■必須条件

■ハードスキル * SQL及びPythonなどの言語を利用したデータ抽出・加工を含む、システム開発の経験（3年以上） * gitを用いたチーム開発の経験 * GitHub/GitLab上でのCI/CDを用いた自動化、及び運用の経験 * IaCの開発経験 * 複数の技術スタックによる機械学習パイプラインの構築・運用経験（直近含め3年以上） * 商用環境における機械学習機能の構築・運用経験（直近含め3年以上） * クラウドにおける開発経験（特にGoogle Cloud、もしくはAWS）（直近含め3年以上） * 保守性や運用まで考慮した技術選定・アーキ設計が出来る ■ソフトスキル ・当社のミッション、社会貢献性の高い事業に共感していただける方 ・当社のバリューにフィットしている方 ・業界・顧客理解のためにインプットを怠らない方 ・課題解決に向け、自ら考え、手を動かすこともできる方 ・周囲と円滑なコミュニケーションを取り、大胆に巻き込みながら仕事を進められる方 ・ロジカル一辺倒ではなく、相手に配慮したコミュニケーションが出来る方

■必須条件

* SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析のご経験（3年以上） * データ活用に関するPJを率いたご経験 * 社内調整・顧客折衝に関するご経験 * 基本的なデータ分析・データサイエンスの知識 (自身が経験した領域のビジネスモデル及びデータの特徴や、分析事例・実績を説明できる) * データに関わるクラウドインフラの基本的な知識（data lake, data warehouse, data mart, ETLとはどのようなもので、どのような技術で実現できるか説明できる）

■必須条件

・データエンジニアまたはSREとしての実務経験（いずれか3年以上） * クラウド（特にGCP）環境で、IaC（Terraform等）を用いたシステムの構築・運用経験 * *上流工程（要件定義、運用設計、ガバナンス）のリード経験* * インフラ全体の運用設計をリードし、セキュリティやコストガバナンスを含む運用ルールを策定・改善した経験 * 設計思想、アーキテクチャ、運用手順などを論理的かつ分かりやすくドキュメント化する能力 * 経営層、開発チーム、外部ベンダーなど、多様なステークホルダーを巻き込み、合意形成をしながらプロジェクトを推進した経験

■必須条件

※実務経験10年以上 ・機械学習アルゴリズムの知識 ・機械学習を用いた機能の開発経験 ・MLOpsの実装経験（デプロイ、監視、更新） ・コンピューターサイエンスの基本的な知識 ※ご自身のアウトプット（GitHub、Zennなど）に関するURLを共有いただけますと幸いです。 　できればコードが分かるものが好ましいです。

■必須条件

■大卒以上 ※実務経験7年以上 ・AI／機械学習の実応用（課題定義からAIソリューション選定、モデル検討・開発、サービスへの適用）経験 ・AIの開発経験もしくはAIツールを使用した開発経験 ・ プロンプトエンジニアリング、生成AIチャットボット、RAG、AIエージェント、MCP等の開発スキル ・ソフトウェア開発に関する経験と理解 ・小規模なプロジェクトリード・マネジメント経験 ・AWS/GCP/Azureなどのクラウド利用経験 ・上記に加えて、以下いずれのかのご経験をお持ちの方 　・数学・統計学の基礎的な知識、Pythonなどを使ったデータ分析、可視化の経験 　・AIサービスを活用したWebサービス開発経験 　・事業やビジネスを理解した上で、分析や提案を行った経験 ■ 日本語要件 ビジネスレベル（流暢、クライアントとのコミュニケーションも日本語で対応可能なレベル） ■ 英語要件 TOEIC700以上＋英語での会議・テキストのやりとりが入社早々対応可能なレベル ※ TOEIC 以外にも英語力がわかる資格や経験をお持ちの方はご相談ください 例：英検準1級、英検2級（英検CSEスコア1950以上）、TOEFL iBT 60以上、IELTS 5.0以上、ケンブリッジ英語検定 FCE など ※ TOEIC700点相当以上の資格をお持ちでない方については選考の過程で弊社指定の試験を受験いただきます。（原則、一次面接後を想定）

■必須条件

・機械学習を用いたプロダクトの開発経験 (3年以上) 　・データの収集・前処理・モデル学習・デプロイを行うパイプラインの構築 　・機械学習モデルを利用したAPIの実装 　・モデルの性能監視や継続的な性能改善のためのフィードバックループの設計・実装 　・CI/CDの構築や、クラウドインフラの運用などのバックエンドエンジニアリングの経験 ・以下のいずれかの分野の専門知識と実務経験 　・レコメンドシステム 　・自然言語処理 ・機械学習を用いた実サービスの企画ないし、提案、実装、評価まで一連の経験 　・機械学習モデルの導入について、事業と技術の両面でメリット・デメリットを議論できること ・統計的検定とその活用についての基礎的な知識