データサイエンティスト×リモートワーク・在宅可の案件

① 要件定義・設計ドキュメンテーション力（最重要） 業務要求のヒアリングから要件定義書（FRD/BRD）作成までの一気通貫経験 基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績 非機能要件（性能、セキュリティ、運用）の整理経験 ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション ② AI/ML プロジェクト知見 AI開発プロジェクトの全体像（データ収集→前処理→モデル開発→評価→運用）を理解 画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験 MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見 ベンダー（外部協力会社）コントロール経験 — 検査ラボ企業が外部活用していることへの対応力 ③ プロジェクトマネジメント・コンサルスキル WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験 顧客向け提案資料・報告書作成スキル（PPTX/Excel） 業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力 アジャイル/ウォーターフォール双方への適応

Snowflakeでのデータ連携構築案件における、要件定義～構築経験 Azureの知見

・大規模データを使用したデータサイエンティストの経験(3年以上) ・機械学習に関する実務経験

顧客の社員とのコミュニケーション、客前プレゼンテーションがあるため、コミュニケーションが円滑に取れる方。しゃべりが論理的で、テンポが良いとなお良し。 提案工程の経験者、提案書の執筆が可能 ＜いずれか2点必須＞SQL、統計・分析経験

Metabase等BIツール経験 SQLによる分析経験 課題発見、提案、解決まで一人称で推進できる方

データアナリティクス経験（SQL、Python、R言語） データエンジニアリング経験 データマネジメント経験 データ分析PJにおける推進経験 ビジネス課題整理、上流設計経験

SQL, KPI設計, データ分析, BIツール, チームリード, プロジェクトリード, レビュー経験

大規模データを使用したデータサイエンティストのご経験(3年以上) 機械学習に関する実務経験

・大規模データを使用したデータサイエンティストの経験3年以上 ・機械学習に関する何らかの経験

7年～10年程度のエンジニア経験 データ分析経験 Adobe Enterprise Platform（AEP）に関する知見 億単位規模の大規模プロジェクト参画経験 英語ビジネスレベル、日本語ビジネスレベル バイリンガル対応可能な方

・データ分析または機械学習案件におけるPM経験 ・売上予測、需要予測、立地分析などの予測モデル構築経験 ・顧客向け説明、要件整理、改善提案、社内外調整経験

SFDC（Salesforce）を用いたデータ抽出・分析実務経験 データサイエンスを用いた業務改善、または活動分析の経験 BPOモデル、またはソリューション営業の提案資料作成スキル

データサイエンティスト実務経験5年以上 3名以上のメンバー管理またはリード経験 提案、要件定義、折衝等のコンサルティング実務経験 Pythonでの商用レベルのモデル実装・評価スキル

ソフトウェアエンジニアとしての開発経験5年以上 Pythonでの開発経験2年以上 LLMを活用したシステム開発経験1年以上 SaaSの開発経験

Python（Django/FastAPI/Flask）、SQL（PostgreSQL/MySQL/SQLite）、GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツール、機械学習基礎（scikit-learn、pandas）、Excel自動化（openpyxl、pandas）、業務RPA的な処理の知見、ヒアリング力、アジャイル/プロトタイピング思考、イテレーション開発のマインド、協調性。 要件定義書（FRD/BRD）作成、基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績、非機能要件（性能、セキュリティ、運用）の整理経験、ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション、AI開発プロジェクトの全体像理解、画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験、MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見、ベンダーコントロール経験、WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験、顧客向け提案資料・報告書作成スキル（PPTX/Excel）、業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力、アジャイル/ウォーターフォール双方への適応。

Python（Django/FastAPI/Flask）、SQL（PostgreSQL/MySQL/SQLite）、GitHub Copilot、Cursor、Claude Code等のAIコーディングツール、機械学習基礎（scikit-learn、pandas）、Excel自動化（openpyxl、pandas）、業務RPA的な処理の知見、ヒアリング力、アジャイル/プロトタイピング思考、イテレーション開発のマインド、協調性。 要件定義書（FRD/BRD）作成、基本設計書、詳細設計書、画面遷移図、API設計書、ER図の作成実績、非機能要件（性能、セキュリティ、運用）の整理経験、ステークホルダー間の要件調整・優先度付けファシリテーション、AI開発プロジェクトの全体像理解、画像AI、生成AI、予測モデル等のユースケース選定・PoC設計経験、MLOps、AIガバナンス、モデル評価指標の知見、ベンダーコントロール経験、WBS作成、課題管理、リスク管理の実務経験、顧客向け提案資料・報告書作成スキル（PPTX/Excel）、業務部門と開発部門のブリッジ役としての翻訳力、アジャイル/ウォーターフォール双方への適応。

・法人顧客対応の経験（営業／カスタマーサクセス／カスタマーサポート等）3年以上 ・顧客の業務や運用に関わった経験（例：業務フローに沿った提案・改善など） ・複数関係者と連携しながら業務を進めた経験

Databricks環境での設計 / 構築経験（Lakehouse, Pipeline, カタログ整備） データ基盤移行プロジェクト経験 Python / SQL を用いたデータ変換処理の実務経験 dbt を用いたデータモデリング / 変換の経験 概要設計から詳細設計まで一貫して一人で対応できるスキル メンバーのコードレビューや成果物の品質管理ができること 文字ベースでの英語コミュニケーション（※AI生成ツール利用前提）

データ戦略・データアーキテクチャの知識・企画経験 データアーキテクト、データマネジメントの経験 AIフレームワークに関する知識・構築経験 データ分析基盤・AI基盤に関する知識・構築経験 データモデリング、データベース設計の経験

プロジェクトマネジメント経験 顧客折衝経験 DX推進、ITコンサル、またはそれに類する課題解決型プロジェクトの経験

法人顧客対応の経験（営業／カスタマーサクセス／カスタマーサポート等）3年以上 顧客の業務や運用に関わった経験（例：業務フローに沿った提案・改善など） 複数関係者と連携しながら業務を進めた経験

基幹業務システム（財務会計・管理会計・販売管理・購買管理等）の導入・運用に携わった経験 データベース構築・運用に関する知識・経験（DB設計、SQLの知識、RDB全体の知識、実運用の経験など） 要件定義、設計、開発、テスト、移行までのシステム開発プロセス全体の経験 ユーザー／顧客との調整・折衝の経験 簿記3級程度の経理知識

・法人顧客対応の経験（営業／カスタマーサクセス／カスタマーサポート等）3年以上 ・顧客の業務や運用に関わった経験（例：業務フローに沿った提案・改善など） ・複数関係者と連携しながら業務を進めた経験

プロジェクトマネジメント経験 顧客折衝経験 DX推進、ITコンサル、またはそれに類する課題解決型プロジェクトの経験

AIエージェント等の生成AI知見およびクラウド（AWS/Azure/GCP等）に関する知見を保有している方。 適切な部署へ確認を投げたり、提案書の作成を期待するため、主体的に物事を考え動ける方。 顧客向け提案書（パワーポイント）やエクセル等の資料作成スキル。 能動的なコミュニケーション能力。

・データ分析・データ活用領域でのITコンサルティング経験 ・既存システムの現状分析〜戦略立案の上流工程経験 ・コンサルタントとしての専門的なペルソナ・ビジネス視点

BigQueryでのデータ抽出／クエリ作成経験（データ紐づけ理解があること） 分析を目的としたTableauでのダッシュボードの設計・作成経験 データ連携／バッチ処理に関する基本的な理解 設計～実装まで一人称で対応可能な方

AI（生成AI、機械学習等）関連プロジェクトへの参画経験（または同等の知見） 要件整理や企画フェーズにおける、論理的な仮説立案能力 プロジェクトマネジメント（PM）の実務経験

・英語の読み書き実務経験（ドキュメント読解、メール・チャット、会議内容の理解・整理） ・データ基盤導入、DWH、BI、ETL、データ管理等のいずれかに関するプロジェクト経験 ・データガバナンス、データ定義、マスタデータ管理等のいずれかに関する検討・整理経験 ・プロジェクト管理またはPMO経験（進捗、課題、会議体運営、関係者調整） ・チームリード、PM、PMOリード等のいずれかのリード経験 ・コンサルファーム、SIer等におけるクライアント向け支援経験 ・複数ステークホルダー間の調整・合意形成経験 ・PowerPoint、Excel等を用いた各種資料の作成経験

データ利活用基盤構築案件経験 BIツールの選定評価、クラウドDWH選定評価、源泉データ収集方針、DB構築など