【研究開発｜エキスパート～アシスタントマネージャー（東京）】

■必須条件

・新規システム導入またはシステム開発に携わった経験（合算で3年以上）

■必須条件

・金融業界でのデータ分析の実務経験（5年以上） ・顧客データ・各種行動ログデータ等を活用した顧客分析 ・大学レベルの数学・統計学の学習経験 ・各種分析ツール、プログラミング言語、SQL等による分析実務 ・要件整理 （クライアントやユーザー部門との対話を通じて、ビジネス課題に対してデータ分析による課題解決アプローチを提案・策定した経験)

■必須条件

以下いずれか（もしくは合算で）の経験（1年以上） ・ネットワーク監視運用業務経験 ・ネットワークエンジニア(設計・構築・運用・保守)経験 ・サーバエンジニア(設計・構築・運用・保守)経験 ・ネットワーク機器（ルータ・スイッチ）操作経験 ・Cisco／Juniper社製ルータ・スイッチ操作及び機器設置などの作業経験

■必須条件

■大卒以上 以下の条件をすべて満たしている方※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 ・機械学習モデルを実業務で実装し本番運用した経験がある ・システム開発におけるテストをきちんと行える ・Pythonが書けて、オブジェクト指向がわかる ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある

■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

■必須条件

・プロジェクトリーダー/マネジメント経験・スキル ・システム開発プロジェクトの上流から下流まで一通りの経験

■必須条件

・システム開発経験・各種業務システムの導入経験(アプリケーション、ソフトウェア、インフラストラクチャ問わず) ・業務要件定義、システム要件定義、設計・開発・テスト、移行(システム移行、業務移行)、プロジェクト管理経験、運用設計、といった一連のシステム企画～開発～運用までの一部、若しくはすべての工程の経験 ・日本語の筆記・会話能力がビジネスレベル以上の方 ※選考は全て日本語で実施します。

■必須条件

■ 定量的な数値目標達成に向けて改善を行い実績を出した経験 ■ 部署をまたいだ仕事で成果を出した経験

■必須条件

・機械学習エンジニアとしての実務経験 2年以上 ・LLM関連プロジェクトの実務経験 1年以上（RAG / エージェント / プロンプト設計のいずれか） ・API設計・実装経験（FastAPI 等） ・要求仕様の言語化、問題設定〜検証計画立案の経験 ・Git / GitHub を用いたチーム開発経験、Docker利用経験

■必須条件

* 生成AI技術（LLM、画像生成、動画生成など）に関する深い理解と実務経験 * 新しい技術トレンドを日常的にキャッチアップし、業務に活かす姿勢 * ビジネス課題を技術で解決するための課題抽出・要件整理能力 * LangChainなどのAgent Frameworkを用いた業務課題解決の実装経験（PoC〜運用） * Pythonなどを用いたプロダクトレベルのバックエンド開発経験（3年以上） * クラウド（AWS/Google Cloud/Azure）を活用したAIシステム開発経験 * 業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）

■必須条件

* 生成AI技術（LLM、画像生成、動画生成など）に関する深い理解と実務経験 * 新しい技術トレンドを日常的にキャッチアップし、業務に活かす姿勢 * ビジネス課題を技術で解決するための課題抽出・要件整理能力 * LangChainなどのAgent Frameworkを用いた業務課題解決の実装経験（PoC〜運用） * Pythonなどを用いたプロダクトレベルのバックエンド開発経験（3年以上） * クラウド（AWS/Google Cloud/Azure）を活用したAIシステム開発経験 * 業務改善・システム導入プロジェクトのリード経験（企画・要件定義〜運用）

■必須条件

■大卒以上 ■資格 ・基本情報処理技術者資格（FE）またはそれに準ずる資格 ■業務経験 ・Linux(Redhat、Ubuntu等)の構築・運用経験(3年以上)をお持ちの方 ・要件定義基本設計の経験

■必須条件

・AI/機械学習またはLLMを用いたシステム/業務アプリの開発経験をお持ちの方 ・機械学習アプリのバックエンドの設計・開発（API/マイクロサービス設計、データ処理、モデル連携など）ができる方 ・コンテナ技術を用いたアプリ開発・運用の実務経験（Docker必須、Kubernetes尚可）

■必須条件

・AI技術の選定および実装に関する実務経験（3年程度をメド） ・機械学習、深層学習に関する知識 ・Transformer,GPT,BERT等の理解 ・Python、Rなどのプログラミング言語の使用経験 ・AIプロジェクトのマネジメント経験

■必須条件

・Pythonを用いた開発経験1年以上 ・Webアプリケーション開発経験（フロント／バックエンド） 例：FastAPI, Django, Flask, Node.js, React, Next.jsなど ・バックエンドエンジニアとしての実務経験 ・RAG（Retrieval-Augmented Generation）の実装経験 ・LangChainや類似フレームワーク（LlamaIndex等）を用いたプロジェクト経験

■必須条件

・何らかのクラウド上でのWebアプリケーション開発のご経験（言語不問） ※プラットフォームの構築業務がメインである為、AIや機械学習に関するご経験は必須ではありません。

■必須条件

・Webアプリケーションのバックエンド開発・運用経験、またはパブリッククラウド（AWS または Google Cloud）を利用したインフラ構築・運用経験（Go, Python, TypeScript等、5年以上） ・LLMの特性（コンテキストウィンドウ、ハルシネーション、RAGの仕組み等）の理解と、Context Engineeringに関する基礎知識 ・AIツール（LLM API, n8n, 各種AIサービス等）を利用した業務改善やアプリケーション開発経験 ・既存業務プロセスを理解し、要件定義〜実装〜効果検証まで一貫して推進したプロジェクト経験 ・他チームやステークホルダーと連携し、技術的な課題解決を推進した経験

■必須条件

・データベース設計の経験がある方 ・SQLを使ったデータ取得・更新機能の開発経験がある方 ・Java、C#、Python、R いずれかのプログラミング経験が1年以上ある方

■必須条件

※以下いずれかの経験をお持ちの方 ・システム開発の経験（Python、R、Javaなど） ・AWS、GCP、Azure　いずれかの環境下でのシステム開発、運用経験 ・データベースに関する基礎的な知識（SQL、RDB、 NoSQL、 DWHなど） ・Python、R、SQLなどのプログラミング言語を用いた解析やモデル開発（レコメンド、需要予測、最適化、CRM分析など） ・DBのパフォーマンスチューニングスキル ・ELTパイプライン構築経験 ・データを用いた戦略・企画の立案経験（事業企画やプロダクト企画、マーケティング企画等） ・事業部単位もしくは全社のデータマネジメント、データガバナンスの推進経験 ・DMBOKの理解と業務適用経験

■必須条件

■大卒以上 ■システム開発経験：1年以上 ※育成前提のため、AI領域のご経験は不問です

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・AI/機械学習を用いたプロダクト・サービスの実装経験（目安：3〜5年以上）：単なるモデル作成（Jupyter等）に留まらず、推論エンドポイントの作成やアプリケーションへの組み込みまで一貫して携わった経験。 ・LLM（大規模言語モデル）の実装・活用経験：RAG（検索拡張生成）の構築や、プロンプトエンジニアリング、APIを用いたAI機能の社会実装経験。 ・Pythonを用いたクリーンかつ堅牢なソフトウェア開発能力：プロダクトコードとして耐えうる、保守性・再利用性を意識した実装ができること。 ・データ基盤の操作・活用スキル：SQLを用いた大規模データの抽出・加工能力に加え、ベクトルデータベース（Vector Database）等のAI周辺技術への理解。 ・AIの社会実装に対する強いオーナーシップ：数学・統計の基礎知識をベースに、精度向上だけでなく「ユーザーの課題解決」を最優先に手法を選択できること。

■必須条件

・生成AIに興味のある方 ・AIリテラシーのある方 ・生成AIツールの選定や導入経験 ・システム開発プロセスの理解