythonを⽤いたアプリケーション開発経験 ⽣成AI／LLMを活⽤したアプリケーション開発経験 AIエージェントまたはワークフロー型アプリケーションの知識・開発経験 AWSを利⽤したアプリケーション開発経験 既存実装を理解し、設計・実装・試験を主体的に進められる⽅

Google Gemini（仕様書を読み込ませ、テストケースやテストコードを生成）、Python + pytest（データドリブン方式でのテスト実行）、oracleDB + pytest fixture（事前データ投入等の自動化）

システム開発経験3年以上（言語不問、実装者であること）、要件・仕様を自ら読み解き、設計～実装～テストまで一人称で対応できる方、AIを活用したコーディング経験（Claude Code / Cursor / Codex / GitHub Copilot等を実際の開発工程で利用）、プロンプトを自ら設計・調整しながら開発を進めた経験

事業会社またはコンサルティング会社におけるSQL・Python・R等を用いたデータ分析の実務経験 (目安3年以上) 営業・マーケティングの基本的な業務の流れ(リード獲得〜商談〜受注、集客・リード獲得施策、広告の効果測定など)の理解と、データ分析を通じた課題解決・施策改善の実施経験 生成AIを活用した業務プロセス改善を自ら企画・実行し、成果(生産性向上・業務効率化など)を上げた経験 部門責任者・担当者と対話しながら分析要件を定義し、分析結果を意思決定・現場の行動変容に接続した経験 分析の前提・示唆・限界を構造的に整理し、自ら相談・報告できるコミュニケーション能力

機械学習／深層学習を用いたプロダクト開発経験（3年以上を目安） PyTorchまたはTensorFlow、Scikit-Learn等を用いた実装経験 AWS、GCP等のクラウド環境でのモデル運用・展開経験 API、バックエンド、データ基盤と連携した開発経験

スケーラブルかつ高可用な推論基盤の設計構築・経験。 RAGやAgentを組み込んだ生成AIアプリケーションの知見（LLM 生成AI 強化学習分野）がある方

AzureまたはAWSにおける基本的なクラウド運用経験 LLM APIの連携・設定経験（LiteLLM等の知見・利用経験） Azure OpenAI または AWS Bedrock の利用 実務経験 運用設計書、運用ガイドライン等のドキュメント作成経験

LLM/Prompt/RAG/Embeddingなど生成AIの基礎知識 RAGを用いたAIシステムの設計、開発経験 業務要件整理およびAIシステム要件への落とし込み経験 拡張性、保守性、責務分割を考慮したソフトウェア設計経験

AI, 機械学習, 自然言語処理, モデル実装, API開発, システム組み込み, 論文読解