データ周りエンジニアの案件

・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

・インフラはAzureを利用する ・データエンジニアができること 　データの抽出、蓄積、加工、集計ができること ・BIツールは、Microsoft Power BIを利用できる ・Pythonにてデータの抽出、蓄積、加工、集計ができる

・BIツールの使用/構築経験 ・データ分析基盤の構築経験 ・Python/SQLを用いたデータ集計/抽出の経験 ・アプリやwebサービスでのABテストや効果検証 ・toCサービスのデータ分析経験 ・データ分析をすることが好きな方 ・自主性がある方 ・長期参画経験のある方（2〜3年以上）

Python での開発経験 何らかのデータ分析の設計、実装経験のある方、且つ、 未経験の製品のキャッチアップおよび実践に抵抗なく取り組んでいただける方

・SQLとTableauを用いた集計可視化、ダッシュボード作成ができる方 ・要件に基づいて適切なアウトプット（報告書やダッシュボード、クエリなど）を作成することができる方 ・GCPやBigQueryなどのクラウド環境を用いた業務経験がある ・ビジネスサイドの人と調整して分析・可視化業務を主体的に進めることができる

・SQLの知識 ・能動的に動ける人

・CFDに関する知識 ・深層学習FWを用いたAI開発経験 ・英語力（スピーキングは必須ではありません）

・データエンジニア、アナリティクスエンジニア、データスチュワード、いずれかの経験がある方 ・顧客を交えた要件定義、仕様検討したご経験のある方 ・業務システム開発経験 ・運用設計経験

■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

Tableauの業務経験

GCPの下記サービスの経験 ・BigQuery ・Cloud Function Pythonでのプログラム経験 集計関数等を使用したSQLの構築経験

・SQLが書ける方 ・Python開発経験

・AWS上での開発経験 ・Python開発経験 ・Git操作が一通りできること ・DataBase(RDB)を活用したアプリケーションの開発経験 ・IaC(Terraformなど)を使用してクラウドインフラの使用経験 ・使ったことのない技術に関するキャッチアップ力

・Pythonを利用した開発経験(業務での開発経験) ・Githubを利用した開発経験 ・BigQueryによるSQL開発経験 ・新規で設計書やテストシナリオ、テストコンディションの作成経験があること

・データベース分析の経験（3年以上目安） ・Python等、統計解析ソフトの経験

〇機械学習・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 〇Python + 機械学習ライブラリの実装経験（2年以上） ・必須: 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 〇データ処理・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 〇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 〇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

・SQLのご経験 ・プログラム経験：Pythonのサンプルを改修できること ・クラウドサービスの経験、できればGCPが望ましい

SQLを使用したデータ収集、加工、分析経験

・Pythonを用いた開発・運用経験 ・クラウドインフラ開発・運用経験 ・データ分析基盤の構築・運用経験 ・チームでのシステム開発・運用、3年以上(サブリード以上が望ましい) ・対面折衝（クライアントコミュニケーション）経験

・SQLでデータ抽出が可能な方 ・Pythonのご経験 ・膨大なデータ量を扱った経験がある方

SQLの経験豊富な方 （大量データの取り扱い経験）

・SQLを一人称で使える事 ・手順書などドキュメンテーション作成経験

・SQLでデータ抽出が可能な方 ・Pythonのご経験 ・膨大なデータ量を扱った経験がある方

・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経験 or 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 ・主体性のあるお人柄

SQL/pythonによる集計・分析経験 BIツールを使った可視化経験 if文、CASE文、WITH句などを理解している Googleスプレッドシートの編集作業、最低限の関数の活用経験

・忍耐力のある方、コミュニケーション能力良好な方 ・VBAやPythonを使用したデータ抽出・加工の経験 ・PowerPointでの資料作成に抵抗がないこと

※開発がメインというより、データサイエンティストとのしての経験年数等が最も重視されます。 ※ データを駆使して事業の戦略策定、戦略実行に携わってきた経験をお持ちの方。 ※BtBでのデータサイエンティストとしての経験 ・数理的・論理的思考能力（理系出身歓迎） ・Pythonを使ったプログラミングスキル ・主にテーブルデータを利用したデータ分析のスキル ・統計解析に関する知識 ・機械学習を利用した予測モデル開発のスキル

Pythonを用いたデータ処理(Flask, Pandas, NumPy, Daskなど)の実務経験3年以上 GCPを用いたデータウェアハウス、データレイク、またはデータパイプライン構築の実務経験 リレーショナルデータベース(例:PostgreSQL, MySQL)またはデータウェアハウス(例:BigQuery)における SQLを用いたデータ操作、分析、および最適化の実務経験 バッチ処理およびストリーミング処理を含む、データパイプラインの設計、構築、運用の実務経験

Excel Word コミュニケーションスキル 社会人経験

・GCPやAWSパブリッククラウドにおけるデータ分析基盤構築＆運用の経験 ・BigQuery1年以上 ・データウェアハウスへデータパイプライン運用の経験 ・DB側の知識とSQL利用の経験 ・PythonによるWebアプリケーション開発経験 ・チャットでのコミュニケーションが可能