Python、SQL、AWS、pandas、Docker、Terraform、git、システム設計経験(システム全体の構成やデータの流れを考えた経験)、クラウド環境での開発経験、SQLを使った実務経験(ウィンドウ関数、集計関数、複数テーブル結合、サブクエリ/CTE、インデックス活用、データ正規化/非正規化、トランザクション管理、エラーハンドリング)

データ基盤の設計・構築・運用をされたご経験1年以上 SQLを用いたデータ分析やデータモデリングのご経験3年以上 AWSまたはGCPを利用しサービスの構築をされたご経験1年以上

・データ分析経験3年以上（Python） ・自然言語処理の経験1年以上

・Tableau経験2年以上 ※Tableau Desktop Specialist 取得レベル以上 Tableau Certified Data Analyst (Data Saber) 取得レベルだと確度高

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・データ集計、前処理に関わるスキル、経験（SQL2年以上） ・ビッグデータを使った分析の経験あり（実務経験2年以上）

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・PythonのWebフレームワーク（FastAPI、Flaskなど）を用いた開発経験 ・クラウドサービス（AWS、Azureなど）を用いた開発経験 ・CI/CD（CircleCI、GitHub Actionsなど）を用いた開発経験 ・データベースの設計経験 ・ディープランニングを含む複雑なモデル実装経験 ・クラウドプラットフォームやコンテナ技術の活用 ・Gitを用いたチーム開発経験

・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

いずれかのBIの設計～単体テストの実務経験 基本的なSQLの知識（DML） <5月～6月>BIレポート開発経験（BI案件の経験は2～3件必要） <4月>BIレポート要件定義～リリース経験（BI案件の経験は豊富である必要あり。上流から手を動かす部分両方しっかりできる必要あり）

・データ分析、機械学習の基礎理解がある方 ・回帰モデルの検討と構築経験 ・python ・TensorFlow、PyTorch または Scikit-Learnの利用経験 ・納期を守り自律的にリモートワークで業務を行える方

SEとして開発・保守経験が4年以上（エンドユーザーと対話し、要件定義を行った経験も含む） PowerBIレポート作成運用経験が直近2年以上 ※単価下限寄りであれば経験年数もう少し浅くても可能性あります

統計的手法を用いてPython,SQLでのデータ分析経験 業務内で分析結果をドキュメントとして取りまとめた経験 自律的に動ける方

・データベースの基礎知識 ・テーブル定義書や詳細設計書の読み解き ・SQLの読み書き(Select文、集計関数が使える、あまりテーブル結合はない) ・データの定量的情報から課題を発見できる能力 ・分析結果をわかりやすく報告する能力

・データ集計、前処理に関わるスキル、経験（SQL2年以上） ・ビッグデータを使った分析の経験（実務経験2年以上）

・Tableauのダッシュボード設計、開発経験 　参照DBのテーブル相関など、既存ツールの仕様を理解した設計 ・ダッシュボード作成後のテスト経験 　既存ツールからの出力結果とTableauの集計が一致するかがメイン 　利用ユーザーへのヒアリング（既存ツールをどのように利用し、 　集計に活用しているかを理解し、ダッシュボードの作り方を提案していく ・SQLの経験 　コーディングの可能性はありますが既存ツールで構築されたMySQLをベースにTableauに置き換える形になります ・ステークホルダーとのコミュニケーション経験エンドユーザー様とのやりとりについて技術視点で参加いただきたい

・Tableauのダッシュボード設計、開発経験 　参照DBのテーブル相関など、既存ツールの仕様を理解した設計 ・ダッシュボード作成後のテスト経験 　既存ツールからの出力結果とTableauの集計が一致するかがメイン 　利用ユーザーへのヒアリング（既存ツールをどのように利用し、 　集計に活用しているかを理解し、ダッシュボードの作り方を提案していく ・SQLの経験 　コーディングの可能性はありますが既存ツールで構築されたMySQLをベースにTableauに置き換える形になります ・ステークホルダーとのコミュニケーション経験エンドユーザー様とのやりとりについて技術視点で参加いただきたい

・スタートアップやメガベンチャーなどの事業会社での就業経験2年以上 ・機械学習基盤（Training pipeline, Serving, Monitoring など）の構築の経験 ・Google CloudまたはAWSでのML領域の開発・運用経験 ・レコメンドシステムの開発、運用経験（toC、toB問わず） ・要件定義の経験 ・開発進行、技術的意思決定などのリード力

・SQLを用いたデータ加工、データ分析の実務経験 ・Pythonを用いたデータ加工、機械学習モデル作成 ・Gitを用いた共同開発の経験

- Python を用いたプログラム開発経験 - SQL（RDB（Postgress）） を用いたデータ抽出・加工経験 - 大量データのクレンジングまたは移行に携わった経験 - DB設計、データ分析やレポーティングの基本知識 - クライアント・ステークホルダーと連携しながら課題を解決できるコミュニケーション力

データ分析の経験 Python等、統計解析ソフトの経験

・データモデリング経験、 ・ETLツール開発経験、 ・SQLの知見、 ・IT業界経験5年以上

・BigQueryを用いたデータ集計のご経験 ・Pythonを用いたデータ加工や各種分析のご経験 ・Flask等WEBフレームワークのご経験

データサイエンティスト／PM／コンサル Power BI／tableau／BigQuery／python／SQL／Excel／power point／GCP／AWS

【必須】 ■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計

・データエンジニア経験2年以上 ・データパイプライン構築経験

・データベースを活用したシステムの設計・開発経験（2年以上） ・AWSのサービス（AWS Glue、Quicksight など）を活用したシステム構築経験 ・データ分析関連のご経験（1年以上） ・タスク期日・品質を意識して業務を進められる方

Java(Spring)を用いたWebアプリケーション開発経験3年以上

■機械学習・データ分析の実務経験（2年以上） ・スコアリングモデルの開発・運用経験 ・データ分析をもとにアルゴリズムの改善を行った経験 ・Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） （Python, NumPy, pandas, scikit-learn）など ・あれば尚可:（TensorFlow, PyTorch などの深層学習フレームワーク） ■データ処理・前処理の知識（1年以上） ・企画チームが定義したスコアリング基準をもとに、AI判定システムを設計・実装できるスキル ・バックエンドチームが提供するデータを活用し、最適なスコアリングロジックを開発できるスキル ・クレンジング・異常値処理の経験 ■AWS環境での機械学習・データ処理の経験（1年以上） ・必須: AWSを活用した機械学習・データ処理の実装経験 ・あれば尚可：Amazon SageMaker, AWS Lambda, AWS Glue, Amazon S3 などの活用経験 ■API連携の基礎知識（1年以上） ・必須: REST APIを用いたデータ取得・統合の経験 ・あれば尚可: バックエンドとのAPI連携設計