データマイニングエンジニア、データアナリスト、デジタルマーケティング等のどちらかでの経験があること。
また、下記が当てはまる方。

・エンジニアに軸足を置いているわけではなく、ビジネスの方に軸足を置いていること。
・エンジニアリングにも多少以上の背景知識があり、自分でデータを出したり、分析したりできる。
・機械学習系の基本的な知識も有している、あるいはキャッチアップできるだけの数理的バックグラウンドがある。
・ユーザーマインドに寄り添った施策の立案と実行ができる。

C向けサービスにデータサイエンティストとして携わったご経験

数理最適化をアカデミックに取り組んでいた経験のある方

・いずれかの条件を満たす方
1.BIツールの実務経験がある方
2.Tableau、PowerBIの実務経験がある方
・SQLが書けること

・SQLでの開発経験、知見
・KPIの洗い出しやその他データ周りに関する基本的知識

・要求ヒアリング能力(担当者の要望を聞き出し言語化する能力)。
・要件定義力(指標定義。集計要件定義など)。
・ファシリテーション力(目的達成のための段取りを考え、関係者の実行を支援する能力)
・SQLを用いたデータ抽出能力(相関サブクエリ、with句を正しく使用できる)。
・可視化に必要なテーブルの設計能力(DataMart内のテーブル設計など)。
・データ可視化の仕様定義力(比較軸。適切なグラフ選定。見やすさ考慮など)。
・なんらかのBIツール(例：Looker,Tableau,GoogleDataPortal)を用いたダッシュボード開発経験。
・なんらかのBIツールを用いたKPIダッシュボード開発の実務経験
・エンジニアとの協業経験(例：データエンジニアなど)。

・コーチングなどのご経験
・研究のご経験よりも、実践のご経験がある方

・データベースを活用したシステムの設計・開発経験2年以上

・データ整理/統合/見えるかも含めた仕組みつくりに興味がある方
・SQL抽出で数十万レベルのデータを扱った経験のある方
・開発経験のある方
・Excel

・Tableauが使える
・RedshiftのSQLが書ける
・BigQueryでSQLが書ける

・Python経験

・SQLでのデータ集計経験（様々なセレクト文が問題なくかける）
・Excelでの大量のデータ集計の経験
・データ集計支持にどういった構文を書けばいいかイメージが浮かんでアクションできる方
（また開発やインフラの方ではなくデータアナリストよりのイメージです）

・SQLまたはpythonの経験
・データ分析経験

・SQLが読める
・作業管理/課題管理などの管理業務ができる
・計画に合わせた作業推進ができる（作業者への作業依頼）
・作業内容、作業結果のとりまとめおよび報告ができる

・SQLを使用したデータ抽出の経験
・コミュニケーション能力、自主性、協力性がある方

・Azureの環境構築経験
・Webスクレイピング対策やリアルタイムウイルススキャンの仕組みについて知見があること(AppService, PostgreSQL, functions, Storage Account, Service Bus, monitor, AD等)
・3～5名程度のアーキテクトチームのリード経験
・アジャイル開発経験

・クラウドエンジニアの経験がある方・AWSの経験、知識がある方

・AWSの知見（基本構造が分かっている程度で構いません）

(使用スキル・FW:　AWS)

・データ抽出を行うために必要なSQLの知識・PythonやRでのプログラミング経験・データ分析を活用した改善提案の実務経験・統計学の基礎的な知識・広告の効果分析やWeb/ゲーム系の施策分析・前処理、データ分析基盤の開発

(使用スキル・FW:　Python・SQL・R)

・データ抽出を行うために必要なSQLの知識
・PythonやRでのプログラミング経験
・データ分析を活用した改善提案の実務経験
・統計学の基礎的な知識
・広告の効果分析やWeb/ゲーム系の施策分析
・前処理、データ分析基盤の開発

・Python経験者・データ分析2～3年経験者・コミュニケーション能力

(使用スキル・FW:　Python・-)

・Python経験者
・データ分析2～3年経験者
・コミュニケーション能力

・Pythonでのデータ分析経験
・要件定義や顧客折衝等の上流経験

・Hadoopを使った業務経験
・クラウド(Azure)を使った経験

・SQL（Oracle、RedShift、GoogleBigQuery）にて分析用データマート設計・開発経験
・ DB/テーブル設計、システム要件定義

・SQLによるRDBMSからのデータ抽出の経験・Pythonによるデータ処理の経験・エンジニア以外のステークホルダーとの協働の経験

(使用スキル・FW:　Python・SQL)

・SQLによるRDBMSからのデータ抽出の経験
・Pythonによるデータ処理の経験
・エンジニア以外のステークホルダーとの協働の経験

・Tableauのダッシュボード、レポート開発
・データレイク（Snowflake）のDB設計と構築
・Snowflakeにデータを収集するための、連携先調達システムへの連携要件調整

・データ分析の実務経験（1年以上）
・Tableau等を活用したダッシュボードの要件定義、開発を行いクライアントに納品した経験
・クライアントの事業のKPI設計に関する知識と経験
・SQLによる大規模データの処理経験
・分析結果をわかりやすく伝えるドキュメンテーションスキル、プレゼンテーションスキル
・検定、回帰分析など基本的な統計学の知識

【必須スキル】
・Java開発経験3年以上
・要件定義など上流工程のご経験

【尚可スキル】
・新規プロダクト開発に要件定義段階から関わったご経験
・脳波系の研究やバイタルサイン等の研究を行っていた方。
・動画解析基盤の様な経験が多い方

・SQLを用いたデータ抽出業務経験3年以上
・エクセルマクロ(VBA)等のプログラミング言語を用いてデータの加工業務経験3年以上
・データ分析の業務経験(年数問わず)

・GCP環境でWebアプリケーション環境を構築した経験
・GCPにおけるコンテナ開発環境構築(Docker, Kubernetes)などの経験

・Azure/AWSの利用経験
・コンテナ/Kubernetesの利用経験がある方

-

(使用スキル・FW:　Unity・Unreal・Engine4)

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・AWSの構築経験

・AWSその他クラウド基盤経験3年以上
・ECS/ECR/Lambda/containerの知識と実務経験および活用レベル
・インフラ全般の知識と実務経験
・codeにおける開発/自動化の実績と知識
・開発言語(Java等)の知識/経験

・AWS有識者
・TerraformコードでAWSリソース構築
・ゲストシステムのアプリ開発ベンダー問い合わせ対応 ※問い合わせ受付～調査～回答まで対応し、必要に応じて担当リーダにエスカレーションして全体の最適化を図る
・OS, MW有識者 ※現状の課題を巻き取って推進してもらう役割のため
・JP1とHULFTでAnsible構築
・CLUSTERPROを使ったクラスタ構成を組んだ経験
・クラウドならではのクラスタ化における確認観点が抽出できる

・AWSインフラの保守運用経験
・管理コンソール、CloudFormationを用いてAWSのシステム保守、メンテナンスができる

・SQL経験　3年以上
・Cloudプラットフォーム（AWS、AzureやGCP）の利用経験　1年以上
・データクレンジング・集計・検証経験1年以上
・Gitを用いたコード管理
・データパイプライン設計経験

・OpenshiftまたはKubernetesを利用したコンテナ環境の設計/構築の実務経験
・顧客や他社との折衝経験

・スマホアプリプロジェクト経験
・要件定義~リリースまでの工程管理経験
・機能概要書、詳細設計書、各工程別テスト項目書の執筆経験

・AWSサービス/アーキテクチャに関する知識

・流通・小売業界のビジネスデータ分析関連業務の経験5年程度
・Tableau Desktop(もしくはその他グラフツール)を使用したデータ表示設定の経験
・RDBテーブルから複雑な条件でデータを抽出するSQL開発の経験(可読性の高い200行程度のSQLが書けること)
・データ抽出依頼に対するデータ要件の定義、分析要件の定義能力

・SQLのご経験
・POSのクリーニングナレッジ

◆統計学の基本的な知識のある方
◆データ分析を用いてビジネスメンバ（営業・広告運用）やデータサイエンティストと方向性についてコミュニケーションが行える方
◆SQLを利用してデータ抽出や活用能力に馴染みのある方
◆Tableauを使ったダッシュボードやデータ可視化に馴染みのある方

・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

・AWSでの設計・構築経験3年以上(ECS, RDS, EC2, ELB, CloudWatch, Lambda, KMS, CodeBuild, CodePipeline, CodeDeploy など)
・ドキュメント作成スキル

・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

・AdministratorAssociate相当の知識

(使用スキル・FW:　Azure)