データ周りエンジニアの案件

・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

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の経験豊富な方 （大量データの取り扱い経験）

・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

・ETL業務の知見、及び経験 ・Pythonでのスクリプト経験 ・分散SQLクエリエンジンTrinoあるいは代替製品についての知見 ・データエンジニアとしての業務経験（データ分析は除く） ・Hadoopなどの大規模データの分散処理技術を用いた業務経験（尚可）

・Lambda、Athena、S3、Step Functionを使ったなんらかのサービスを構築した経験

複数テーブルからデータ抽出、データ分析集計で必要なレベルのSQL 内部や外部とコミュニケーションが主体的にできるレベル ※仕様確認や問題・課題の資料作成および説明等

複数テーブルからデータ抽出、データ分析集計で必要なレベルのSQL 内部や外部とコミュニケーションが主体的にできるレベル ※仕様確認や問題・課題の資料作成および説明等

・サーバーサイド開発経験（Node.js, TypeScript、C#、Pythonなどいずれか） ・Web API（RESTful）の設計・実装経験 ・クラウド（AWS,）環境でのシステム構築・運用経験 ・大規模データ（行動ログ・インタラクションデータ）を用いた開発経験、もしくはログ収集・分析基盤構築経験 ・チーム開発経験（Git、アジャイル、スクラム）

・SQL開発(PL/SQL) ・連携バッチ（Shell）開発 ・BI開発（OAC） ・コミュニケーション力

・SQLを使った業務データの加工、集計 ・データモデリング/ER図の設計

・データ分析基盤の開発経験 ・ETLツールを用いた開発経験 ・自発的、能動的にコミュニケーションを取れる方

・pythonの経験 ・データエンジニアとしての業務経験

・Lambda、Athena、S3、Step Functionを使ったなんらかのサービスを構築した経験

・Lambda、Athena、S3、Step Functionを使ったなんらかのサービスを構築した経験

Java、Oracle 移行経験（移行計画、移行概要、パラメータマスタ検討、切替後概要設計、移行詳細設計、移行計画の詳細、移行ツール開発） ※移行経験を重視します。移行未経験者は対象外です。

・SQLを用いた分析用データマートの設計・開発・運用経験3年以上 ・周囲と適切にコミュニケーションをとりながら抽象的な課題を整理して解決に導く能力・スタンス ・Webシステムに関する基本的な理解と業務開発経験

1.Webアプリ開発等でJavaやphpなどでのオブジェクト指向の開発経験がある方 2.パフォーマンスに配慮したSQLを書くための基礎知識 　└要件定義～設計～開発～テストまでのご経験 3.Looker（LookML開発）、DataStudioなどのスキル 　└Looker、DataStudioのご経験 4.ビジネスサイド、PdM、QAとのコミュニケーションが苦ではない方

・データ基盤環境改善などの経験 ・データエンジニア経験２年以上 ・お客様との要件定義を主導した経験がある方

・Linuxでの開発経験 ・シェルスクリプトの開発経験 ・1人称で作業が可能 ・Python、R等のデータ分析や機械学習ツールの経験 ・機械学習（モデル作成、チューニング）の知識

・分析クエリ等のSQLの高度な知見 ・データエンジニア/アナリティクスエンジニアとしてのご経験 ・データ基盤に関連する業務経験(3年以上)

・機械学習の経験/知見 ・Pythonの経験 ・クラウド上のマネージドサービスの利用 ・ベースとなるコードを理解できる数学的素養 ・データ分析プロジェクトの経験（データ前処理や統計的な処理等）

* 機械学習 * python * クラウド上のマネージドサービスの利用 * ベースとなるコードを理解できる数学的素養が望ましい * データ分析プロジェクトの経験があると望ましい（データの前処理や統計的な処理等） * アプリ要員に関しては、日本語のコミュニケーションを重視したい

・DWHの設計、構築～運用経験 ・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 ・顧客を交えた要件定義、仕様検討経験 ・業務システム開発経験 ・運用設計経験 ・Snowflakeに関する知識、経験（あれば良し）

＜必須・共通＞ 　★未習得の技術スキルを短期間でキャッチアップできる方 　★1人称でお客様と業務を進めていく事が可能な方 　★正確、且つ、適時タイミングでの報告・相談・連絡のコミュニケーションが可能な方 ＜（１）の場合＞DevOpsエンジニア（AWSスペシャリスト） 　■求めるスキル： 　　　・AWSに関する深い知識と経験（EC2, S3, Kinesis, Lambdaなど）を持ち、人に教える事ができるレベルの方。 　　　・SAM,Terraformなどのインフラストラクチャコードツールの経験 　　　・Pythonを含むスクリプト言語でのプログラミング経験 ＜（２）の場合＞バックエンド開発者（Pythonエンジニア） 　■求めるスキル： 　　　・AWSクラウドサービスを活用した十分な開発経験と、インフラストラクチャの設計・構築の知見がある方。 　　　・Pythonによるプロフェッショナルな開発経験がある方。 　　　・ユニットテストのケース作成と実施経験がある方。 　　　・pandasなど使用したデータ分析経験がある方。 ＜（３）の場合＞データエンジニア 　■求めるスキル： 　　　・AWSのデータ関連サービス（Amazon S3, EMR, DynamoDB）の経験がある方 　　　・Pythonを用いたデータ処理の実務経験がある方 　　　・Kinesis, Apache SparkやApache Kafkaなどのビッグデータ処理技術の知識がある方

データ分析： - Python - QuickSight（AWS） - SQL全般 - DB知識 インフラ保守： - インフラ知識 - ハードウェア／ライセンス管理 - ハードウェア在庫管理／発注 - ソフトウェア在庫管理／発注 - 業務書類作成 - GoogleAppsScript - Entra管理経験

・GCP 全般の知識 ・BigQuery ・Cloud Storage ・Python

・SQLでのデータ抽出実務経験（3年以上） 　┗Amazon Redshift/Azure Databricksの利用経験があると尚可 ・BIツールの利用経験（2年以上） 　┗Tableauの利用経験があると尚可 ・データ分析実務経験（2年以上）

SQLスキル(データ抽出･加工) 5年以上がベスト ※作業内容はSQLメインです