・Pythonを用いた開発実務経験( 3年以上)
・SQLを用いたデータベース設計及び運用経験
・Dockerを用いた実務経験
・AWS環境の運用経験 (2年以上)

・Webアプリケーションの設計、実装のリード、技術選定の経験
・AWSを活用したシステムの設計と運用の経験
・ Infrastructure as Code(IaC) の経験
・開発チームのリードやマネジメントプロセス改善の経験
・プロダクトへの理解を深めるための自発的な行動と経験、それらに基づいた機能の仕様を策定した経験
・既存のサービスの負債や大きな変更と向き合った経験

・生成AI技術を活用したプロジェクトの経験
・AI、機械学習に関するプロジェクトの推進経験
・PythonおよびTypescriptを用いた、Webアプリケーションの開発経験
・問題解決能力および技術的な課題に対するアプローチの策定能力

・ Pythonを用いたバックエンドAPI設計、実装経験
・Gemini API、Vertex AIなどでのAPIコール実装経験
・プロンプトエンジニアリング経験
・MySQL、BigQueryなどを用いたデータベースからのデータ抽出経験

・フルスタックエンジニアとしての実務経験
・下記いずれかを用いた実務経験(3年以上)
　-React
　-TypeScript
　-Python

・GCP環境下での開発経験(3年以上)
・TensorFlowを用いた実務経験(3年以上)
・画像認識やAI等の開発経験(3年以上)
・Pythonを用いた開発経験

- クラウド（Azure、AWS、GoogleCloud等）上でのアプリケーション開発経験
- バックエンドのご経験

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

- 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）

- 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
- プログラミングスキル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

- 生成AI技術に関する深い知識と実践経験
- AI/機械学習に関するプロジェクトの推進経験
- Python/TypeScriptを用いたWebアプリケーションの開発・運用経験
- 問題解決能力および技術的な課題に対するアプローチの策定能力

- Pythonを用いた開発経験
- 生成AIアプリ開発経験（AOAI利用）

- Python（Webフレームワークは問わない、本プロジェクトではFastAPIを利用）を用いた開発経験
- DBの経験（PostgreSQLが望ましい）
- Azure上でのアプリ開発経験
- アプリ共通機能開発におけるアーキテクチャ検討実績

- Python（FastAPI／Django／Flask）でのアプリケーション開発経験 3年以上
- AWS、Terraform の知識および実務経験

・APython、PyTorchのプログラミングスキル
・AI開発を伴うPoC〜小規模本番運用までの一連のプロジェクト経験
・エンジニアリングチームをリーダーとして主導・品質担保した経験
・顧客のビジネスドメイン・要件を主体的に理解し、AIの要件に落とし込んだ接続
・機械学習・データサイエンスにおける複数の技術ドメインの専門性、先端技術へのキャッチアップ能力
・開発検証環境の構築・運用・外部サービス (API) の利用に関する基礎スキル
・仮説構築・検証・改善のPDCAをチームで高速に回す能力
・非エンジニアや顧客とのコミュニケーション・ドキュメンテーション能力

- PythonでのLLM/生成AI機能の実装・本番運用経験（RAG/エージェント/生成系のいずれか）
- 要件定義・設計・実装・テスト・リリースと、一連のWebアプリケーション・APIの開発・運用経験(5年以上)
- クラウド環境(AWS, Google Cloud, Azureなど)における開発・運用経験(3年以上)

- モダンなフレームワークを用いたWebアプリケーション開発経験：3年以上
- サーバーサイドの実装経験：3年以上
　- 少なくとも1つのバックエンド言語 (Python, Javaなど) での実装経験
- クラウドサービス (AWS, GCP, Azure) の経験およびコンテナ技術 (Docker, Kubernetes) の理解
- Tech Lead, Team Lead などの役割で技術やチームメンバーをリードしたご経験 : 1年以上
- 日本語 (Fluent) : プロダクト開発において齟齬なく議論を行えるレベル

- Python（FastAPI、asyncio）の実務経験 3年以上
- Redisの使用経験
- トランザクション制御の深い理解（ACID、分離レベル）
- 競合状態（race condition）の特定と解決
- 冪等性の設計と実装
- Google Cloud Platform（GCE、Cloud Run）
- 負荷試験ツール（k6、Locust）、並行性テスト（pytest、anyio）、カオステストの設計と実施

- Pythonを用いたバックエンド開発経験
- AWSの環境構築・活用経験
- 生成AIツール（GitHub Copilot、Claude等）を活用したコーディングへの理解と実践意欲

- バックエンド開発・設計経験（3年以上、API設計、データベース設計、システムアーキテクチャ設計などの経験を含む）
- 非同期ワークフローの実装経験
- リアルタイム通信・ストリーミング処理の実装経験
- Coding AIを活用した開発経験

・PythonによるWebアプリケーション開発経験（3年以上）
・APIやDB設計などのバックエンドアーキテクチャの理解
・Gitおよびチーム開発経験
・日本国籍の方
・40代まで

・Pythonを用いたサーバーサイド開発経験(3年以上)
・基本設計から1人称で対応した経験

・JavaScriptを用いた実務経験
・Node.jsを用いた実務経験
・AWS Lambdaを用いた開発経験

・サーバーサイドエンジニアとしての実務経験 2年程度
・AWSを利用した基本的な開発経験
・生成AIに関する知見

・Pythonによる開発経験
(またはGo、Rust、Java等による開発経験がありキャッチアップが可能な方)
・Linuxサーバーの構築/運用経験

・システム開発経験：5年以上
・Python開発経験：2年以上
・基本設計以降対応可能な方
・SQL経験（データ整形の設計、SQLでの検証がメイン／PostgreSQL）

コア能力
・コミュニケーション能力
・ドキュメント作成能力（提案書・設計書・計画書・テスト仕様項目・仕様書など）
・論理的思考力
・トラブルシューティング（技術や契約など）をやりきる経験があること
テクニカルスキル
・IT業界（SIer、Webサービス企業など）でのWebアプリケーション開発経験 5年以上
・Webアプリケーション開発の知識と経験
- フロントエンド: Node.js、TypeScript、Vue.js、Nuxt.js
- バックエンド: Python、Django、Flask

・Gitを用いたWebバックエンド開発経験
・要件定義工程の経験
・Pyhonを用いたAPI結合・ビジネスロジックの構築
・Djangoを用いた開発経験
・MySQL相当の基本操作(CRUD)
・Docker等開発環境の構築・基本操作
・仕様・デザイン折衝の経験
・マネージメント経験

1. 抽象度の高い課題を構造化し、自走して推進できるPM/TechLeadレベルの能力
2. スタートアップ特有の高速環境で動けること
3. ビジネス要件からデータ構造を設計できるアーキテクト力
4. LLM（OpenAI/Gemini/Claude/Llama）と LangChain/LangGraph の活用スキル
5. Transformers・PyTorch・sklearn を用いたモデル実装力
6. RAG（Retriever設計・Embedding・Ranking・評価）の実務スキル
7. 類似企業分析や行動最適化などのレコメンド開発経験
8. MLOps（自動再学習・監視・評価）の構築経験
9. スクレイピング、ETL、特徴量エンジニアリング全般
10. Snowflake / BigQuery / dbt / Cloud Functions 等のデータ基盤技術

・Pythonのモジュールを使ってREST APIを使った開発が行えること
・業務システム開発経験４，５年程度

●Pythonを用いたシステム開発（設計・実装・試験）を
一人称で対応した経験
＊他言語の場合は内容により判断
●Linux経験
●積極的な取り組み姿勢
・新分野に対する学習意欲、自立性
・技術的コミュニケーション（スケジュール、仕様調整など）

- ソフトウェアテストの経験、知識
- WebアプリもしくはモバイルアプリのQA経験
- アジャイル開発チームでのQA経験、知識
- 他職種の関係者との調整・交渉能力"

・Webアプリケーションの開発経験3年以上
・Pytho3での開発経験1年以上
・MySQLでの開発経験

・Pythonでの開発経験
・詳細設計以降1人称で対応可能な方
・能動的なコミュニケーション能力

・Pythonでのご経験(3年以上)

・PythonかJavaでの開発経験（長ければ長いほどいい）

・Pythonのご経験3年以上
・Gitが問題なく使えること
・Pythonでwebアプリケーションを作ったご経験

・webアプリの開発経験1年以上(2～3年以上尚可)
・JavaScript、Python経験

・Pythonでの開発経験（Django歓迎）
・AWSまたはGoogle Cloudを活用したWebアプリケーション開発経験
・フロントエンド/バックエンドの双方での実務経験
・GitHubでのソースコード管理経験
・データ連携やETL、バッチ処理の実務経験

・Web系オープンシステム開発経験（要件定義～ユーザ受け入れ・運用テス ト）。
・単体、結合テストのテスト計画策定・推進・品質評価を実施した経験。

・Web系オープンシステム開発経験（詳細設計～結合テスト）。
　　　　・工程問わずテスト自動化を実施したことがあり、それをチームメンバーに指導できる。
　　　　※テスト自動化ツール JUnit、Selenium、playwright等

リーダ実務、コミュニケーション（説明、プレゼン含む）、上流工程実務、進捗報告、ファシリティ、MS Office、
NW知識（NW知識に限り、基礎で良い）

・コミュニケーションスキル
・システム開発経験

　・システムアーキテクト兼プロジェクト（サブ）リーダ
　・要件や要望からアプリを具現化でき、その具現化した内容を説明できる方。
　・開発を主導し他メンバーを導くことができる方。
　・クラウド開発・構築経験がある方・クラウドネイティブに構築できる方
　（コンテナ・マイクロサービス）
　・AI開発の実績・または興味がある方（プロンプトエンジニア）
　・言語：Python、他
　※上記条件を３つ以上を満たせれば検討可能です。

　・システムアーキテクト兼プロジェクト（サブ）リーダ
　・要件や要望からアプリを具現化でき、その具現化した内容を説明できる方。
　・開発を主導し他メンバーを導くことができる方。
　・クラウド開発・構築経験がある方・クラウドネイティブに構築できる方
　（コンテナ・マイクロサービス）
　・AI開発の実績・または興味がある方（プロンプトエンジニア）
　・言語：Python、他
　※上記条件を３つ以上を満たせれば検討可能です。

【主な希望スキル】
・モダンなWebアプリ開発経験者
・LLMの知見、経験など（歓迎スキル）
・上流経験
・全体リード（可能であればお願いしたいです。）
・コミュニケーション力
・要件は見えてますがディテールまでは詰め切れていないので、
　関係者と話しながら詳細設計まで落とし込める方

〈必須要件〉
・エンジニア経験（3年以上）
・WEBサービスの開発経験（3年以上）
・ビジネス部門、企画部門との折衝

・機械学習とデータサイエンスに関する深い知識
・クラスタリングアルゴリズム（K-means、階層的クラスタリングなど）の実務経験
・勾配ブースティングやニューラルネットワークを用いた予測モデルの実装経験
・教師あり学習と教師なし学習の原理と適用範囲の理解