・要件定義の実務経験(3年以上)
・顧客の業務分析の実務経験
・業務分析から要求・要件定義を行った経験
・バックエンドの開発経験(5年以上)
　┗pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
　┗REST APIの設計・実装経験（3年以上）
・インフラの開発経験
　┗データ分析基盤(snowflake, redshift等)の構築経験(2年以上)
　┗ETLの構築・活用経験(2年以上)
　┗terraformでのインフラ管理経験(3年以上)
　┗CI/CDパイプラインの構築・管理経験(3年以上)
　┗運用監視の構築・管理経験
・その他開発経験
　┗AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
　┗Gitを利用したチーム開発経験
　┗AIを搭載したシステムの開発経験
・姿勢
　┗業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
　┗スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方

- Python または JavaScript/TypeScript を用いたアプリケーション開発経験
- GPT/Claude/Gemini などのLLM API連携の実務経験
- REST API設計/連携、およびJSONデータ構造の理解
- Azure もしくは AWS 環境での開発・デプロイ経験（Functions/Lambda、Container 等）

- 問題解決能力：複数のシステムが連携する環境で、問題の切り分けと原因特定ができる
- コミュニケーション能力：技術的な内容をチームメンバーに分かりやすく説明できる
- リーダーシップ：解決に向けたアクションを主体的に推進できる
- Web開発の実務経験 5年以上（言語・フレームワークは問わない）
- 新技術へのキャッチアップ意欲（生成AI等のツールを活用した学習能力）

- コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
- Pythonを用いたアプリケーション開発経験 : 3年以上
- 複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクトの開発経験 : 3年以上
- クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験 : 3年以上
- AI関連技術に関する知識と情熱

- Pythonによるアプリケーション開発経験（3年以上）
- 複雑なSaaSまたは高負荷なBtoBプロダクトの開発経験（3年以上）
- クラウド（AWS／GCP／Azure）およびコンテナ（Docker／Kubernetes）利用経験（3年以上）

- TypeScriptを用いたフロントエンドおよびバックエンド開発経験
- 自立して開発を進められるミドルクラス以上のエンジニア
- 設計～開発～テストまで一貫して対応可能な方

- Webアプリケーション開発経験5年以上
- LLMや生成AIをプロダクトに組み込んだ実務経験
- Python（AI関連処理）での開発経験
- TypeScript（フロントエンド/バックエンド）での開発経験

・LLM（OpenAI API / Vertex AIなど）を活用した開発・検証経験
・PythonによるAIモデル/NLP実装経験
・GCPまたはAWS環境でのデータ処理/API開発経験
・技術検証・PoCレベルでのプロトタイプ開発経験

・データ分析の実務経験／研究経験
-Python、R、SQL
-多変量解析・統計仮説に関する知識と経験
-分析結果のプロダクト実装コミット経験
・AI/機械学習モデルの開発経験、研究経験
-ディープラーニング
-機械学習ライブラリ活用経験（XGBoost、LightGBM、CatBoost）

- 法人顧客との折衝・提案経験
- 高いコミュニケーション能力とヒアリング能力
- ITサービスやソフトウェアに関する基本的な理解

- Next.jsのご経験
- AI駆動開発のご経験
- AWS運用保守経験

- Webアプリケーション開発をフルスタックエンジニアとして行った経験（目安1年以上）
- Python、TypeScriptなどをはじめとした開発言語の経験（目安1年以上）
- Azure、Google Cloud、AWS等のクラウドインフラ経験（目安1年以上）
- 企画・ビジネス側のメンバーと一緒に議論しながら開発した経験
- RAGなどの精度向上経験、または、langchainやlangsmithなどのエージェントフレームワークを用いた開発経験
- リモートベースですが、必要時に柔軟に大手町のオフィスへ出社いただけること（出社日は要調整）

- React/Typescriptの開発経験3年以上
- APIとつないだコンポーネント開発能力
- DockerやCI、githubなどを用いたモダン開発環境でのスキル
- 週2日以上出社可能な方

- エンタープライズ企業と連携したプロジェクトのプリセールス/プロジェクトマネジメント経験
- お客様の相談に対し戦略的に議論/最適な提案（費用・セキュリティ・スケジュール感など）ができる方
- 機械学習の開発において幅広い知識を持っており、実際に機械学習システムの開発も行った経験がある人

• TypeScript/Goを用いた実務経験3年以上（目安）
　• 要件定義、設計、実装、テスト、デプロイを一気通貫で行える能力、またその経験
• パフォーマンス・エラー監視構築経験（改善経験）
• CI/CD構築経験
• テストコードの実装経験
• 開発へのAI技術取り込みを追いかけている（Claude Code、Devin、cursor、copilot、など）

- Python, FastAPI TypeScript,React/Next.jsでの開発経験 (3年以上)
- API連携(Salesforce 等)やログ管理の実装経験(3年以上)
- LLM/RAG構成を用いたAIエージジェント開発経験(自然言語処理含む)

- Typescript, React / Next.js での開発経験
- Python, FastAPIでの開発経験

- LangGraph、LlamaIndexなどを用いたエージェント構築の経験
- LangChainやGradioを用いた開発経験
- LLMファインチューニングやデータパイプラインの構築経験
- LLM/AIモデルの学習・評価・運用経験

LLMの利用・API連携経験（例：OpenAI, Hugging Face）
AI／機械学習（NLP、分類、予測モデル等）の実務経験（3年以上）
Python（TensorFlow／PyTorch／scikit-learn）での開発経験
WebシステムにAI機能を組み込んだ経験
英語でオフショア開発チームと連携可能な方

React / TypeScript / Next.js を用いた開発経験
フロント・バック両面の開発経験
チームでのスクラム型開発経験
GitHub, Docker等の利用経験

- 5年以上のWebアプリケーション開発・運用実務経験
- 2年以上Goを用いたWebシステムの開発経験
- KubernetesやDocker等のコンテナ関連の技術を利用した経験
- Google Cloudを利用しシステムを設計・構築した経験
- Terraformを利用した実務経験と基本的な実装スキル
- GitHub ActionsやArgo CDなどを利用したCI/CDパイプラインの構築・改善経験

- Webアプリケーション（TypeScript）開発・運用経験
- バックエンド開発経験３年以上
- Typescript, NodeJS環境を用いた開発経験
- AIツールを活用した開発経験
　- AIが出力したコードのレビューが適切に行えるレベルの理解

※現時点でAI（LLM）を活用した開発経験以外にも、AIをある程度使っていて今後さらに突き詰めたい・組織に広めることに興味がある方も可能です

- 機械学習・深層学習の実務経験
- Pythonを用いた開発経験
- 画像処理・コンピュータビジョンの知識
- PyTorchのフレームワーク使用経験

- コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号・修士号
- Generative AI領域に関する深い知識
- Pythonでの高度なプログラミングスキル
- PytorchやTensorflowなどのディープラーニングフレームワークを用いた実務経験
- 研究活動とアルゴリズム構築経験コンピュータビジョンまたは自然言語処理の分野で、最新の研究論文を基にしたアルゴリズムの設計・実装経験
- 研究プロジェクトにおいて、独自のアルゴリズムを開発し、学会やジャーナルで発表した経験
- 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
- 技術的課題の解決経験実際のプロジェクトにおいて、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

- Pythonを用いたバックエンド開発経験（3年以上、API開発、データベース操作、セキュリティ対策などの経験を含む）
- 生成AI/LLMを用いたアプリケーション開発経験
- TypeScript, Reactを用いたWebアプリケーション開発経験
- 高い学習意欲と問題解決能力

- コンピュータサイエンスに関する基礎知識
- システムアーキテクチャ設計の経験
- 顧客や社内ステークホルダーと技術的なコミュニケーションをリードできる能力

- Webアプリケーションの設計・開発・運用に関する3年以上の実務経験
- Goを使用したサービス開発の実務経験
- TypeScript + Next.jsでの実務経験
- 事業やプロダクトの課題を理解し、それを解決するための技術的な設計に落とし込んだ経験

- Python
- Azure（クラウド基盤に関する基礎知識）
- Terraform

- TypeScript（React / Next.js）、 Python（FastAPI, Flask など）を用いた開発経験
- AWS（EC2, S3, RDS, Route53）環境における開発経験
- Docker / GitHub Actionsの経験
- 小規模プロダクトのセルフリリース経験（公開・SSL・CI/CD 含む）
- ログ、APIレスポンス、DBなどを活用した手動デバッグにより、不具合の原因特定から修正まで一貫して対応できるスキル
- チーム開発経験
-ドキュメント作成経験（Notion / Markdown / GitHub Wikiなど）

- ネイティブレベルに準ずる日本語力（JLPT N1相当以上）があり、技術的な議論やプレゼンテーションを日本語で円滑に行えること
- フレームワークを利用したフロントエンド開発の実務経験（React / Vue など）
- バックエンドのAPIサーバー開発に関する実務経験（言語不問）
- Rustでの商用サービス開発に対するモチベーションやある程度の事前学習
- データベースの設計および操作経験（MySQL、PostgreSQL、MongoDBなど）
- バージョン管理ツール（Gitなど）の使用経験
- クラウドプラットフォームの利用経験（AWS、Azure、GCPなど）
- Dockerを用いた開発経験1年以上
- 論理的思考力
- 読みやすい/壊れにくい/テストしやすいコードが書ける
- 自ら問題を発見し、必要に応じて大胆に根本解決できる度胸

・自走して設計・実装・テスト・運用まで一貫して行った経験
・Gitを用いたチーム開発の経験
・技術的な議論をリードできるコミュニケーションスキル
・Goを用いたWebアプリケーション開発の実務経験
・生成AIの活用経験、またはそれに準ずる技術理解

- Pythonを用いた開発経験（目安4年以上）
- AWSを始めとしたクラウドインフラを用いた開発経験
- プロダクトとLLMを連携させるためのAPIやデータフローを実装した経験
- LLMのAPI連携経験およびプロンプトエンジニアリングの基礎知識
- 中規模・大規模クライアント向けのセキュリティやコストパフォーマンスを考慮した開発経験
- クライアントへのヒアリング経験と、期限を意識したコミット力

- 日本語の業務ドキュメントを理解し、ビジネス・技術の両面で円滑にコミュニケーションできること
- Pythonによるリーダブルなコード実装スキル
- LLM/AI Agentに関する研究・開発・利用経験
- RAG、Multi-Agent、Agentic Workflowの実装経験
- OpenAI API、Gemini APIなど主要LLM APIの活用経験
- PyTorchなどを用いた深層学習モデル構築経験
- データ分析・データサイエンス・データエンジニアリング経験
- 社内外のステークホルダーと協働し、新技術を実用化した経験
- 修士号または博士号（情報学・機械学習・関連分野）、または同等のR&D実務経験
- VLMなどマルチモーダルAIの利用経験
- LangSmith、LangFuse等の利用経験

- Webアプリ開発経験3年以上
- Python、Next.js、TypeScriptなどの言語やフレームワークの知識
- データベースに関する豊富な知識
- アルゴリズムやデータ構造に関する豊富な知識

- TypeScriptを用いた開発経験
- AI開発ツールを用いた開発経験（使用するツールは特に指定なし）
- 静的型付け言語を用いたWebアプリケーションのバックエンド開発・運用経験

- Webアプリケーションにおけるバックエンド、フロントエンド双方での設計・開発経験
- 日常的にAIを活用してコーディング業務などを行われている方。
- 生成AI（OpenAI APIなど）における組み込んだ開発経験

- バックエンドエンジニアとしての開発経験: 5年以上
- 5名以上のチームのチームリード経験
- 大手企業における開発経験: 3年以上
- 新技術に対する学習意欲

- Pythonを用いたバックエンド開発のご経験3年以上
- Rust、Java、Go、C#のいずれかの用いた開発のご経験
- AIやLLMを用いたWEBサービス開発のご経験

- Webアプリケーションの開発・運用経験（3年以上）
- LLMを活用した開発経験（1年以上）
- 業務でのSQL使用経験（DBからのデータ抽出・集計など）
- 非エンジニアのステークホルダーと連携し、要件定義や仕様調整を行った経験
- 以下のいずれかのご経験
- n8n, Zapier, Make等のワークフロー自動化ツール（iPaaS）を用いた業務自動化の実務経験
- LLMアプリケーション開発プラットフォーム（Difyなど）の利用経験

- バックエンドの設計と実装経験 3年以上（API 設計、非同期処理、画像処理、リアルタイム処理、AIの実装等）
- C#／C++／python／Java Script等を用いたUIの実装
- 画像系データを扱うアプリケーションの開発経験または画像処理ワークフローへの理解
- セキュリティとデータ保護に関する基礎知識（アクセス管理、暗号化、ログ管理等）
- 技術的意思決定に主導的に関わった経験と設計開発のドキュメント化能力
- 日本語での業務遂行能力

- 正社員として当社での参画を前向きにご検討いただける方
- Webアプリケーションの開発・運用経験5年以上、内2年以上はGoでの開発経験をお持ちであること
- 日本語にてコミュニケーションが可能なこと
- 事業立ち上げ経験や顧客のフィードバックを受けながら機能改善した経験
- 新しいサービス、ツール、ソフトウェアの動向を追い、自ら手を動かし検証した経験

- エンジニア経験年数：3年以上
- TypeScript＋Nodeの両方を扱かった経験
- SPA（React, Vue.js, Angular）の開発経験
- バックエンドの開発経験
- 型付き言語での開発経験
- 3人以上のチームでの開発経験
- 自動テストによる品質保証の経験

- Python または JavaScript/TypeScript を用いたアプリケーション開発経験
- GPT/Claude/Gemini などのLLM API連携の実務経験
- REST API設計/連携、およびJSONデータ構造の理解
- Azure もしくは AWS 環境での開発・デプロイ経験（Functions/Lambda、Container 等）

- 問題解決能力：複数のシステムが連携する環境で、問題の切り分けと原因特定ができる
- コミュニケーション能力：技術的な内容をチームメンバーに分かりやすく説明できる
- リーダーシップ：解決に向けたアクションを主体的に推進できる
- Web開発の実務経験 5年以上（言語・フレームワークは問わない）
- 新技術へのキャッチアップ意欲（生成AI等のツールを活用した学習能力）

- コンピュータサイエンス、ソフトウェア工学、人工知能、機械学習、数学、物理、それらの関連分野における学士号または同等の実務経験
- Pythonを用いたアプリケーション開発経験 : 3年以上
- 複雑なSaaSプロダクトや高負荷BtoBプロダクトの開発経験 : 3年以上
- クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の経験 : 3年以上
- AI関連技術に関する知識と情熱

- TypeScriptを用いたフロントエンドおよびバックエンド開発経験
- 自立して開発を進められるミドルクラス以上のエンジニア
- 設計～開発～テストまで一貫して対応可能な方

- Webアプリケーション開発経験5年以上
- LLMや生成AIをプロダクトに組み込んだ実務経験
- Python（AI関連処理）での開発経験
- TypeScript（フロントエンド/バックエンド）での開発経験

・要件定義の実務経験(3年以上)
・顧客の業務分析の実務経験
・業務分析から要求・要件定義を行った経験
・バックエンドの開発経験(5年以上)
　┗pythonによるWebアプリケーションのバックエンド・バッチ開発経験（3年以上）
　┗REST APIの設計・実装経験（3年以上）
・インフラの開発経験
　┗データ分析基盤(snowflake, redshift等)の構築経験(2年以上)
　┗ETLの構築・活用経験(2年以上)
　┗terraformでのインフラ管理経験(3年以上)
　┗CI/CDパイプラインの構築・管理経験(3年以上)
　┗運用監視の構築・管理経験
・その他開発経験
　┗AWS環境を用いた開発経験(2年以上)
　┗Gitを利用したチーム開発経験
　┗AIを搭載したシステムの開発経験
・姿勢
　┗業務要件の理解に努め、関係者との円滑なコミュニケーションが取れる方
　┗スケジュールを意識して、自走して開発を進めていただける方

・データ収集・分析
・ユースケース作成
詳細補足は以下です。
■ドキュメント作成(会議資料、報告資料等）、ITに詳しくない人とコミュニケーションを取れること
（１）鳥獣関係データのユースケースに係る情報収集・分析
　・ヒアリングが不足（エンドユーザー（＝狩猟者など）に調査が届いていない）。手続きのオンライン化を考えるであれば必須。
　　→ヒアリング項目の抽出、ヒアリングの実施、結果の取りまとめができる人。
　・顧客が整理したユースケース一覧から、整理すべき対象の選定・単位を明確にし、データ要件を整理する
　　→（いわゆる）これまでの調査情報や追加で調査する情報をもとに、業務目的に合致したケースに分け、一般的なUMLを用いたユースケース図を描ける。また、それぞれに必要なデータ要件（データ収集元、データ項目・データ形式など）を整理できる人。
（２）鳥獣関係データ入手における課題整理および具体的な対策の整理
　・既に過去事業にて作成された課題一覧を参考にしつつ、事業目的に合致した課題を網羅的に抽出し、明確な評価軸をもとに優先度付けを行い、対処の方向性を整理できる人。
　・対処の方向性の整理にあたっては、類似事業や最新の技術動向（生成AIやAI-OCRなど）を踏まえた検討を行えること。

・Salesforceを用いた構築経験
・Salesforceに関する幅広い経験