データ分析×フルリモートの案件

機械学習（特に言語領域）におけるLLM出力評価、プロンプトチューニング経験 OCRやPDFテキスト抽出、非定型PDFのデータ化（自動入力）開発経験 以下いずれかの経験 　- NLP修士号＋NLP実務経験3年以上 　- NLP修士号またはNLP実務3年以上＋LLM/VLMプロジェクト経験 　- LLM/VLMプロジェクト経験1年以上 自走して実験設計〜実装〜評価〜納品まで遂行できる方

Looker Studioを用いた実務経験（3年以上） 　┗複雑な計算フィールドや混合データ（データ結合）を駆使した構築経験 SQLの基本知識 　┗BigQuery側で作成されたビューやテーブルの構造を理解し、必要に応じて抽出クエリを確認できるレベル ダッシュボード設計の実務経験 　┗要件定義に基づき、適切なグラフ形式（棒、折れ線、散布図等）を選択し、画面構成を提案できる能力

ITシステム構築における上流工程経験（基本構想、要件定義） プロジェクトマネジメントおよびステークホルダー調整経験 データ活用基盤（データレイク、DWH、BI）の構成理解 データ活用の一連の流れ（収集、加工、蓄積、活用）に関する知見

【必須】 (1) データ基盤設計スキル 　① DWH または データレイクの設計経験 　② ETL / ELT設計経験 　③ バッチ処理の理解 (2) データモデリング / SQL 　① SQL（中級以上） 　② データモデリングの実務経験 (3) データガバナンス（運用設計に関わったことがあるレベル） 　① データ品質管理の経験（DQルール or チェック設計） 　② アクセス制御の理解（権限管理レベルでOK） 　③ メタデータ / データ定義の管理経験（軽くでも可） (4) クラウド基盤 　AWS / Azure / GCP いずれかの実務経験 (5) データパイプライン 　何らかのパイプライン構築・運用経験

Snowflakeを用いたDWH設計・実装経験（3年以上）、Python / SQLによる分析・データ加工の実務経験（合計4年以上）、データマート設計・BIツール連携の経験（Sigma、Tableau、Looker等）、分析要件のヒアリングと非技術者への説明・可視化アウトプット経験

BASE SASによるプログラム開発の業務経験 基本設計、詳細設計、製造、単体テスト、結合テストのご経験 コミュニケーション良好

データアナリスト／プロダクトアナリストとしての実務経験 数値設計から分析、示唆出しまで一貫して対応できる方 データを起点にプロダクト改善を推進できる方 OJTや実務ベースでの育成・ナレッジ共有が可能な方

ITシステム構築の上流工程経験（基本構想・要件定義） プロジェクトマネジメント、ステークホルダーの調整経験 データ活用基盤（データレイク・DWH・BI）の構成がイメージできること 一般的なデータ活用の流れ（収集、加工、蓄積、利用）がイメージできること

・BI／DWH／ETL開発プロジェクトにおけるリーダーまたはサブリーダー経験 ・以下いずれかの実務経験（複数歓迎） - DWH設計・構築経験 - ETL／ELTツールまたはSQLによるデータ加工処理設計 - BIツール（Tableau、Power BI、Looker 等）の設計・活用経験

大規模データの扱いに慣れており、正確かつスピーディーなクレンジングが可能な方。 AIを用いた分析実務の経験があり、ビジネス視点でのアウトプットが出せる方。 クライアントのビジネス背景を汲み取り、主体的に提案ができる方。

dbt（またはGoogle Dataform）のご経験（dbt Semantic Layerについての知見があると尚可） BigQuery（SQL）の理解がある方 git（commit, push, fetch, checkout等の基本操作行っていただく想定）のご経験 Python（GitHub Actionsベースのスクリプト運用想定）のご経験

データ活用プロジェクトをリーダーとして推進した経験（データ分析基盤を整えただけでなく、分析軸の設定や分析結果からの施策立案までできる）、tableauの知見、マーケティングツール使用経験、スピード感のあるアジャイルチックな進め方ができる方

機械学習（特に言語領域）におけるLLM出力評価、プロンプトチューニング経験 OCRやPDFテキスト抽出、非定型PDFのデータ化（自動入力）開発経験 以下いずれかの経験 　- NLP修士号＋NLP実務経験3年以上 　- NLP修士号またはNLP実務3年以上＋LLM/VLMプロジェクト経験 　- LLM/VLMプロジェクト経験1年以上 自走して実験設計〜実装〜評価〜納品まで遂行できる方

1. 法人営業のご経験(営業の構造を理解されている方) 2. データ分析に基づき具体的なビジネス課題解決や収益向上につながる戦略を立案(意思決定)したご経験 3.営業、マーケティング、プロダクトなど、部門横断的なステークホルダーを巻き込み、プロジェクトを推進した経験

ディメンショナルモデリングを利用したデータ基盤の設計、dbt・Dataformなどを利用したデータ変換処理の設計・構築・運用、BigQuery・Snowflakeを利用したデータ基盤の開発・運用、Fivetran・Embulkなどを利用したETLの設計・構築・運用、Gitを利用したプルリクエストベースのチーム開発、GitHub Actions・CircleCIなどを利用したCI/CD環境の構築・運用、Airflowなどを利用したワークフロー管理の設計・構築・運用、シェルスクリプト・Pythonを利用したバッチ処理の構築・運用、Terraformを利用したインフラの構成管理、Tableau・PowerBIなどのBIツールを利用したデータ可視化。

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験 傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験 A/Bテスト設計・効果測定の実務経験

・dbt（data build tool）を利用した開発、運用経験 ・データモデリングの経験

Excelを用いたデータ整理、集計の実務経験（IF、VLOOKUP、INDEX/MATCH等） 論理的にデータを整理、分類できる方 正確性を重視した業務遂行ができる方

Snowflake（Snowflake SQL、SnowpipeやTask、Copy intoの連携処理の経験）、ETL/ELTの実装経験、ストアドプロシージャ、詳細設計～STまでの経験、Python経験

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上）、理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系）、Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等）、因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験、傾向スコアマッチング（PSM）・差分の差分法（DID）等の因果推論手法の経験、A/Bテスト設計・効果測定の実務経験

Window関数を用いた高度なSQLでのデータ抽出・加工・集計の実務経験 BIツールを使用したデータの可視化や操作経験 テーブル定義書を読み解き、データ構造を正確に把握できる方 Excelやスプレッドシートを用いたレポーティング経験（必要に応じて自ら関数や機能を調べ、活用できる自己解決能力） 抽象的な指示や要件の意図を汲み取り、自ら具体化してタスクを推進できる方 チームメンバーと円滑に連携を図りながら、指示待ちにならず主体的に行動できる方

・Snowflake（Snowflake SQL、SnowpipeやTask、Copy intoの連携処理の経験） ・ETL/ELTの実装経験 ・ストアドプロシージャ ・詳細設計～STまでの経験（要件定義～基本設計もあれば尚可） ・Python経験

データモデリングの実務経験（3年以上） Python / SQL の実務経験 AWS / GCP などクラウドアーキテクチャの設計・運用経験 ドメイン専門家へのヒアリングを通じた要件定義・形式化の経験 複雑な業務ドメインのデータ統合・構造化の経験

データパイプライン設計・実装の実務経験（4年以上）、クライアントワークにおける要件定義経験（3年以上）、Snowflake を用いたDWH構築・運用経験、SQL / Python の実務経験、データ基盤の開発標準策定・ドキュメント整備経験

MAツールまたはCDPを使ったセグメント設計・配信設計の実務経験 データを用いた施策効果の分析・改善提言の経験

・データマーケティング領域でのPMO / PM経験（3年以上） ・複数部署/複数ステークホルダーを横断した進行管理・調整経験

・Big4または同等ファームでのプロジェクト経験（目安：5年以上） ・エグゼクティブ向け資料作成スキル ・英語スキル（海外拠点のメンバーと英語でmtg実施／TOEIC900以上）

Snowflake（Snowflake SQL、SnowpipeやTask、Copy intoの連携処理の経験）、ETL/ELTの実装経験、ストアドプロシージャ、詳細設計～STまでの経験、Python経験

データ基盤設計スキル（DWHまたはデータレイクの設計経験、ETL/ELT設計経験、バッチ処理の理解）、データモデリング/SQL（SQL中級以上、データモデリングの実務経験）、データガバナンス（データ品質管理の経験、アクセス制御の理解、メタデータ/データ定義の管理経験）、クラウド基盤（AWS/Azure/GCPいずれかの実務経験）、データパイプライン（何らかのパイプライン構築・運用経験）

統計・機械学習を用いた実務経験（3年以上） 理系学部・大学院卒（数学・統計・情報系） Python による分析実装（pandas、scikit-learn、statsmodels 等） 因果推論・統計的仮説検定の実務適用経験