Spark×フルリモートの案件

■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

・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

・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

・Python、R、SQL等を用いたデータ分析のご経験 ・機械学習ライブラリの活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost） ・AI/機械学習モデルの開発経験 ・多変量解析・統計仮説に関する知見またはご経験

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

・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

※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

プロジェクトリーダー：リーダー経験 テックリード：想定スキルを人に教えられる方 メンバー：Pythonでのコーディングを一人称でできること。 開発言語：Python 分散SQLクエリエンジン データエンジニアとしての業務経験 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

・pythonの経験 ・データエンジニアとしての業務経験

・開発PM/開発ディレクション経験 ・顧客折衝の経験 ・仕様書の作成経験 ・0→1のプロジェクト経験 ・toCサービス経験（課金有りサービスだと尚良し） ・サービスをグロースさせた経験（最重要）

・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

・LightGBMの使用経験 ・機械学習のアルゴリズムの知見（売上や需要予測） ・基本的なコミュニケーション能力

■スキル要件(機械学習エンジニア)SE枠 ・AWS利用経験 ・AzureOpenAI、LangChain等のライブラリを活用してRAG・LLMのAPIコールを実現できる ・AWSのApprunnerを活用し、上記で実現したRAGやLLMへのAPIコールを、WebAPとして実現できる ・Pythonを用いて設計・実装・テスト・評価 ・RAGの経験 ■必須スキル ・WebAPをAWSを用いて実現するにあたり、セキュリティ要件を満たすようなサービスを選定および設定 ・実現したWebAPのAWS構成およびその設定情報を正しく把握し、顧客社内にて定められるチェックリストを作成 ・チェックリストやWebAPを管理し、セキュリティ審査・診断を審査・診断会とやり取りし、実施

・データ加工処理に関連するマイグレーションのご経験 ※移行方式設計のご経験、クラウドシフトのご経験等、実際の移行作業ではなく移行計画/移行方式設計のできる方 ・データ加工処理基盤構築のための要求整理/要件定義のご経験 ・Apache Sparkを用いたデータ加工処理のご経験 ・Databricks、Snowflake（Snowpark）、AWS（Glue,EMR）の内のいずれかのご経験

・ネットワーク運用保守（3年以上） ・ログ調査、不具合調査の経験 ・運用設計などマニュアル作成経験

AWSのデータ関連サービス（Amazon S3, EMR, DynamoDB）の経験 Pythonを用いたデータ処理の実務経験

AWSのデータ関連サービス（Amazon S3, EMR, DynamoDB）の経験 Pythonを用いたデータ処理の実務経験