・SPSSModelerを使いこなせる
・何らかのプログラム言語を使いこなせる
＃直接Modelerに読み込めない形式のデータを一次加工する場合があるため。PowerShell、Perl、など
・MS-Excelを使いこなせる(関数、VBA)
・OracleBIを使用したことがある
・SQL言語を使いこなせる

・統計的モデルなどを用いたデータ分析の経験
・pythonによるモデル構築の経験
・scikit-learn等の機械学習フレームワーク経験
・パッケージやライブラリを利用した機械学習や深層学習の利用経験
・マーケ領域での経験、または興味関心
。コミュニケーション能力必須

・生のTensorFlowを書くことができる
・論文の内容をコードに落とすことができる
・画像/動画処理の経験がある

・高いコミュニケーション能力(他人を攻撃しない・自身の考えを他者に伝える・伝わったか確認をちゃんとできる)
・仕様を理解し、不足があったとしても臨機応変に対応する開発能力・経験
・実装に責任を持ち仕様を満たすテストを正しく行えること(テストの実装能力)・自身の実装を論理的に他社に説明する能力
・言語・フレームワークに依らず技術を探求する精神
・TypeScriptでの開発経験
・いづれかのCloud環境での開発経験
・WEBサービス開発経験

・新規のデータベースの論理設計、構築経験
・ビックデータ経験

データ整備および予測モデルや機械学習モデル構築の実務経験
(主担当として2年以上)
言語：PythonorR等（必須）

PythonTableau　
データハンドリングの経験,可視化の経験　
機械学習モデル構築経験、AutoMLの経験、報告書作成経験　
一人称で実装まで出来る方

・集計・集計設計スキル：SQL、HQL（特にSQLのスキルが高い方が望ましいです）
・大規模なデータベースを扱った経験
・Linux上におけるバッチ処理などの開発経験
・AWSを利用し開発したことのある経験
　特にEC2,EMR,S3を用いたシステム構築
・コミュニケーション能力（活発な議論が行われる現場のため）

・Elasticsearchのパフォーマンスチューニング経験
・Elasticsearch/Solr/Luceneなどでの開発経験3年以上
・日本語or英語によるNLPの専門的な知識と実装経験
・オブジェクト指向言語、静的型付き言語での開発実装経験

・R/Python/Clementine等
　　～DBと連携した処理はない

データ整備および予測モデルや機械学習モデル構築の実務経験(主担当として2年以上)
言語：PythonorRorSAS等（必須）
＊次のような経験
・知識をお持ちの方は特に歓迎します
・データ分析案件のプロジェクトリーダー経験
・保険・リスクマネジメントなどファイナンス分野のデータ分析・モデル開発経験
・リスクの定量化、数理統計学、保険数理、金融工学など数理に関する知識
・コミュニケーション能力、問題解決能力、創造力
・新しいフィールドにチャレンジする強い意志、協調性と柔軟性

必要なスキル：
–機械学習による異常検知の理解。
データの把握/クレンジングノウハウ
　　/最適なアルゴリズムによる予測の実施/予測結果の評価。
センサーデータ等の時系列データを取り扱う事が多くなります。
–GUI操作を基本としたパッケージソフトウェアですが、
　　一部Python/R等で予測プログラムを記述する事もあります。
–英語マニュアルを読むスキル
　　(翻訳ソフトなど使用して理解できるレベルであれば問題ありません)
日本国内の市場へ展開するにあたって、
　　チーム内の他のメンバーが順次ドキュメントの翻訳を行っています。
　　すべてのドキュメント類を日本語化するわけではないため、
　　技術的な詳細情報は英語のドキュメントに頼らざるを得ない状況です。

　
・機械学習、ディープラーニングに関する知識
・Pythonを含む複数の言語を用いたプログラミング経験
・DBからBIツール(Tableau,、PowerBI等)で可視化できる実務経験
・「SQL」を使用し、DBから様々なデータの結合・抽出の実務経験
・様々な統計手法を使い、「Python」や「R」等での分析基盤の開発経験
・コミュニケーション力(進捗報告、社内メンバーからの案件内容に対し
最適な分析手法を提案し、分析結果を分かりやすくレビューができること)
備考：証券業務に絡みますが、あまり証券知識がなくとも大丈夫です。

　主な言語とツール
　　Python、Pythonライブラリ、Tensorflow、CUDA、Open3D、GUIツール
　　コミュニケーションは、Slack、GitHub、Zoom
　求める人物像
　　開発指向
　　仕様も自ら固めていく
　　好奇心

・データパイプラインの設計(リアルタイム処理、バッチ処理の両方)
・データ基盤全体のアーキテクチャ設計
・リアルタイムにデータを収集するサーバーアプリケーションの開発(GAE+Go言語で開発中)
・データを提供するサーバーアプリケーション(主にAPI)の開発(Go言語で開発中)
・各種サービス(自社サービス及び外部サービス)データのETL(日次バッチ処理)
・分析環境と機械学習環境の構築(例：Dockerを用いたJupyter環境の構築)

　(すべてを満たしていなくても可)
　・情報科学や情報システムに関する知識を持っている事(大学院卒業レベル)
　・統計学/深層学習/機械学習に関する知識があること
　・数学知識(数Ⅲ、数C基礎レベル)
　・AI関連の論文へ興味があり積極的に情報収集をしている事
【必須経験】
　・Pythonによるプログラミング経験

●基本的な数学（解析学・線形代数学・確率論）の理解
●基本的な統計学・機械学習の理解
●Python/Rなどでの統計分析・機械学習の実務経験2年以上

・Python（Pandas/Scikit-learn,Jupyter,Keras等いずれか）の経験1年以上
・データ分析業務の経験（1年以上）

・JavaもしくはPythonでのWebサービスのサーバサイド開発運⽤経験
・AWSやGCPなどのクラウド利⽤経験
・API設計、開発経験
・Python(numpy,pandas,scikitlearn)を使ったデータ分析、システム構築経験
・機械学習/統計学についての基礎的な知識

・数的分析能力の高さ、ロジカルシンキング
・Excelの基本操作(関数・ピボットが使えるレベル)
・Accessの基本操作(各種クエリの設計、修正ができるレベル)
・SQLの基礎知識
・BIツール利用経験（Tableauなら尚可）
■求める人物像
・データや数値を扱うことが好きな方
・論理的思考が高い方

Python、Django/Flask、JavaScript、Sci-py、MySQL（業務内では異なるDB利用の可能性あり）

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■技術の探求だけでは不十分で、技術を活用してビジネス変革することで初めて価値があるというマインド
■事業部門または顧客とコミュニケーションを取りながら、分析課題の設定から始めて、データ収集、仮説構築、分析の実施、分析結果の報告までの一連のプロセスを主体的にこなした経験
■SQL、PythonまたはRを用いてデータ分析に必要な処理が自力で実装できる程度のプログラミング能力
■様々なモデル構築手法の実応用上のメリット・デメリットの理解
■基礎的な統計（統計検定2級程度）の理解・応用

【求めるスキル】
■必須スキル
・機械学習またはデータ分析における基礎的な知識
・募集業務内容に関する1年以上の実務経験
・探索的データ解析の実務経験
・業務内容に関わる国際会議及びジャーナル論文の調査
・英語による日常会話・チャット
■歓迎スキル
・機械学習アプリケーションの運用経験
・Linux上でのアプリケーション開発経験
・コンピュータービジョン・自然言語処理など応用したアプリケーションの実装経験（レコメンデーションエンジン・画像認識API・文章要約エンジンなど）
・エッジデバイスへの機械学習モデルのデプロイ経験
・Dockerの知識
・SQLの知識
・ビジネスレベルの英会話
■求める人物像
・最後までやり抜くことが出来る方
・円滑なコミュニケーション能力
・勤怠の良い方
・外国籍可
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■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■技術の探求だけでは不十分で、技術を活用してビジネス変革することで初めて価値があるというマインド
■事業部門または顧客とコミュニケーションを取りながら、分析課題の設定から始めて、データ収集、仮説構築、分析の実施、分析結果の報告までの一連のプロセスを主体的にこなした経験
■SQL、PythonまたはRを用いてデータ分析に必要な処理が自力で実装できる程度のプログラミング能力
■様々なモデル構築手法の実応用上のメリット・デメリットの理解
■基礎的な統計（統計検定2級程度）の理解・応用

＜開発系＞
・ Python、Shell、SQLの業務使用経験
・バージョン管理ツール（Git/SVN）使用経験１年以上
・Linux環境における開発経験（LPICレベル１程度以上の知識）
・AWS/GCP等のクラウド使用経験
＜分析系＞
・データ加工、モデル構築、検証、レポーティングまでの一連の分析業務経験
・機械学習の基礎知識

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■技術の探求だけでは不十分で、技術を活用してビジネス変革することで初めて価値があるというマインド
■事業部門または顧客とコミュニケーションを取りながら、分析課題の設定から始めて、データ収集、仮説構築、分析の実施、分析結果の報告までの一連のプロセスを主体的にこなした経験
■SQL、PythonまたはRを用いてデータ分析に必要な処理が自力で実装できる程度のプログラミング能力
■様々なモデル構築手法の実応用上のメリット・デメリットの理解
■基礎的な統計（統計検定2級程度）の理解・応用

＜開発系＞
・ Python、Shell、SQLの業務使用経験
・バージョン管理ツール（Git/SVN）使用経験１年以上
・Linux環境における開発経験（LPICレベル１程度以上の知識）
・AWS/GCP等のクラウド使用経験
＜分析系＞
・データ加工、モデル構築、検証、レポーティングまでの一連の分析業務経験
・機械学習の基礎知識

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■データからのビジネス課題発掘・解決、分析からのモデル構築の実務経験
■分析過程や結果をビジネス部門に伝わる形でまとめ、ステークホルダーを納得させる事のできる説得力とプレゼンテーション能力
■グローバルリーダーシップを発揮できる方
（グループの業績拡大のために、各部門の業務の目的や実態を理解し、本質的な改善や効率化に向けた改革を推進できる能力を求められるため）

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■技術の探求だけでは不十分で、技術を活用してビジネス変革することで初めて価値があるというマインド
■事業部門または顧客とコミュニケーションを取りながら、分析課題の設定から始めて、データ収集、仮説構築、分析の実施、分析結果の報告までの一連のプロセスを主体的にこなした経験
■SQL、PythonまたはRを用いてデータ分析に必要な処理が自力で実装できる程度のプログラミング能力
■様々なモデル構築手法の実応用上のメリット・デメリットの理解
■基礎的な統計（統計検定2級程度）の理解・応用

・Python/SQLを使った分析経験or開発経験

・2年以上のbashやPythonを用いたバッチ処理の開発・運用経験
・2年以上の開発物に対するドキュメント作成経験
・2年以上のOLTPではないデータ分析のSQL開発経験
・Git、JIRA、Jenkins等の開発ツールの利用経験
★データマネジメントの経験
★単体/結合試験の品質評価の経験
★3年以上のエンジニア3名以上のチームでの開発経験
・運用を見据えた設計、コーディング、コードレビューができる
・一定規模（3ヶ月以内を目安）のSQL開発案件において、要件定義ができる
・関係者に対して積極的にコミュニケーションを取り、障害の報告や課題解決ができる
・BQやGCP等の新技術の調査および未経験領域の理解と利用が可能
・適切なドキュメンテーションを行い、チームで開発に必要な情報共有ができる
★ETLの仕組みを理解してジョブの設計と運用ができる
★新規データマートの要件定義、設計、開発ができる

・機械学習の基礎知識
・Pythonによる実装経験
・Scikit-learnやpyTorch等の機械学習ライブラリの利用経験

＜開発系＞
・ Python、Shell、SQLの業務使用経験
・バージョン管理ツール（Git/SVN）使用経験１年以上
・Linux環境における開発経験（LPICレベル１程度以上の知識）
・AWS/GCP等のクラウド使用経験
＜分析系＞
・データ加工、モデル構築、検証、レポーティングまでの一連の分析業務経験
・機械学習の基礎知識

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験

■クラウド基盤における、統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（１年以上）
■Hadoopエコシステム、もしくはNoSQL, AWS EMR/GCP Bigquery, Elasticsearch, data marts, data lakes等に実務的見識があること
■Python, Scala, Javaのいずれかの実務経験があること
■ビジネスレベルの英語（TOEIC700点以上目安）、もしくは日本語で会話ができること
■クラウド基盤における、DWHもしくは統計手法を用いたデータ解析バックエンド処理の構築とその運用経験（5年以上）
■プロジェクトマネジメントの実務経験が2年以上であること
■アプリケーション開発におけるCI/CDパイプラインの構築経験