・TensorflowやPytorchなどのライブラリを用いての機械学習モデルの実装経験
実装経験は、画像認識・自然言語・音声認識問いませんが、包括的な知識を有していること
・課題発見力と、問題構築力

必須スキル：・PytorchやTensorflowを用いた、GPUを活用した開発経験がある。
・英語でのディスカッションができる。
・英語での指示を理解できる。

・Scikit-learnを用いたデータの分析経験がある。

・DeepLearningライブラリ（PyTorchやTensorFlow、等）を利用した実装経験
・上記で実装したものを実際にサービスへ組み込んだ経験（クラウド、オンプレは問いません）

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

・AWSなどのクラウドプラットフォームを活用した実務開発経験
・SREやシステム運用の実務経験
・ソフトウェア開発プロジェクトでの開発経験5年以上
・ソースコントロール管理 (SCM) システムの利用経験、及びCI/CDに関する経験
・コミュニケーションスキル（英語のビジネスレベル かつ 日本語の日常会話レベル、または、日本語のビジネスレベル かつ 英語の読み書きができるレベル）
・機械学習の社会実装に興味があること
・コンピューターサイエンスの最新技術に興味があること
・チームでのソフトウェア開発が得意であること

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

＜必須スキル＞
・AI/MLフレームワークやライブラリ（Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch など）の使用経験
・Docker、AWS ECS/AKS などのコンテナシステムを利用したモデルコンテナ化の経験
・Jupyter Notebooks を用いたクイックモデルプロトタイピングの経験
・分析モデルの精度検証、精度チューニングの経験
・AWS Sagemaker などのクラウドベースの AI/ML プラットフォームの経験
＜あれば尚可＞
・コンピュータビジョンのユースケース/ソリューション/製品を中心とした AI/ML エンジニアとしての経験
・コンピュータビジョン DNN の経験：R-CNN、SSD、Yolo、SSD、Resnet、MobileNet 等
・AutoML の利用経験：AWS Rekognition、Forecast 等
・エッジ AI/ML に関する経験：AWS Greengrass 等
・AWS 上での ML パイプラインや MLOps に関する知見
・データ分析、機械学習を用いたアプリケーションの開発・運用経験
・スクラムによる開発の経験
・macOSでの開発経験

・Webアプリの開発経験（3年以上）
・自然言語処理系のMLモデル開発経験（1年以上）
・正社員化による雇用切り替えのご相談が可能な方

・ビジネスレベルの日本語
・論文のモデルを実装する能力
・Scipy/Numpy,Scikit-Learn,Pandas,Tensorflow,Keras,Chainer,PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習におけるプロジェクトにおける実装経験

・TensorflowやPytorchなどのライブラリを用いての機械学習モデルの実装経験実装経験は、画像認識・自然言語・音声認識問いませんが、包括的な知識を有していること・課題発見力と、問題構築力

・TensorflowやPytorchなどのライブラリを用いての機械学習モデルの実装経験
実装経験は、画像認識・自然言語・音声認識問いませんが、包括的な知識を有していること
・課題発見力と、問題構築力

・AWSなどのクラウドプラットフォームを活用した実務開発経験
・SREやシステム運用の実務経験
・ソフトウェア開発プロジェクトでの十分な開発経験
・ソースコントロール管理 (SCM) システムの利用経験、及びCI/CDに関する経験
・コミュニケーションスキル（英語のビジネスレベル かつ 日本語の日常会話レベル、または、日本語のビジネスレベル かつ 英語の読み書きができるレベル）

・Scipy/Numpy,Scikit-Learn,Pandas,Tensorflow,Keras,Chainer,PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰,アンサンブル学習,勾配ブースティング,RNN,CNN,GCN,GAN,YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）
※全てを満たしている必要はございません。

・統計解析 / 機械学習手法の知識および実務経験
・TensorFlow / PyTorchなどを用いたディープラーニングの利用経験
・前処理・データ不備などの問題に対応する課題解決力

・AIに関する実案件の開発経験が2年以上あること
・PyTorchやTensorflow、MXNetなどいずれかのDLフレームワークが使えること

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch,TensorFlowなど)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること

・Tensorflow/Pytorchの経験者
・画像を用いた分類、検出の経験がある方
・人物画像を持ちいた骨格推定の経験者

・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・Pythonでscikit-learnを用いて自分で機械学習モデルを構築できる、など。

・自然言語処理（NLP）に深い造詣、経験を有していること
・機械学習を利用した自然言語処理を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行ったもしくはこれらをリードした経験
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験

◆データサイエンス
–統計検定2級レベルの知識
–機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
–マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ビジネス
–論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
–ドキュメント作成能力(見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
–開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆エンジニアリング
–SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合,CTE(WITH句)・サブクエリ,ウィンドウ関数が利用できること
–Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・numpy,pandasなどの集計用ライブラリの利用経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリの利用経験
・matplotlib,seabornなどの可視化ライブラリの利用経験
–Git・GitHubの利用経験

・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計経験
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用経験
・数理への興味関心
・Pythonとデータ分析系のLibrary（pandas/numpy/scipy）を用いた開発経験

・データ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・ある程度大きなデータを扱うことができる（数千万-数億レコードレベル

・機械学習分野（特に深層学習）の専門知識と2年以上の実務経験
・PytorchまたはTensorflowの深層学習フレームワークを利用した開発経験
・前処理・画像処理の知識・経験
・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

【必要スキル】
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見　
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験
【尚可スキル】
・Tensorflowを利用した実装経験
・論文のモデルを実装する能力
・異常検知,時系列解析,需要予測,最適化のどれかの開発経験
・最新の論文をキャッチアップし続けている方

・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計経験・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用経験・数理への興味関心・Pythonとデータ分析系のLibrary（pandas/numpy/scipy）を用いた開発経験

[データサイエンス]
・統計検定2級レベルの知識
・機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ビジネス]
・論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ドキュメント作成能力(見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[エンジニアリング]
・SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合,CTE(WITH句)・サブクエリ,ウィンドウ関数が利用できること
・Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・numpy,pandasなどの集計用ライブラリの利用経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリの利用経験
・matplotlib,seabornなどの可視化ライブラリの利用経験
・Git・GitHubの利用経験

・機械学習分野（特に深層学習）の専門知識と2年以上の実務経験
・PytorchまたはTensorflowの深層学習フレームワークを利用した開発経験
・前処理・画像処理の知識・経験
・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験