PySparkの案件

・ITシステムを取り扱うプリセールス活動1年以上

・データ分析・AIモデル構築 ・機械学習アルゴリズム開発 ・Pythonを使用した開発経験

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

- Python を用いたプログラム開発経験 - SQL（RDB（Postgress）） を用いたデータ抽出・加工経験 - 大量データのクレンジングまたは移行に携わった経験 - DB設計、データ分析やレポーティングの基本知識 - クライアント・ステークホルダーと連携しながら課題を解決できるコミュニケーション力

・Pythonのご経験（AI解析） ・ロボット制御システムの知見（工業系の大学や専門学校で学んでいた方）

■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

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

・データ分析の実務経験／研究経験 -Python、R、SQL -多変量解析・統計仮説に関する知識と経験 -分析結果のプロダクト実装コミット経験 ・AI/機械学習モデルの開発経験、研究経験 -ディープラーニング -機械学習ライブラリ活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost）

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

・IT未経験可 ・夜勤経験

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

データエンジニア

・自然言語処理、機械学習に対する基本的な理解 ・PythonまたはR等の開発経験 ・TensorFlow、Keras、PyTorch等のFWの経験

■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

・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

・WEBサービスまたはスマホアプリ関連業務におけるプロダクトマネジメントのご経験3年以上 ・チームでの開発経験

・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

・インフラ環境構築,運用経験（3年以上） ・Unix系（AIXまたはLinux）の基礎知識 ・DBMS（DB2、Oracle、PostgreSQL等）の基礎知識 ・コード管理ツール（GitまたはCVS）、または標準的な開発ツール（eclipse等）の基礎知識 ・AWSの基礎知識 インフラ要員として成長していきたいという前向きなマインド（未経験者はNGとなりますが、若手技術者希望）

・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

ドキュメント作成が得意な方 クラウド知識習得の意欲がある方 システム開発経験

・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

・AI・機械学習分野での研究経験3年以上 ・PyTorch/TensorFlowなど、ディープラーニングフレームワークのご経験 ・NeurIPS、ICML、ICLRなどのトップカンファレンスの論文理解ができる方

※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

Python（データ分析、データ活用にて使用するツールのため、大量データを扱った経験）

・データ連携基盤構築PJTにおける要件定義経験 ・要件とデータモデルの整合性チェックの経験 ・Azure環境経験