・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQLを一人称で対応できること
・MAツールの利用経験
・TreasureDataの利用経験
・BIツールの利用経験

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

＜①実務経験: 必須＞
■サーバーサイドエンジニアとしてBigData解析業務に従事したご経験
・データ分析基盤構築等のETLや物理構築ではなく、データ解析のご経験)
・今回ハンドルして頂くデータ(=5千万SKU×週次販売データ3年分)を、少なくとも上回る量のデータ解析経験
・BigDataに対して、構造化され柔軟性の高い解析Codeを記述し、Back & Forthのiterationを実施したご経験

＜②コーディングスキル等: 必須＞
■ SQL
・現状確認段階:
クライアント基盤システムが数万行のSQLで構築されている為、長文のSQLをクイックに読み解き、クライアントとデータ定義(含む処理手順)のディスカッションを実施できること
※ 今回、SQLでアルゴリズムを構築することは行わない為、SQLによる構築ではなく、現状確認段階として長文SQLを読み解くことができることが重要

・解析段階:
SQLのクエリ羅列では無く、テーブル自体の構造化を行って、構造的な解析クエリをくみ上げるられるスキル

・シミュレーション段階
過去データに対して一定の条件を付与し、保有在庫のシミュレーションを行えること
※ 但し、大量のハイパーパラメーターのfittingすることは想定しておらず、在庫回転期間・欠品率・発注回数をKPIとしたシンプルな販売&保有在庫シミュレーションを想定

■GCP等のクラウド解析ツール
・BigData解析に関して適切なLibrary選択に知見をお持ちであり、解析スピードの担保が出来ること
※ 扱うデー量が多いくローカルでは対応が難しい為、クラウドツールの使用が必須

■Python
・Pythonによる基本的なデータ解析のCoding
※ 基本的にはGCP等のクラウド基盤上でSQLを組む予定だが、一部データを切り出してローカルでクイックに解析することも発生する可能性がある為(但し、Pythonで機械学習モデル構築を行うことは想定ししておらず、一部データを先にローカルに切り出して分析し仮説構築をすることを想定)

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

・SQL及びpythonを駆使して複雑なデータ加工ができる
・機械学習モデル（時系列含む）の知識を活用してモデル運用、改善ができる
・未知の業務データに対する調査ができる
・チームでチャットなどを活用しながら密に連携して運用・改善ができる
・ビジネスユーザーとコミュニケーションを取りながらプロジェクト推進ができる

下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持していること
[データ専門性]
・SQL: SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる (DML、DOLの理解、JOINの使い分け、
　集計関数とGROUP BY、ASE文、副問合せなど) 。加えて数百行のSQLを解読する事が出来る。
・統計: 統計検定2級レベルの内容を用いた実務経験を持つ｡
・機械学習: 教師あり学習モデル､教師なし学習モデルの実務における構築経験を持つ
　 (「はじめてのパターン認識」に相当する内容をイメージ) ｡また､特徴量エンジニアリング、
　モデルの性能チューニング、モデルのオフライン性能評価のノウハウを持つ。

[エンジニアリング力]
・システム設計能力: 機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。
　また､システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。
・アプリケーション開発: Flask や FastAPI などを利用して､機械学習モデルを本番利用するための
　アプリケーションを開発することが出来る。サービス開発担当のアプリケーション開発エンジニアと
　システム導入にあたっての技術面の相談が出来る。
・コンピューターサイエンス: IPA 基本情報技術者試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を
　保有し、実務で利用する事が出来る。

SQLを利用した開発経験3年
大規模データの抽出、加工経験

○ GCP や AWS などの主なクラウドサービスにおける開発経験。
○ DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
○ データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。
○ 基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
○ SQLを記述する事が出来る。 (数十行位)　
○ 基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。

・SQLからのデータ分析
・データを読み解いたレポート作成
・機械学習を用いた分析

・データマート、データレイク等の開発経験
・BIツールの開発経験(Tableau等)
・複雑なSQLスキル(Select)

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムはルールベースや強化学習などを想定）
・Python・SQLなどの実務経験

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（活用アルゴリズムは未定）
・自然言語処理の知識・経験
・Python・SQLなどの実務経験

・機械学習技術を活用した予測モデル構築の知識・経験
（機械学習のアルゴリズムはLightGBM・ディープラーニング・Prophetのいずれかを想定）
・Python・SQLなどの実務経験

・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

・SQLでの開発実務経験のある方（２年以上）
・Pythonでの開発実務経験のある方（１年以上）
・AI機械学習でのビックデータ分析実務経験のある方
・TableauなどBIツールでのダッシュボード作成実務経験のある方

下記いずれかの経験
・SQLを用いた複雑なデータの抽出経験（1年以上）
・エンジニアとしてのシステム開発経験（3年以上
・クラウド環境でのデータの取込・整形・加工・クレンジング・抽出・集計・分析の
経験（1年以上）

・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・スマホゲームを遊んだことがある

・SQLによるデータ抽出、エクセル等を使ったデータ分析、およびパワーポイント等によるデータ分析結果の資料作成における2年以上の実務経験
・対外交渉やチーム・部署間での業務を円滑におこなえるコミュニケーションスキル
・基本的なOAスキル(エクセル関数・ピボットテーブル/パワーポイント資料作成)

・Redshift/SnowflakeなどのDWH利用経験
・データマート開発経験
・要件を聞いて、設計ドキュメントがかける
・複雑なSQL（Select）がかける
・他人の書いた設計書・SQLをレビューできる（レビュー観点を持っている）
・必要なデータをDWHにロードできる
・テクニカルスキル差異がある人に対し、理解可能な言語変換ができるなどコミュニケーションスキル（円滑にコミュニケーションがとれる）
・長期参画可能（年単位）

・SQL, Erlang, Python3, Scala　のいずれか　実務３年以上
・機械学習に関する知識
・億単位のレコード数のデータ分散処理経験
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～49歳迄）
※当業務についての未経験者不可

※システム開発寄りの方ではなく、分析およびレポーティングの経験が豊富な方がマッチします

・顧客からの要望に対して位置情報を使った分析の要件定義、SQLやその他ツールを使った可視化までをこなせる
・SQLを用いたデータ抽出がこなせる
・位置情報データの可視化ができる
・顧客対応ができる（適切にコミュニケーションが取れる）
・要件定義の御経験
・チームコミュニケーションが取れる
・機械学習モデルの構築できる
・自走ができる
・人材育成・マネジメント経験あり
・python,r,julia,javascriptの御経験がある
・サーバー、インフラ系の知見あり
・GCP使用経験あり

・SQL, Erlang, Python3, Scala　のいずれか　実務３年以上
・機械学習に関する知識
・億単位のレコード数のデータ分散処理経験
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～49歳迄）
※当業務についての未経験者不可

・機械学習を理解していること
・統計を用いたロジックや数式を理解し、コードに落とす経験
・エンドユーザ対応経験・SQL、Python(Flask, DjangoなどWebフレームワーク)
・Linuxサーバでのコマンド操作
・外国籍不可
・ご年齢（～49歳迄）
※当業務についての未経験者不可

・SQL, Erlang, Python3, Scala　のいずれか　実務３年以上
・機械学習に関する知識
・億単位のレコード数のデータ分散処理経験
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～49歳迄）
※当業務についての未経験者不可

・機械学習を理解していること
・統計を用いたロジックや数式を理解し、コードに落とす経験
・エンドユーザ対応経験・SQL、Python(Flask, DjangoなどWebフレームワーク)
・Linuxサーバでのコマンド操作
・外国籍不可
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

・Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
・機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験（クラウドリソースを活用）
・レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
・SQL,Python,クラウドリソースの経験

・SQL, Erlang, Python3, Scala　のいずれか　実務３年以上
・機械学習に関する知識
・億単位のレコード数のデータ分散処理経験
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

・機械学習を理解していること
・統計を用いたロジックや数式を理解し、コードに落とす経験
・エンドユーザ対応経験・SQL、Python(Flask, DjangoなどWebフレームワーク)
・Linuxサーバでのコマンド操作
・外国籍不可
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

–Web業界でサーバーサイドエンジニアの経験3年以上(エンジニアリーダー経験有り)
–機械学習モデルのWebアプリケーションへの実装経験（クラウドリソースを活用）
–レコメンドモデルの開発案件の経験2件以上(Webサービス本番環境への実装含む)
–SQL,Python,クラウドリソースの経験

・SQL, Erlang, Python3, Scala　のいずれか　実務３年以上
・機械学習に関する知識
・億単位のレコード数のデータ分散処理経験
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

BigQueryを使った業務経験（BQでなくてもSQL利用経験あれば検討可）
BIツールでの可視化経験（できればtableau推奨）
レポーティング（仮説構築〜考察）スキル

・SQL, Erlang, Python3, Scalaのいずれかの実務経験
・機械学習に関する知識
・億単位のレコード数のデータ分散処理経験

・SQLを用いたデータ抽出経験
・位置情報データの可視化経験

・SQLの実務経験が3年程度ある方
・自ら推進してデータマートを作成できる方
・BigQueryのデータ分析環境構築経験
・Git,Slackを用いたチーム開発経験
・BIツールにおけるダッシュボード開発・運用経験(tableau、lockerの経験は尚可)
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験
・機械学習／統計学に関する知識、経験
・PythonもしくはRの実装経験
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

・SQLの実務経験が3年程度ある方
・自ら推進してデータマートを作成できる方
・BigQueryのデータ分析環境構築経験
・Git,Slackを用いたチーム開発経験
・BIツールにおけるダッシュボード開発・運用経験(tableau、lockerの経験は尚可)
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

・SQLの実務経験が3年程度ある方
・自ら推進してデータマートを作成できる方
・BigQueryのデータ分析環境構築経験
・Git,Slackを用いたチーム開発経験
・BIツールにおけるダッシュボード開発・運用経験(tableau、lockerの経験は尚可)
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

・SQLを使用した、加工・抽出・クレンジング等、データ前処理の実務経験
・機械学習／統計学に関する知識、経験
・PythonもしくはRの実装経験
・外国籍可（ビジネスレベル）
・ご年齢（～40代迄）
※当業務についての未経験者不可

・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）