・AIツール活用のコンサルティングのご経験

・AI/機械学習分野での研究経験（3年以上、修士号取得者相当）
・PyTorch/TensorFlowなどのディープラーニングフレームワークを用いたモデルの構築・学習・検証の実務経験
・トップカンファレンス（例：NeurIPS、ICML、ICLR）論文の理解
・Large Language Models (LLM)（事前学習、ファインチューニング、プロンプトエンジニアリング、RAG）の知見
・AI Agents/マルチエージェントシステムの経験
・自然言語処理の経験
・深層強化学習の経験

・CS、SW工学、AI、ML、数学、物理、関連分野の学士号・修士号、GenerativeAIに関する深い知識
・Pythonでの高度なプログラミングスキル、Pytorch/TensorflowなどのDLフレームワーク実務経験
・CVまたはNLP分野で、最新研究論文に基づくアルゴリズムの設計・実装経験
・研究PJにおける独自のアルゴリズム開発、学会/ジャーナルでの発表経験
・研究成果を実際のプロダクトに応用し、性能向上を実現した経験
・特定の技術的課題を分析し、具体的な解決策を提案・実施した経験

・AI／機械学習エンジニアとしての実務経験が3年以上ありますか？
・PythonおよびPyTorchを用いた経験がありますか？
・モデルの作成やアルゴリズムの作成、論文などの作成経験がありますか？

・AI／機械学習エンジニアとしての実務経験が3年以上ありますか？
・PythonおよびPyTorchを用いた経験がありますか？
・モデルの作成やアルゴリズムの作成、論文などの作成経験がありますか？

AI開発経験3年〜
scikit-learn、Pandas、Numpy、matplotlib

・AI／機械学習エンジニアとしての実務経験が3年以上ありますか？
・PythonおよびPyTorchを用いた経験がありますか？
・モデルの作成やアルゴリズムの作成、論文などの作成経験がありますか？

AI開発経験3年〜
scikit-learn、Pandas、Numpy、matplotlib

・Pythonを用いたデータ分析（統計、可視化、EDA、検定等）経験3年以上
・Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch等の機械学習ライブラリを用いた経験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, NumPy, pandas, scikit-learn などを使用した開発経験
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を活用した機械学習・データ処理の実装経験
REST APIを用いたデータ取得・統合の経験

LLMのモデルを組む
GNN（グラフニューラルネット）の理解
データ前処理能力
PyTorchを使用しての実装経験
OpenAIのLLMの利用経験
Pythonの関数作成

・Numpy/SciPy/Pandas/Matplotlibの業務使用経験3年以上
・scikit-learn/TensorFlow/Kerasなどのディープラーニング・ニューラルネットワークライブラリの業務使用経験1年以上
・AWS関連(特にRDSとS3)と連携するPythonの開発経験(現場ではboto3を使用)1年以上

・機械学習、画像解析、最適化アルゴリズムなどの分野における専門知識
・フレームワークを利用した深層学習モデルの実務経験
・プログラミング経験3 年以上

・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、オンプレは問わない）

・AIフレームワークの経験(Tensorflow,Pytorchなど)
・深層学習の使用経験(CNN,Transformer)

–機械学習のモデル実装、数理最適化などの実務応用経験がある方（例えば以下のようなご経験のある方）
–大学/研究機関で数理モデル、統計モデルの研究・論文執筆をした経験のある方
–AI系スタートアップや、メガベンチャーのR＆Dチームでのモデル構築経験のある方
–金融機関でクオンツ・アクチュアリーの経験がある方
–pandas、sklearn、pytorch、tensorflowなど統計パッケージを活用してノイズの多いデータの基本統計量を把握しながら適切な前処理を効率的に行える・行ったことがある方
–古典統計学、ベイズ統計学、時系列解析など基本的な統計学の知識を有している方

・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

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。

・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

・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

・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

・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

・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

・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