【データサイエンティスト】超上流工程から一気通貫／平均年収956万円／キャリアの柔軟性◎／圧倒的な成長速度

■必須条件

・生損保領域における業務知見 ・生損保系事業会社におけるIT企画/PJを専任で推進したご経験、もしくはITベンダーでの生損保PJのご経験 ・システム開発経験2年以上

■必須条件

・WEBアプリケーションの開発経験（⾔語、業種不問）・git および GitHub, GitLab のプルリクエスト、マージリクエストを利⽤したコードレビューを伴うチーム開発の経験

■必須条件

システム開発もしくはシステム運用・保守経験を 1年以上お持ちの方で、コーポレートIT にまつわる経験を幅広く積みたいとお考えの方

■必須条件

■大卒以上 以下をすべて満たした方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ ・Pythonが書ける

■必須条件

・ソフトウェア開発経験（要件定義、設計、実装、テスト） ・新しい技術に取り組むことが好きなこと。 ・BIツールの利用・運用経験 ・何らかのデータを用いた定量的な分析経験 ・データ分析手法 ・統計学やデータマイニング手法に基づいた分析の実務経験。

■必須条件

以下のいずれかの領域において、実務または研究開発経験を有すること。 ・機械学習、深層学習、自然言語処理、データサイエンス ・生成AI／LLMを用いたアプリケーション・システム開発 ・RAG、AI Agent等を用いたプロトタイプまたはサービス開発 加えて、以下の経験・能力を有すること。 ・複数のステークホルダーが存在するPJにてステークホルダー間の折衝によって技術導入を成功させた経験がある。 ・生成AI/データ活用の基盤構築を主体的に実施した経験 ・業務にて生成AIを用いたソフトウェア開発経験がある。 ・一般的なソフトウェア開発手法(ウォーターフォール,Agile開発)について基礎を理解している。 ◆他言語力 ・英語TOEIC700点以上 または TSSTレベル4以上

■必須条件

下記どちらも満たしていること ・Microsoft AzureやAWSを使用した環境構築、運用のご経験 ・PythonやSQLを使用したコーディングのご経験

■必須条件

・ビッグデータに関する興味関心 ・SQLを使用したDBプログラミングの開発経験 ・Pythonでの分析経験

■必須条件

・LLMを組み込んだアプリケーション開発経験または機械学習を用いたプロダクト開発経験のいずれか ・機械学習や統計解析を含むデータ分析を行った経験 ・Git/Githubやクラウド基盤（Google Cloud, AWSなど）を活用した経験

■必須条件

■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 （1）顧客コンサルティングの上流フェーズのご経験3年以上（課題抽出ヒアリングや要件定義など） 　※業界・分野などの特定ドメイン知識は不問 （2）統計や機械学習、生成AI等、データサイエンスの高度な技術を活用してビジネス課題を解決したご経験3年以上 （3）構造化データ（RDBなど）、非構造化データ（文書、画像など）に対するデータ加工の知識とご経験 （4）コミュニケーション力およびチームワークの精神 （5）以下いずれかの資格 ・ITSSレベル3に相当する公的資格 ・統計検定2級以上 ・G検定　または同等以上の資格

■必須条件

【共通条件】 ・Java、C#、Python、R いずれかの言語を用いたシステム開発経験５年以上ある方 下記の必須要件の経験年数3年以上 【データマネジメントコンサルタント】 以下のいずれかの経験・知見をお持ちの方 ・データ統合、マスタ整備、データガバナンス設計などの業務経験 ・要件定義、業務フロー整理などの上流工程におけるドキュメント作成経験 ・クライアントや社内関係者との調整・提案活動の実務経験 【データ分析プロジェクトマネージャー】 以下のいずれかの経験・知見をお持ちの方 ・データ分析またはITプロジェクトのPM／PL経験 ・顧客折衝、要件定義、スケジュール／リソース／品質管理のスキル ・成果物レビューやチーム進行管理の実務経験 【データサイエンティスト】 以下のいずれかの経験・知見をお持ちの方 ・統計解析または機械学習モデルの構築・運用経験 ・Python(pandas, scikit-learn等)を用いた分析経験 ・BIツールによる可視化、レポート作成経験 【データエンジニア】 以下のいずれかの経験・知見をお持ちの方 ・SQLを用いたデータ分析・加工・最適化の実務経験 ・ETL／ELTパイプラインの設計・開発経験(Databricks、PySpark、DataSpider、ASTERIA、Glue等) ・クラウドDWHの構築・運用経験(Snowflake、BigQuery、Redshift等) ・BIツールを用いたダッシュボード開発

■必須条件

・ヘルスケア関連での開発経験 ・リーダー、サブリーダー経験（数名程度で可）

■必須条件

■データ分析業務経験が 24ヵ月 ■SQLでの操作経験が 24ヵ月 ■Pythonによるデータ加工経験がある ■Java、Ruby、Python、C#いずれかでの開発経験が 12ヶ月 ■Google Analytics、Adobe Experience CloudまたはBIツール（Tableau、Looker Studio、Microsoft PowerBI、その他ツール含む）いずれかの経験がある方

■必須条件

■大卒以上かつ実務経験7年以上 以下をすべて満たした方 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ ・Pythonが書ける

■必須条件

■大卒以上 ■要件定義基本設計の経験 ※実務経験3年以上 ・製造業向けデータ分析のプロジェクト経験 ・顧客もしくは社内関係者に対する提案業務経験 ・SAS、R、Pythonなどのプログラミング言語 ・NoSQLやRDB(oracle、MySQL)の利用経験 ・システムインテグレーションプロジェクトにおける品質管理経験

■必須条件

・データ分析の実務経験 ・Python／SQLでの開発経験

■必須条件

※以下を総合的に判断いたします。 ・生成AI、機械学習、データ分析等のAI／データ活用領域における実務経験3年以上 ・Python等を用いたデータ分析、モデル構築、PoC（概念実証）の実務経験3年以上 ・顧客課題に対するAI活用の企画・提案、または技術提案の経験 ・プロジェクトマネージャーや顧客を含む関係者と連携し、SIプロジェクトを推進した経験

■必須条件

SQLおよびPythonでのプロダクト開発経験3年以上 toCサービスにおけるAI利活用経験 機械学習の基礎理論の理解と実務への適用経験 最低限の線形代数や微積分などの数学知識を持ち、概要を理解/説明できるレベル

■必須条件

Python/SQLの基礎スキル 研究・インターン・個人プロジェクト(OSS、Kaggle、AtCoder関連コミュニティ等）いずれかでのML・最適化コード実装経験 機械学習の基礎理論の理解 最低限の線形代数や微積分などの数学知識を持ち、概要を理解/説明できるレベル

■必須条件

・PythonやRなどを使用したデータ分析の実務経験 (2年以上) ・統計学、機械学習の基礎知識 ・SQLを使用したデータの処理経験

■必須条件

・データ分析に関する実務経験 ・業務上の課題を整理し、関係者と連携しながら解決に向けた方針検討や提案や提言を行った経験 ・統計学およびデータ分析手法に関する基礎的な知識（統計学検定2級程度） ・機械学習に関する基礎的な知識（基本的な考え方を理解し、課題に応じた手法選定や結果の解釈ができる程度）

■必須条件

以下のいずれかの経験をお持ちの方。現所属企業は、SIer、ITベンダー、コンサルティング会社、事業会社などを問いません。 ・生成AI、AIエージェント、機械学習を活用したシステム・機能の設計、開発または導入経験 ・データ分析、機械学習、予測・最適化モデルの設計、構築または評価経験 ・データアーキテクチャ、データモデル、マスターデータの設計・整備経験 ・データ品質、メタデータ、データカタログ、データリネージなど、データマネジメントに関する設計・実装経験 ・セマンティックモデル、オントロジー、ナレッジグラフなど、データや知識の構造化に関する経験 ・AIやデータ活用に関連するシステムの設計、開発、導入または運用経験 あわせて、社内外の関係者と連携して開発やプロジェクトを推進できること、AI・データ領域の新しい技術を主体的に学び、実際の業務やサービスへの実装につなげる意欲を重視します。

■必須条件

以下いずれかの経験・スキルをお持ちの方 ・Python・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析の実務経験（3年以上） ・統計解析・機械学習に関する知識を活用したデータ分析、モデル構築、評価の実務経験 ・ユーザー行動データや顧客データを分析し、サービス改善・マーケティング施策・事業成長につなげた経験 ・生成AIを活用した分析・プロダクト改善の経験

■必須条件

・Pythonを用いた実務経験（2年以上／Web・API開発経験を含む） ・機械学習モデルの実装経験、および各種評価指標（精度、AUC、RMSEなど）に関する深い理解 ・SQLを用いたデータ抽出・操作の実務経験 ・GCP／AWS／Azure などクラウド環境の利用・操作経験