・Python/SQLを使った分析経験、開発経験が1年以上（いずれかの言語で分析/集計の実装が可能である）
・統計の知識があること（統計検定2級レベル以上）
・インターネットの基本的な知識があること（プロトコル/サーバー/セキュリティ）

・Python/SQLを使った分析経験、開発経験が半年以上（いずれかの言語で一人で分析/集計の実装が可能である）
・統計の知識があること（統計検定2級レベル以上）
・SQLの使用経験1年以上（Oracle等からデータ取得）
・機械学習を用いた分析経験があること（OSSのライブラリを用いても可）
・データ分析/機会学習の実装経験

AIへの知見
PM（PMO）経験

Pythonでの開発経験（2年以上）
SQL開発経験（2年以上）
WindowsでのPython利用経験（1年以上）

Python、機械学習経験

市場系リスク管理システム開発経験
市場系リスク管理業務知見
上流工程経験
製造（プログラミング）経験
金融工学（確率・統計）
C++での開発経験

・Pythonでの開発経験

・機械学習
・オントロジー
・NLP
・画像解析
上記がキーワードとなっており、詳細は面談時に開示となります。
※全ての知見を満たしていなくても可

・上記業務の経験者、または遂行可能な方

・機械学習の知見
・分析方法論検討
・PythonもしくはRで実際に手を動かして分析が出来る
・分析の自動化及び可視化が自力で行える
・SQLでデータ検索、操作することが出来る
・Linux環境のユーザ・レベルの操作が出来る

・AIを研究・勉強されていた方
・AIのPJに参画された経験をお持ちの方

RやPythonを使用したデータ解析経験

・機械学習、ディープラーニングの知見

・SQLの実務経験
・Excelの実務経験
・勤怠良好で成長意欲があること

・ExcelVBA
・SQLコマンド

・AWS経験
・Tableau経験/知見
・データ分析の基本知識

機械学習を学習経験があり
AI開発にスキルチェンジを望んでいるエンジニア
経験年数は問いませんが、AI関連の文献を読み続けている人
AI開発に必要な技術を学習し続けている人

SPSSやSAS等でのデータ抽出業務経験
SQL
基本的な統計知識

・Rが使えること（必須）
・Excelが使えること（必須）
・多変量解析などの統計手法に習熟（得意な分野があれば提示）
　データ量は50～何千万行まで
前処理、要因分析までこんな感じでと伝えれば1人称で出来て
その他のパターンも提案が出来る位

・Pythonの使用経験

・SQLの実務経験
・Excelの実務経験

画像処理の経験、機械学習の経験

・Linux、Windows、SQLは必須。
・Pythonが出来る。もしくは未経験でもJava/Object指向を理解していて、
キャッチアップが可能。
・機械学習,数値計算,AIが出来る、もしくは強い関心がある技術者
・英語ドキュメントのReading(抵抗がないレベルであればOk)。

・開発実務経験3年以上
・Javascript(Node.js) 実務経験1年以上
・SQL 実務経験1年以上

・Python or Rを用いた、データ分析実務経験（最低1～2年

・データ分析の経験
・Pythonの経験

・データ分析実務経験
・Python

・Python/Scala/C++/Django
・バージョン管理ツール (git/svn) による開発経験
・プログラミング言語使用によるシステム開発経験（3年以上）
・人工知能（機械学習、Deep Learning）を用いたシステムの設計経験

・Excel/wordの作業経験
(上級であれば尚可ですが、まずは単純作業が主なので、そこま　でのスキルは問われません）
・勤怠が乱れない事

・Pythonでの開発経験
・SQLの経験
・Windows,Linux環境の経験

・SQL
・Exel-Pivot

開発経験5年以上
Ruby（Ruby on Rails）を用いた開発経験
AngularJSやBackborn.js、Vue.js等の
JavaScriptフレームワークを用いた開発経験がある方
5人以上のチームリーダー経験

・データアナリストへのモチベーションの高い方（必須！！）
・SQLを不自由なく使える事　（必須！！）
（ex・ある程度パフォーマンスを意識してSQLを掛ける、多数テーブルのJoinを不自由なくできるなど）
・何らかの開発経験

・SQLの経験
・データ分析の経験

　・要件定義～基本設計の上流工程の経験
　・以下のいずれかの設計・構築経験
　　-AWS
　　-Linux
　　-Apache/Nginx/Resin
　　-MySQL
　　-Zabbix
　　-DeepSecurity

・Pythonの経験
・統計の知見
・データ分析の経験

SPSS、SQL

・データ分析実務経験者
・コミュニケーションスキル
・ドキュメント作成能力
・上記業務を1人称で行える方
・自然言語処理の知見のある方尚可
・RもしくはPythonの経験ある方尚可

・サーバーサイドWebアプリケーションの開発経験
・JavaScript、jQuery、Ajaxを用いた開発経験

・ディープラーニングもしくはAIに関する知識
　※開発に携わっている方であればベスト（在学中を含む）
・Sparkチューニング経験者
・サーバ設計構築経験者

・統計解析の知識
・データ解析実務の経験
・データマイニング実務経験
・モデリング（データへのモデル適応）経験
・SQLでのデータ収集、集計作業
・RもしくはPythonの経験
・コミュニケーションスキル（面談で判断）

・ECサイトの分析経験を有すること（Webサイトのログ解析）
・データ分析スキルを有すること
　－R言語、SQL、Apache Hive、Python
・Linuxのコンソールオペレーションができること
・基礎集計スキル
（ExcelやCSV生データから、どういうデータが含まれているかを半日程度で取りまとめられる）
・コミュニケーション能力が高く、齟齬を発生させない
・分析結果レポートの作成とプレゼンテーションができること

全てを網羅している必要はありません。

【機械学習】
・AWS（EC2,S3）
　EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと
・Linux
　Linux環境で苦なく集計作業ができること
・Redshift
　列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること
・SQL
　分析関数（窓関数）が使用できること
・Apach Spark
　分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、
　もしくは調べながら習得することができること
・Python
　Pandasを利用したプログラムを実装することができること

・マート設計／実装　パフォーマンスチューニングができること
・テーブル設計／実装　テーブル定義、ER図が書けること
・ジョブ設計／実装　DataPipeLine を使用できるとより良い
・Shell設計／実装　例外処理、エラー処理を作成できること

【アナリスト】
・AWS（EC2,S3）
　EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと
・Linux
　Linux環境で苦なく分析作業ができること
・SQL
　分析関数（窓関数）が使用できること
・Python
　機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること
・機械学習
　Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること

・Pythonでの開発経験
・Pythonフレームワークの利用経験

・需要予測のご経験
・モデリングのご経験

・SASを使ってデータ抽出・加工、集計・分析ができる
・分析だけではなく、分析結果の解釈及びビジネス的な意味だしを行い、施策提言まで

・ＳＱＬでのデータ抽出、集計作業が出来る方
（複雑なＤＢチューニングなどは不問）
・Ｅｘｃｅｌでスピーディーに数字のグラフ化、帳票化、見える化が出来る方
（Ｒスキルがあれば尚良し）

・機械学習によるデータ解析、実装の経験
・Python経験

SPSS,python,SASでのデータ解析経験

・SQLの理解、実装ができること。
・条件分岐、アルゴリズムを自ら考えられること。
・コミュニケーションスキル