・AI・機械学習エンジニアとしての実務経験
・企画/設計/実装
・数理最適化
・データ集計/データ設計
・主要な分析手法の経験:
予測モデリング、顧客セグメンテーション/クラスタ分析
ネットワーク分析、サプライチェーン最適化など
・Python,R,SQL等のコーディングスキル
・クラウド環境（AWS等）、Linux環境への理解
・数理的素養（数理統計、線形代数等）

・ビジネスにおいて、データ分析によって課題を解決した経験・統計解析や機械学習に関する基礎的な知識・ビジネス上の課題を解決するための問題解決能力、論理的思考力・SQLを利用したデータ分析の経験

(使用スキル・FW:　Python・SQL・R・データ分析・統計解析・機械学習)

・Pythonの知識（目安: 3年以上）
・pandas, numpyの知識
・機械学習フレームワークやライブラリの知識（tensorflow, Keras, PyTorch等）
・確率、統計に対する基礎知識
・AWS、GCP等クラウドサービスを利用したデータパイプライン、ETL、機械学習システムの構成経験
（AWSにおけるSageMaker, Glue, Athena, RedShift等）
・コンピューターサイエンス・工学分野における、学位または同等の知識（修士以上+）

アプリケーション開発の基礎知識（要件定義、設計、開発、テスト）
JavaScript,TypeScriptを使ったソフトウェアの開発経験
Vue,Electronなどのフレームワーク使用経験
UI/UX設計の基本的な知識
Github,Gitlabを用いたチーム開発経験

・Linux上でのサーバサイド開発
・ソフトウェア設計、開発、運用の一通りの経験
・クラウド環境を利用したREST APIサーバの開発
・Git、JIRA等の開発支援ツールの利用
・MVC等、何らかのモジュール分割指針に沿った設計
・Dockerを用いた開発経験

機械学習フレームワーク（scikit-learnやTensorFlowなど）を使ったモデリング経験
他言語も含めエンジニア経験5年以上
基本設計以降の経験

・Pythonの知識（目安: 3年以上）
・pandas, numpyの知識
・機械学習フレームワークやライブラリの知識
（tensorflow, Keras, PyTorch等）
・確率、統計に対する基礎知識
・AWS、GCP等クラウドサービスを利用したデータパイプライン、
　ETL、機械学習システムの構成経験
　（AWSにおけるSageMaker, Glue, Athena, RedShift等）
・コンピューターサイエンス・工学分野における
　学位または同等の知識（修士以上+）

・AWS設計、構築経験
・Python、CircleCI、Terraformを使用した開発経験

・Webアプリのアーキテクチャデザインが出来る人・パブリッククラウドサービス上での開発経験

(使用スキル・FW:　Python・Typescript・AWS・Glue・AppSync・Aurora・Lamdba・CDK・Cognito)

・機械学習分野（特に深層学習）での実務経験2年以上
・PytorchまたはTensorflowの深層学習FWを利用した開発経験
・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験

・Python,Javaなどのプログラミング言語を用いたシステム開発ご経験（ソースを読める程度でもOK）
・オープンソース・ソフトウェアを用いたシステム基盤の構築ご経験

・Treasuredata、GCPなどCDP（他社ソリューション）をベースとしたDMP基盤構築
・DWH、CRM等顧客データ基盤構築に関する経験・ノウハウ
・CRM分析および施策経験

・Go言語を用いた開発経験（3年あれば提案できます。）
・API作成経験

・機械学習における実務レベルでの業務経験・Python、Rなどを用いた分析・モデル作成の経験・データを用いて自ら仮説を定義し、事業のPDCAサイクルに取り組み、改善した経験・事業課題解決について、強い意識を持って取り組む姿勢

(使用スキル・FW:　Python・R)

ーRubyonrailsを用いての開発経験（実務で半年以上）ーAWS上での実務での開発経験（実務で半年以上）ーVue.jsを用いての開発経験（実務で半年以上）

(使用スキル・FW:　Ruby・Ruby・on・Rails・Ruby・on・rails・Vue.js)

・オブジェクト指向言語での開発経験・オンプレミス及びクラウドシステム構築経験

(使用スキル・FW:　HTML・Java・SQL・JavaScript・HTML・JavaScript・Java・SQL)

・オブジェクト指向言語での開発経験・オンプレミス及びクラウドシステム構築経験

(使用スキル・FW:　HTML・Java・SQL・JavaScript・HTML・JavaScript・Java・SQL)

・Pythonでの開発実務経験

(使用スキル・FW:　Python)

・ディープランニングの知見のある方・機械学習ができる方・Python、GO、JavaScript等、3言語以上扱える方

(使用スキル・FW:　Python・Go・JavaScript)

・クラウド（AWSまたはGCP）を用いたインフラ構築の実務経験・DevOps環境構築経験

・Pythonでの開発経験・Java,C++での開発経験＋python使いたい/機械学習に対する意欲・意欲的かつ自主的に業務に取り組める方

(使用スキル・FW:　Python・Java・C・C++)

・サーバサイドアプリケーションの開発経験・AWSを利用したクラウドネイティブな開発経験・モダンなウェブフレームワーク（Rails,React,Angular,Vue.js等）の開発経験・Gitおよびタスク管理ツールを利用したチーム開発経験・自社サービス開発・グロースハック経験・TDD/BDDの経験・Dockerを使った開発経験

(使用スキル・FW:　PHP・JavaScript・Vue・Laravel・AWS・Docker)

・PythonによるWebアプリケーションの設計・開発・運用経験・非エンジニアとのコミュニケーションでの要件定義・システム提案の経験・可読性・拡張性・テストコードを考慮した設計・実装の経験

(使用スキル・FW:　Python・Django)

-Pythonでのプログラミング経験-VueやAngularでのプログラミング経験-MySQL

(使用スキル・FW:　Python・Vue)

・Python、SQLの実務経験・コミュニケーション能力がある方・ビジネス要件から的確なデータ分析ができる

(使用スキル・FW:　Python・SQL)

・scikit-learnなどの機械学習・統計モデリングフレームワークの実務経験・専門的な論文やドキュメントの読解力・Git/GitHubもしくは類似のバージョン管理システムを利用したチーム開発経験

(使用スキル・FW:　Python)

・事業の現状分析、ビジネス観点で改善すべき課題を発見し、　解決した状態を検討することができる・分析に必要なプログラミングスキル　-SQL　-Python・機械学習の実装　-機械学習的なPython

(使用スキル・FW:　Python・SQL・機械学習)

・Pythonによる機械学習システムの本番環境での実装経験・scikit-learn,PyTorch,TensorFlowなど代表的なフレームワークの使用経験・AWSやGCPなど、パブリッククラウドを活用した開発経験・機械学習のアルゴリズムの基礎的な知識

(使用スキル・FW:　Python・Backlog・Redash・Elasticsearch・scikit-learn・PyTorch・TensorFlow)

・SQLを用いた数値集計の経験

(使用スキル・FW:　SQL・‐)

【自然言語処理】・自然言語処理及び関連するAI・機械学習等のプロジェクト経験・実装系よりも、ソリューション設計～PoC系の経験を重視・単語分割～構文解析と辞書構築、文書分類（Tag付け・Labeling・中国語自然言語処理のソリューション・製品への理解【画像解析】・画像解析及び関連するAI・機械学習等のプロジェクト経験・実装系よりも、ソリューション設計～PoC系の経験を重視・画像分類～検出～セグメンテーションの一連のソリューション知見・画像解析系のソリューション・製品への理解【データアナリスト/コンサルタント】・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（当面、主に扱うデータはSNSの投稿データ、「いいね」数、フォロワー数、投稿内KWなど）・SQL、Hive、Rを扱えること・PPTへのドキュメンテーションスキル（報告書作成、コンサルが作成するレベルのドキュメンテーション）・分析結果の報告・プレゼンテーションスキル

(使用スキル・FW:　Python・C#)

・コンピューターサイエンスの基礎知識・RubyonRailsを用いたWebアプリケーションの開発／運用経験・DDDの実践的な理解と開発現場に適用した経験

(使用スキル・FW:　HTML・CSS・Ruby・JavaScript・Ruby・on・Rails・React)

・Python (Django, Django REST Framework) 開発経験3年以上
　※自走できる方（要件に合わせて実装できる方）
・WEBサービス開発経験
・機械学習に関する基礎知識
　※機械学習によるデータ分析の大まかな流れを理解いただけていれば大丈夫です。
　詳細な知識は求めません。
・Docker を用いた開発経験
・PEP8 などの標準や各フレームワークのベストプラクティスなどの
　過去の資産を尊重しながらプログラムが作れる方
・Kubernetes を用いたシステム設計・構築・運用経験
　※知見のみでも検討可能
・理工系大学もしくは大学院卒業者

・統計学、機械学習に関する理論的な理解
・要件が決まった機械学習モデルの改修・新規開発・性能分析を一貫して行える能力
・精度やモデル構成を適切にレポートできる能力
・mypy, flake8, pytestなどを用いながらPythonを使用できる能力
・AWS, GCPを用いたサービス利用経験
・Dockerを使用したアプリケーション開発
・Pythonを使用したAPI開発経験

・フレームワークを利用した機械学習における実装経験
　(Scipy, Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, Keras, PyTorchなど)
・基本的な機械学習の理論的背景の理解
・求められた要件に対して適切な論文を見つけ、理解し、実装する能力
・自ら解析案件に関して企画・問題設定し、モデル構築、検証・実装していく姿勢

■必須スキル
・HTML、CSS(SCSS)、JavaScript(TypeScript)経験3年以上
・AngularやVue等のフレームワーク経験(Angularの経験があるとベスト)
■尚可スキル
・AWS上での開発経験

・生命保険の業務知識がある方※重視
・Pythonを利用したデータ分析案件の経験者※重視
・Excel、TeblearやPower　BIなど可視化ツールの利用経験
・顧客と円滑にコミュニケーションが取れる方※重視
・長期で参画できる方希望

・Pythonでのバックエンド開発経験３年以上（基本設計レベル）
（もしくはPythonでの開発経験１年以上＋他の言語でのバックエンド開発２年以上）
・Pythonで何らかのFWをしようしての開発経験

・Python (Django, Django REST Framework) 開発経験3年以上
　※自走できる方（要件に合わせて実装できる方）
・WEBサービス開発経験
・機械学習に関する基礎知識
　※機械学習によるデータ分析の大まかな流れを理解いただけていれば大丈夫です。
　詳細な知識は求めません。
・Docker を用いた開発経験
・PEP8 などの標準や各フレームワークのベストプラクティスなどの過去の資産を尊重しながらプログラムが作れる方

・AIモデルの設計の能力に長けている方
・人が書いたコードも読み解く自信がある方
・DNNの以下モデルを理解できる方
　　GRU、Attention、SVDD、一次元CNN　

・プロジェクト管理・推進
・要件定義の経験（業務要件、システム要件どちらでも可）
・要件定義、仕様決定に伴うドキュメント作成能力（プレゼン/提案資料ではなく実務レベルでのドキュメント作成）
・コミュニケーション能力（対面）

・AWSやGCPなどクラウド環境におけるPythonを用いた機械学習の実装経験
・scikit-learn, PyTorch, TensorFlowなど代表的なフレームワークの使用経験
・メンバーマネジメントの経験、またはプロジェクトリーダー的立場の経験
・非構造データ（自然言語、音声、画像）を用いた機械学習の本番環境における実装経験

・Python (Django, Django REST Framework) 開発経験3年以上
　※自走できる方（要件に合わせて実装できる方）
・WEBサービス開発経験
・機械学習に関する基礎知識
　※機械学習によるデータ分析の大まかな流れを理解いただけていれば大丈夫です。
　詳細な知識は求めません。
・Docker を用いた開発経験
・PEP8 などの標準や各フレームワークのベストプラクティスなどの過去の資産を尊重しながらプログラムが作れる方

Pythonでの開発経験3年

・以下いずれかの経験（2年以上）
　-医学統計/生物統計の経験
　-コホート研究の経験
　-ビッグデータ解析の経験
　-機械学習、深層学習の経験
・R,Python,DataRobotでのデータ解析
　(うち1つ以上実用レベル,かつ2年以上経験)

・DBやI/F等、構造化データに関する処理の設計・実装・テストの経験
・Python等のツールを使って、テーブルデータ（excel、csv）の集計や加工作業経験
・機械学習について知見

・SQL、Pythonが使えること
・機械学習/深層学習/統計学についての基礎的な知識　
・TensorFlowを使える方
・深層学習のライブラリやマネージドサービスを使い、画像分類、物体認識のモデルを作成できるスキル
・深層学習を使った実務経験があり、リリース後にモデルの改善に取り組んだことがある方(半年~1年以上)