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iOSアプリ開発経験（必須） Javascript経験者（必須） クラウドサービス構築経験（必須） ┗小規模なクラウド環境構築でも可

iOSアプリ開発経験（必須） Javascript経験者（必須） クラウドサービス構築経験（必須） ┗小規模なクラウド環境構築でも可

iOSアプリ開発経験、Javascript経験、クラウドサービス構築経験

iOSアプリ開発経験、Javascript経験、クラウドサービス構築経験

iOSアプリ開発経験、Javascript経験、クラウドサービス構築経験（小規模なクラウド環境構築でも可）

セマンティックに関する全体アーキテクチャ設計が可能 自身で手を動かしてプロトタイプの設計・実装が可能 下記技術要素に対する経験がある ーデータ収集・解析 ・クローラー ・パーサー ー意味付け・表現 ・アノテーション／メタデータ付与 ・RDF化 ーデータ管理・検索 ・SPARKQL ・推論エンジン ・ETL ・上記技術に関するピンポイントな経験を求む ※例えばGCPやAzureによるデータ分析・活用基盤、BI基盤構築の経験者などは対象外

・セマンティックに関する全体アーキテクチャ設計が可能な方 ・自身で手を動かしてプロトタイプの設計・実装が可能な方 ・以下いずれかの技術に関するピンポイントな経験 ┗データ収集・解析（クローラー、パーサー） ┗意味付け・表現（アノテーション／メタデータ付与、RDF化） ┗データ管理・検索（SPARKQL、推論エンジン、ETL 等）

・AI開発経験：エンジニアとして、AI開発の業務経験 ・プロジェクトマネジメント経験：AI開発を含む複数のプロジェクトを管理した実績 ・コミュニケーション能力：多様なバックグラウンドを持つメンバーやと円滑に連携できる優れたコミュニケーションスキル ・自発的な問題解決力: 不確実な状況においても、自ら進んで問題を明確化し、整理しながら解決していく強力な推進力

機械学習ワークフローの設計・構築・実装経験 機械学習モデルを安定的にデプロイできるようなCI/CDパイプラインの構築 機械学習API化設計・実装等の実務経験

JavaScriptの開発経験 3年以上

・エンジニア歴5年以上 ・フルスタックでReact実務経験あり ・スタートアップやベンチャー企業での開発経験あり ・チームでの開発経験（3年以上）

Linux環境の使用経験（2年以上）、スクリプト言語の使用経験（2年以上）、自然言語処理分野の修士号もしくは自然言語処理技術を用いた開発/運用における1年以上の実務経験、ビジネスレベルの日本語、分析を行える英語読解力（TOEIC700点程度目安）

機械学習・モデル開発 PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) データ処理 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる インフラ・クラウド AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

■機械学習・モデル開発 ・PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる ・セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある ・評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる ・学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) ・データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) ■データ処理 ・画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) ・アノテーションデータの品質管理ができる ・Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる ■インフラ・クラウド ・AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) ・Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグ、セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験、評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装、学習パイプラインのバグ特定・修正、データセットの設計、画像・動画データの前処理(OpenCV・ffmpeg等)、アノテーションデータの品質管理、Pythonでの再現性のあるデータパイプライン実装、AWSの実務経験(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか)、Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行

toBソフトウェア関連のマーケティング実務経験 インバウンド/アウトバウンド施策の企画および実行経験 営業管理ツール（SalesforceやHubSpot等）の運用経験

PyTorchを用いたモデルの学習・評価・デバッグができる セグメンテーション・物体検出・分類モデルのいずれかの実装経験がある 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)を自分で設計・実装できる 学習パイプラインのバグを自力で特定・修正できる(データ前処理バグ・ラベル不整合等) データセットの設計ができる(Train/Val/Test分割・クラス不均衡対応) 画像・動画データの前処理ができる(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理ができる Pythonで再現性のあるデータパイプラインを実装できる AWSの実務経験がある(S3 / EC2 / ECS / Batch / Lambda などのいずれか) Dockerを用いた環境構築・再現性のある実験実行ができる

PyTorchを用いたモデルの学習、評価、デバッグ経験 セグメンテーション、物体検出、分類モデルのいずれかの実装経験 評価指標(IoU・Precision・Recall・F1等)の設計・実装経験 学習パイプラインのバグ特定・修正経験 データセットの設計経験 画像・動画データの前処理経験(OpenCV・ffmpeg等) アノテーションデータの品質管理経験 Pythonによる再現性のあるデータパイプライン実装経験

Linuxでの開発経験 Python開発経験（Deep Learning系ライブラリ：PyTorch等） Kubernetes（K8s）またはAWS EKSの経験

機械学習またはAI関連プロジェクトにおけるデータ前処理・分析・評価設計経験 Pythonを用いたデータ処理・分析経験 モデル性能に対してデータ観点から改善に取り組んだ経験 AIの品質、安全性、バイアス、評価指標に関する関心

Pythonを用いたLinuxアプリ開発経験。 Pythonを用いた画像処理経験。 C#を用いたWindowsFormアプリ開発経験。

Pythonを用いたLinuxアプリ開発経験 Pythonを用いた画像処理経験 C#を用いたWindowsFormアプリ開発経験

・CV/OCRまたは3D/CAD/幾何解析領域において、モデル/アルゴリズムを実サービスの運用に繋げた経験。 ・「ノイズの多い実データ（スキャン画像、手書き等）」を扱い、前処理やヒューリスティックを組み合わせて課題解決した経験。 ・仕様策定（I/O、例外、誤差許容範囲）と評価設計（Ground Truth定義）の経験。 ・Python (PyTorch/OpenCV等)を読み書きでき、エンジニアとコードベースでの会話ができること。

・商業コンテンツ（ゲーム・アニメ・マンガ・映像・メディア等）におけるシナリオライター/ライターの実務経験 ・世界観構築、キャラクター設計、分岐や長尺構成を含む脚本・原稿の執筆実績 ・読者/ユーザー体験を設計し、言葉によって感情・行動を喚起する編集・推敲スキル ・倫理・表現ガイドラインに配慮した執筆およびレビューの経験

下記項目の2つ以上満たしていればOK ・建築図面（2D）の読解経験 ・木造建築構造、特に小屋組の基礎理解 ・建築図面の作図経験（CAD） ・図面情報を正確に整理・アウトプットできる能力

・Pythonを用いた実務レベルのソフトウェア開発経験（3年以上） -スクリプトを書くだけでなく、システムに組み込むことを意識したアプリケーション設計・実装ができること。 ・機械学習（特に画像認識）を用いたシステム開発・運用の経験 -モデルの学習から実環境での推論までを一通りの実装経験があること。 ・Linux環境およびコンテナ技術（Docker）の利用経験 -Linuxコマンドでの操作、DockerFileの記述、コンテナの運用ができること。 ・未知の技術領域に対する学習意欲とキャッチアップ能力

・Python を用いた開発経験 ・機械学習の基礎知識（モデル学習・推論・評価の実務経験）をキャッチアップできる技術スキル ・音声データ、学習用データの前処理・品質チェックの計画ができる技術スキル ・日次での学習結果を日本語でレポートとしてまとめる文章力

文字情報をもとにCADを起こせるスキル 空間デザイン実務経験 20〜30代で即日稼働可能

画像AI開発の経験（アノテーション工程を除く）、モデル学習結果の分析、評価スクリプトの作成、分析用スクリプトの作成の経験、画像生成AIとControlNetのような制御方法を利用した画像生成の経験 or 一貫性のある動画生成の経験