Spark×フルリモートの案件

データサイエンティスト／PM／コンサル ・データレイク構想における課題抽出、整理、アプローチ支援、課題管理 ・データ分析仮説策定 ・データ収集、前処理、データ分析、レポーティング ・企画～要件定義設計～開発～単体テスト～品質調整 ・プロジェクトの進捗/課題管理、ベンダーコントロール、資料作成 ・ツールの導入選定 ・AIの要件定義、開発

データサイエンティスト／PM／コンサル Power BI／tableau／BigQuery／python／SQL／Excel／power point／GCP／AWS

【必須】 ■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

Python での開発経験 何らかのデータ分析の設計、実装経験のある方、且つ、 未経験の製品のキャッチアップおよび実践に抵抗なく取り組んでいただける方

AIや機械学習技術の調査・検証、フィジビリティスタディ、プロダクトへの実装経験 AWSサービス（特にSageMakerやLambdaを含む）を用いたシステム構築の経験 モデルのAPI化やバックエンド・インフラ連携を考慮したシステム開発経験 調査結果や実装内容を定期的に報告・共有し、必要に応じてドキュメント化ができる方 単に提供されているモデルを利用するだけでなく、独自のカスタマイズやアルゴリズムの調整、またはモデルの最適化に強みがある方（尚可） リアルタイム処理技術に関する知識（尚可） リアルタイムの音声・画像変換技術の実装経験や知識がある方（尚可） 探索的業務への適応力（尚可） 新技術の探索や不確実な状況下での仮説検証が得意な方（尚可）

■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

アプリケーション開発経験 3年以上 Goの開発経験2年以上 顧客視点のコミュニケーションができる方

Python での開発経験 何らかのデータ分析の設計、実装経験のある方、且つ、 未経験の製品のキャッチアップおよび実践に抵抗なく取り組んでいただける方

・機械学習基盤（Training pipeline, Serving, Monitoring など）の構築の経験 ・PdM, Bizdev 等の他職種と協働できること

・システム開発経験4年以上(言語不問) ・Webシステムの開発経験3年以上

■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

■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

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