・Pythonの実務経験・Sparkのクラスタ構成を構築した経験・Sparkを利用したシステム開発経験・要件や仕様など顧客折衝を行う立場でのプロジェクト参画経験

・数理的・論理的思考能力・Python,R,Scalaなど、何らかのプログラミング言語の経験・データ分析プロジェクトにおける実務経験・通信業界、金融業界、小売業界などでの分析業務従事経験

JP1、Oracle

・Python(numpy,pandas)プログラミングスキルを有する方・Linuxの基本的なコマンドレベル・基礎的な統計の知識を有する方・クライアントに対してご自身の検討状況等をご説明できる方・検証結果を文書化（納品資料作成）が出来る方

アクセス解析の要件定義をおこなったことがある方
javascriptの実装経験がある方(3年程度)
PythonもしくはJAVAでのサーバーサイド開発・実装した経験がある方
何かしらの要件定義からの経験がある方
　

Pythonを用いたデータ分析経験2年以上
Djangoを使用したご経験
Oracle DBの使用経験

・Pythonでの開発経験3年以上
・機械学習を用いた開発経験
・データサイエンティストの経験3年以上

・データアナリティクス業務経験
・顧客のデータ活用の実態やドメイン知識の理解
・コミュニケーション能力

・SQL経験　2年以上
└複雑なSQLが作成・解読の実績
　（例）テンポラリテーブルの作成のSQL、複数テーブルをJoinしたSQLなど

・GCP、AWSなどクラウドでのデータ分析基盤の構築・運用経験
・BigQuery、Redshift、SnowflakeなどのDWH環境の利用経験（1年以上のBigQuery経験は必須）・DWHへのデータパイプラインの運用経験
・データベースに関する知識とSQLの利用経験

・SNSの投稿データ、System・ツール等に格納されたデータからInsightを導出するためのスキル・経験
・R、Pythonでのデータ分析経験
・PPTへのドキュメンテーションスキル
・分析結果の報告・プレゼンテーションスキル

●SQL/R/Pythonなどを用いたデータ分析の実務経験がある方
●データ分析プロジェクトをリードした経験（クライアントの課題抽出・施策・アウトプット）があること
●データ分析の実務の経験が豊富であること（分析、プレゼン資料の作成、分析結果の報告）

【必須スキル】
・統計処理手法/データマイニング手法などデータサイエンスについての知見
・クラウド環境下でのアプリ開発のご経験

・BIツールを用いたデータ分析・可視化の経験（VBA/Tableau/PowerBI等）
・簡易なコーディング、ローコードツール等を用いたツール開発経験

・Python開発経験
・データサイエンティスト経験
・Mlops運用経験
・AWS経験
・要件定義～試験一連の開発経験

・分析設計から、分析実務、報告書の作成まで一人で実行可能
・チーム体制での分析での経験がある
・商品・顧客セグメンテーションの作成経験
・レコメンドロジックの作成経験

・分析設計から、分析実務、報告書の作成まで一人で実行可能
・チーム体制での分析での経験がある
・商品・顧客セグメンテーションの作成経験
・レコメンドロジックの作成経験

・3年以上のデータアナリストとしての実務経験がある方

・SQLの利用経験
・ユーザーからの要件に基づくデータ分析とソリューション提案経験
・論理的に説明できるコミュニケーション能力

Webアクセス解析（AdobeAnalytics、GoogleAnalytic）
・BIツール（Tableau、Domo）を用いた分析

・PythonやRなどを用いた実務経験
・機械学習・統計学の知識と実践経験
・データベースやデータウェアハウスの基本知識
・データ分析に関連するライブラリやツールの経験（Scikit-learn、TensorFlow、Keras、Pandas等）
・コミュニケーション能力と問題解決スキル

・SAS経験（2年以上）
・分析、レポーティング経験
・コミュニケーション能力

・データサイエンティスト経験
・需要予測モデル構築経験
・自走力
・コミュニケーション能力
・POCで終わらず、作成モデルが実運用に至っている

■必須スキル
・サーバーサイドのアプリケーション開発経験
・AWS/GCP/Azureのいずれかのクラウドサービスを利用した経験
・データレイク、データウェアハウスの設計・構築・運用経験
・ETL/ELTなどのデータワークフロー管理ツールの開発・運用経験
・チーム開発経験

■歓迎スキル
・Pythonでの開発経験
・Databricksの利用経験
・Spark、Prestoを利用する大規模なデータプラットフォームの開発・運用経験
・Terraformなどを使ったインフラの自動構築の経験
・匿名加工が必要なデータの取り扱い経験
・データマネジメント・ガバナンス施策の実施経験

・Python
・SQL
・Tableauでのダッシュボード構築経験
・ドキュメント作成経験

Python、機械学習の知見、ドキュメンテーション

・BIツール(Qlik Sense、QlikView、Tableau等)の実務経験
─データ設計、抽出、整理、分析を一人称で対応可能なレベル
・Python実務経験
・顧客折衝経験

・データ活用のプロジェクトで上流工程の経験
・コンサルとしてデータ活用プロジェクトの経験がある

・Python経験

上記対応できる経験

・プロダクトから取得できる様々なデータを分析要件定義～レポーティングされた業務経験
・BIツールの使用経験
・クラウドDWHの使用経験
・SQLを用いたデータ抽出経験

【必須スキル】
・ユーザーデータ分析の経験5年以上（SQLを用いてデータ集計、統計学の基礎理解）
・C向けネットサービスやアプリサービスにおいて、ユーザー調査を設計から分析の実務まで一貫して担当した経験
・ひとつの案件に対して半年以上の運用経験があり、分析結果に伴った改善提案まで行った経験

【歓迎スキル】
・ECや女性向けプラットフォーム、マッチングサービスなどの経験
・オンライン・オフライン広告の効果測定分析の経験
・ベンチャー企業での就業経験がある方（業務委託含む）

【求める人物像】
・美容医療が好きな方／興味がある方
・ポジティブに考え抜ける方

・PythonによるWebアプリケーション（DB設計を含む）の開発経験が豊富な方。
・AWSを利用してサービスを構築した経験がある方（Redshift、ECS、Lambda等の経験があれば尚可）

・AWSのサービスを利用した分析基盤構築経験
・Pythonを利用したアプリケーション開発
・データの収集、加工、蓄積などのデータエンジニア経験

・AWSのサービスを利用した分析基盤構築経験
・Pythonを利用したアプリケーション開発
・データの収集、加工、蓄積などのデータエンジニア経験

・AWSのサービスを利用した分析基盤構築経験
・Pythonを利用したアプリケーション開発
・データの収集、加工、蓄積などのデータエンジニア経験

・SQLの利用経験
・ユーザーからの要件に基づくデータ分析とソリューション提案経験
・論理的に説明できるコミュニケーション能力

・コミュニケーション能力
・SQLの経験
・Pythonを使ったデータの可視化や分析経験

・SQL経験　2年以上
・複雑なSQLが作成・解読の実績
　（例）テンポラリテーブルの作成のSQL、複数テーブルをJoinしたSQLなど
・AWS（Glue,Lambda,Redshift）経験　3年以上
・Tableau経験　2年以上

・ユーザーからの要望をもとに、BIツールを用いた画面開発を行った経験。
・チームで仕事をすすめるために、自主的にコミュニケーションをとれること。

[OS]Win系・Unix(Linux)
[言語]Python
Python(scikit-learn)の利用経験が必須です。

SQLを使ったテーブルデータ処理の業務経験
Pythonを使ったデータ分析の業務経験
Tableauを使ったダッシュボード画面構築

【必須要件】
・データ分析の実務経験
・SQL(DWH、DBからのデータ抽出)経験
・BIツール利用経験

・他部署連携経験(取り纏め)
・レポート作成
※クエリ経験は無くても問題ありません
・Googleスプレッドシート、Excel使用経験
・SQL経験(レビュー)

・SQLによるデータ抽出、およびBIツールを用いてデータを可視化した経験
・ビジネスゴールに向けて分析軸を設定し、各種集計・分析を実行する力
・PdMやビジネスサイドなど、他職種のメンバーとコラボレーションしながら業務を推進する力

【必須要件】
・データ分析の経験
・Python・SQLのご経験
・機械学習に関する知見（経験は不問）

【歓迎要件】
・GCPを利用したデータ分析の経験
・何らかのBIツールを活用した経験
・自然言語処理やテキストマイニングのご経験

・衛星画像解析に関する理論の理解および実務経験
（光学、SAR、LiDAR、ハイパースペクトル等の衛星画像の解析経験、もしくは類似する領域での実務経験）
・統計学やコンピュータビジョンに関する理論的な理解
（統計検定準1級相当以上）
・クラウドサービスを用いた開発経験（GCPやAWSなど）
・英語力
（最低限、英語のドキュメント、特に科学技術論文を読むことができること。
英文論文誌の執筆や、海外の研究機関・研究者とのディスカッション機会もあります。）
・【アプライドサイエンティスト】以下類似専門分野での修士号（できれば博士号）の学位
（コンピュータビジョン、光学・マイクロ波リモートセンシング、森林植生、環境経済）

・SQL：データ抽出だけでなく、データ加工ができること。窓関数や副問い合わせを駆使することができること。
・Python/Go言語(あれば尚好)
・機械学習に関する知識／技術
・統計学に関する知識／技術

・データ移行ツールの設計、製造経験
・テーブル設計の経験
・ExcelVBA（技術支援なく完結が可能なレベル）
※製造に関しては別担当が行う可能性もあり、設計経験についてを重視します。

・自ら課題を定義/提案し、解決策の実行まで責任もって取り組める
・幅広く知識/経験を吸収し、プロフェッショナルとして専門性を高める意欲がある
・データサイエンティストとしての実務経験を1年以上有する
・テラバイト以上の構造化データ分析の経験がある
・SQL/R/Pythonのうち、2つ以上を一定レベルで記述できる
・テクノロジー動向に興味がある