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。､種JOINの使い分け､集計関数とGROUPBY､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。
【効果検証のためのデータ分析開発環境は下記になります。】
●インフラ
○GCP(データ基盤)/AWS(関連システム)
●データパイプライン(ETL)
○CloudComposer(Airflow)
●DWH
○BigQuery
●その他インフラ管理
○Docker
○GKE/GAE/CloudRun
●可視化ツール
○GoogleDataPortal/Tableau
●分析環境
○JupyterNotebook/GoogleColab/GoogleCloudML
●監視
○CloudLogging/StackdriverLogging
●その他
○Git/GitHub/Slack/Notion

Python開発経験
ディープラーニングを利用した開発経験

Pythonでのサーバサイド開発、データ操作
データ分析、機械学習の知見

・Webシステム開発経験
・Javascript開発経験

・Pythonの開発経験3年以上
・API設計
・DB設計経験

・DevOpsエンジニア(またはSRE、インフラエンジニア)としての実務経験
・データサイエンティストや機械学習エンジニアとの協業経験
・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見
・ワークフロー(例：Airflow/DigDag)に関する知見
・システム監視の知見
・Pythonを利用した開発経験

・Pythonをもちいた開発経験
・Git等開発ツールの知識と実用経験
・機械学習の社会実装に対する強い関心・興味
・プロジェクトにおいて必要なチーム内のコミュニーケーション能力
・課題解決のための検証を設計・実施する能力

・開発実務経験（5年以上）
・設計業務経験
・部署横断でのプロジェクト経験
・相手の知識レベルに合わせ、技術を分かりやすく説明した経験
・開発業務改善提案経験
・セキュアなアプリケーションの設計/開発経験

・言語Python
・基礎的な機械学習の知識
・高校レベルの線形代数
・PyTorch
・Docker

・SQL
・Python
・機械学習エンジニアの経験2年以上
・サーバーサイド or データエンジニアの経験1年以上
・時系列因果推論 or 反実仮想機械学習の経験

・TypeScript/React/Nextスタックでの開発経験
・ドメイン駆動設計、クリーンアーキテクチャを中心とした設計思想に対する理解

・Git等開発ツールの知識と実用経験
・DjangoやRubyonRails等Webフレームワークの知識と開発経験
・AWSやGCP等クラウドサービスのインフラ運用経験
・Dockerの実用経験
・コンテナオーケストレーションツールの知識

・Python、AWSの開発経験者
・統計解析、機械学習（データ前処理、モデリング）の実務経験者

・Scipy/Numpy,Scikit-Learn,Pandas,Tensorflow,Keras,Chainer,PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰,アンサンブル学習,勾配ブースティング,RNN,CNN,GCN,GAN,YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

・機械学習PJTにおける実務経験
・GCPのご経験（特にデータ周り）

・深層学習FWを用いた研究開発経験
・ROS, Python, C++の経験

・AWS上での開発経験が3年以上

・AWSサービスを用いたシステム構築の経験（ELB, ECS, CloudWatch, Lambda, AWS Batch）

・コンテナサービスの開発とデプロイ経験（AWS ECS , EKS, Azure AKS, GCP GKS などの経験）

・DB設計の経験

・曖昧な要件を自ら具体化できること

・Pythonの経験が5年以上

・Djangoの経験が3年以上

・Vue.jsの経験が3年以上

・仕様書などのドキュメント作成経験

・外部設計・内部設計の経験

・要件の変更にスピード感を持って対応できること

・Gitの利用経験

・コードレビューを意識してコードを書ける方

・リーダー経験が1年以上

・Pythonを用いた開発経験3年以上
・SQL
・DWH、パイプライン開発の経験

・ソフトウェアの開発経験5年以上（うち、C++経験3年以上）
・確率統計の基礎知識（高校卒業程度）
・機械学習の経験、またはツール開発経験のいずれか
・英語力（英語の仕様書を読める、チャットツールでの英語のやりとりができる）

1. RESTfulAPIの実装経験があることが必須。
2. OpenCVなどの画像処理ライブラリの使用経験、Webサイトの構築経験があれば尚よし。
機械学習モデルの作成、チューニング経験。
機械学習フレームワーク（Scikit-learnやTensorFlowなど）を使ったモデリング経験。
画像認証システム（画像分類、セグメンテーション、物体検出）、異常検知システム、レコメンデーションシステムなどのモデル作成・チューニング経験。
自然言語処理システムの開発経験。（形態素解析、意味解析、構文解析、テキスト分類、Chatbotなど）

・DevOpsエンジニア(またはSRE、インフラエンジニア)としての実務経験
・データサイエンティストや機械学習エンジニアとの協業経験
・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見
・ワークフロー(例：Airflow/DigDag)に関する知見
・システム監視の知見
・Pythonを利用した開発経験

・Pythonをもちいた開発経験
・Git等開発ツールの知識と実用経験
・機械学習の社会実装に対する強い関心・興味
・プロジェクトにおいて必要なチーム内のコミュニーケーション能力
・課題解決のための検証を設計・実施する能力

・RailsでのAPI開発経験
・アジャイル（スクラム）経験
・AWS, Docker, Githubの知識、経験

・Pythonによるコーディング経験
・SQLによる大規模データの処理経験
・AWSやGCP、Azureなどクラウドを利用した開発経験
・下記の項目から 1つ以上の経験を有する方
　○ リレーショナルDBを使ったデータ処理の開発経験
　○ データ処理パイプラインの開発経験
　○ 分散データ処理の開発経験 (Apache Hadoop/Sparkなどを使用)
　○ Webスクレイピング等の Webから情報を収集するシステムの開発経験

・Python開発経験3年以上
・機械学習・分析業務経験
・AWS構築経験
・在庫管理、発注といった業務のモデリング知見
・主体性をもって行動できる

・Python/C/C++のコーディングスキル
・機械学習を用いた開発経験
・アジャイル（スクラム）開発経験・知識
・Linux上でのシステム開発経験
・Linux上でのシステム開発（システムコール、カーネル設定、I/O割り込み）
・Linuxドライバ等下回りの開発経験
・積極性、提案力、自発性、コミュニケーションスキル（※重要※）

・機械学習モデル選定の実務経験
・機械学習を行うに当たっての環境構築、システム実装
※ある程度好きなツールや環境を選定できます。

・Webアプリの開発経験（3年以上）
・自然言語処理系のMLモデル開発経験（1年以上）
・正社員化による雇用切り替えのご相談が可能な方

・Pythonを用いたデータ処理　　
・機械学習の基礎知識
・モデル高度化
・LightGBM
・時系列データを使った機械学習
・BIツール経験
・顧客分析
※すべてできなくても可能

・GCP環境下でPythonでの機械学習経験
　→データ定義/分析/トレーニング/モデル作成/予測（設計/開発含む）の経験必須
　→GCPでなければAWS等他パブリッククラウドでもOK
・機械学習での予測モデル作成経験（年数不問）
・SQLの使用経験（年数不問）
※DWHに関して指定ツール無し
※経験年数は最低限2年以上あれば検討可能

・機械学習モデルのスクラッチ開発経験
・TensolFlow、OpenCVなど画像系機械学習における知識

データサイエンティストとして問題設定から評価まで従事された経験
機械学習エンジニアとしての研究開発の経験
テーブルデータに対する統計モデリングや機械学習を用いたモデル開発の経験

・HTML/CSS/JQueryの実務経験
・デザインの実務経験
・デザイン～コーディングを一貫して行った経験

【必須スキル】
・Python開発経験（ライブラリが自ら書ける方）
※深層学習・機械学習の経験を必須とさせていただきます。
※すでに定められたことに従うというよりは、試行錯誤しつつチームで開発を行う研究開発の要素が強いです。

【あると望ましいスキル・経験】
・顧客折衝
・要件定義
・事業開発

・Pythonを用いたプログラム開発または、データ分析のご経験(機械学習/深層学習か統計的手法、または自然言語処理を使った形での)
・SQL
・Pandas,Numpy,Scikit-Learn

・Pythonを用いたプログラム開発または、データ分析のご経験(機械学習/深層学習か統計的手法、または自然言語処理を使った形での)
・SQL
・Pandas,Numpy,Scikit-Learn

・TypeScript/React/Nextスタックでの開発経験
・ドメイン駆動設計、クリーンアーキテクチャを中心とした設計思想に対する理解

【必須要件】
1. マインドセット
・Missionへの共感
・Corporate Value『HAPPY』を体現していること

２. スキルセット
・5年以上のソフトウェアエンジニアとしての経験。
・Python または Golang に精通していること。
・WebAPIやgRPCなど を使ったサービスの構築および運用経験。
・GitHub Actions などを使った CI / CD の構築に精通していること。
・AWS および Kubernetes に精通していること。
・チームでの開発経験、テックリードなどチームを牽引した経験。

【歓迎要件】
・MLOps 経験。Kubeflow、MLFlow、SagemakerなどMLOpsツールの運用経験。
・AirflowやArgo workflowsなどワークフローエンジンの運用経験。
・機械学習に関する理解。Machine Learning Researcherやデータサイエンティストとの協働経験。
・大規模データ処理、分散システム、バッチ処理、ストリーミング処理、データベースのいずれかの経験。
・オープンソースへの貢献。
・英語環境での勤務経験、またはビジネスレベルの英会話スキル。

【求める人物像】
・チームワークを重視して仕事を進められる方
・論理的に物事を考えることが得意な方
・自己成長意欲の高い方

・BIツールの開発経験(Tableauを使いこなせるレベル)
・Redshift/SnowflakeなどのDHW利用経験がある
・データマート開発経験
・要件からの設計ドキュメント作成
・複雑なSQL(select)がかける
・他人の書いた設計書・SQLのレビュー経験
・必要なデータをDWHにロードしたことのある経験

・Pythonによる開発経験
・pandasなどを使ったデータ操作
・SQL及びRDBMSに関する知見
・基本的なSQLの構文(DDL,DML,DCL)を理解している
・スキーマ設計に関する知見
・AWS,GCPを開発で用いた経験

・Git等開発ツールの知識と実用経験
・DjangoやRubyonRails等Webフレームワークの知識と開発経験
・AWSやGCP等クラウドサービスのインフラ運用経験
・Dockerの実用経験
・コンテナオーケストレーションツールの知識

・「Airflow」「composer」のどちらかの経験
・「Kubernetes」「k8s」「GKE」「EKS」「AKS」のどれかひとつ以上の経験
・「Terraform」経験
・「mlops」経験
・InfrastructureasCodeおよびCI/CDの経験
・GCPでの開発経験
・コンテナ技術(Docker)を用いた開発経験

Python、Pandas、AWSLambda
【尚可】
AWSSageMaker、上流工程のご経験

・Scipy/Numpy,Scikit-Learn,Pandas,Tensorflow,Keras,Chainer,PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰,アンサンブル学習,勾配ブースティング,RNN,CNN,GCN,GAN,YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）

・Pythonの経験2年以上ある方
・機械学習の経験がある方
・データのバッチ集計の経験がある方
・上流経験がある方(アーキテクチャ、要件定義)
・コミュニケーション力がある方

必須スキル
下記いずれか
・データサイエンティストとして、問題設定から評価まで従事されたご経験　
・機械学習エンジニアとしての研究開発のご経験
・テーブルデータに対する統計モデリングや機械学習を用いたモデル開発のご経験

歓迎スキル
下記いずれか
・時系列データの解析手法に関する知識
・統計学・機械学習に関する基礎的な理解
・ビジネス課題に対して機械学習を適用して解決しようとした経験

予測モデルの構築をメインのタスクとしてお願いしたいため、データ分析だけをしてきた方は厳しい

■必須スキル・経験
●エンジニアリング能力
・GCP や AWS などの主なパブリック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。
※上記すべてを満たす方

●データ専門性
・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。
※上記すべてを満たす方

●ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・論理的思考力。 (定量思考力、要約力、仮説構築能力など)
・ドキュメント作成能力。 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来るか)
・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)
※上記すべてを満たす方

●求める人物像
・データエンジニアリング領域に特に強いご興味をお持ちである。

■歓迎スキル・経験
●エンジニアリング
・Web系 エンジニアとしての実務経験。

●データ専門性
・データサイエンス (統計や機械学習) 領域の基礎的な知識をお持ちである。
・DMBOK (Data Management Body of Knowledge) もしくは DMM (Data Management Maturity Model) に基づくデータマネジメントの知識や、これらの取り組みのご経験をお持ちである。

●ビジネス
・ビジネス部門やステークホルダとの調整業務を主体的に進める事が出来る。
・メタデータ定義やデータ品質のマネジメントに関して企画立案や施策実施をされたご経験。 (インパクトの規模は問わない)
・自ら企画や施策を立案し成功させた経験。 (インパクトの規模は問わない)

・B2Bシステム開発上流工程におけるクライアントコミュニケーションのご経験
・AWS上でのシステム設計、要件定義のご経験
・既存システムを解析し、適切にドキュメンテーション出来る
・機械学習、特に異常検知への興味

・実務におけるPythonでの機械学習分析モデルの構築経験
・分析方針策定、分析実施
・顧客折衝経験
・資料作成スキル

機械学習を用いた開発経験
開発プロジェクトのPMやスクラムマスター実務経験