【テクノロジー】生成AI領域におけるデータ分析コンサルティング／サービス開発

■必須条件

・パブリッククラウド（AWS,Azure,OCI等）を用いた設計・構築・試験に関する基礎知識 ・パブリッククラウド（AWS,Azure,OCI等）のマネージドサービスに関する基礎知識 ・自ら手を動かしてクラウド（AWS,Azure,OCI等）を用いた設計・構築・試験経験 ・関係者の立場を鑑み、適切な行動が取れるコミュニケーション能力

■必須条件

（下記の要件を満たす方） ・データサイエンス分野での実ビジネスの経験（5年以上） ・チームリーダとしてPJ推進に携わった経験 ・Python、R、SQLなどの言語（いずれかで可）を利用したデータ分析の経験 ・データサイエンティストとして課題・要件のヒアリングから実装、評価までの一連の顧客折衝（社内他部門を含む）の経験 ・以下の3要素のいずれかを保持 　ー機械学習・深層学習を実装あるいは経験 　ー特定業界の深い知見を有する(製薬、流通、自動車、機械、重工業など) 　ー特定業務の深い知見を有する(スマートファクトリー、R\&D、AD/ADASなど)

■必須条件

○以下、いずれかを満たす方 　・インフラシステムの開発・運用経験（3年以上） 　・官公庁・自治体/ 金融 / 通信 / 製造 など、ミッションクリティカルなインフラ開発経験 　・もしくは、以下のいずれかの経験を3年以上お持ちの方 　　　- クラウド基盤（AWS/Azure/GCP）の設計・構築・運用経験 　　　- ネットワーク（ゼロトラスト・VPN・SDN）設計・最適化経験 　　　- データベース（PostgreSQL, MySQL, OracleDBなど）の設計・運用経験 ○モビリティ・防衛・知的財産・司法法務領域への興味・関心がある、かつ、社会課題の解決に意欲があり、官公庁DX等を通して社会に貢献していきたい方

■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

以下のいずれかの経験 ・SQLの経験1年以上 ・BIツールやDWHやETLの経験1年以上 ・PL/SQLなどのデータベース経験1年以上

■必須条件

・SQLの経験1年以上 ・Shellスクリプト、PowerShellの経験1年以上 ・BIツールやDWHやETL2の経験1年以上 ・PL/SQLなどのデータベース経験1年以上

■必須条件

・Pythonを用いたデータ分析・統計モデリングの実務経験 ・SQLを用いたデータ抽出・加工・分析経験 ・事業課題を理解し、課題設定・分析設計・KPI設計・効果検証まで一気通貫で推進した経験 ・分析結果や技術的論点を構造化し、社内外の関係者との合意形成や意思決定につなげた経験 ・職種の境界を越えて、ビジネス・プロダクト・分析の複数領域を横断してプロジェクトを前進させた経験

■必須条件

・Pythonによるデータ分析・モデリング・可視化の 実務経験（目安：3年以上） ・SQLを用いたデータ抽出・加工の経験 ・統計学・機械学習に関する体系的な知識と実装経験 ・モデル設計から検証・改善までを一貫して担った経験

■必須条件

（下記の要件を満たす方） ・データサイエンス分野での実ビジネスの経験（5年以上） ・チームリーダとしてPJ推進に携わった経験 ・Python、R、SQLなどの言語（いずれかで可）を利用したデータ分析の経験 ・データサイエンティストとして課題・要件のヒアリングから実装、評価までの一連の顧客折衝（社内他部門を含む）の経験 ・以下の3要素のいずれかを保持 　ー機械学習・深層学習を実装あるいは経験 　ー特定業界の深い知見を有する(製薬、流通、自動車、機械、重工業など) 　ー特定業務の深い知見を有する(スマートファクトリー、R\&D、AD/ADASなど)

■必須条件

・経験年数5年以上 ・ITの基礎を習得されており、データ＆アナリティクス分野への興味・関心の高い方 ・社内外と円滑に協働プロジェクトを遂行できるコミュニケーション能力

■必須条件

・手段にとらわれず自分の頭でしっかりと考えて行動できること ・多様な分野の人達と働くためのコミュニケーション力と協調性 ・データ解析力 ・問題解決力（スコープ、目標、課題設定力） （例）課題設定・仮説設計および意思決定に必要なデータ分析を行い、それに基づいた提案など行ってきた方

■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

■経験 ①プロジェクトマネージャ/リーダの場合：システム開発(設計～テスト)経験3年以上、 　かつ、チームリーダ経験があり即戦力リーダとして活躍できる方 ②コンサル人材：統計解析や機械学習などの分析手法や各種ツールの知識や経験のある方 ■スキル ・お客様等、ステークホルダと良好かつ前向きな関係を築き、社内関係メンバと 　連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション力をお持ちの方 ・リーダシップおよびマネジメントスキルをお持ちの方 ・社会課題やお客様の課題を的確にとらえて解決していく力をお持ちの方 　（課題設定力・課題解決力） ・世の中にまだないサービスを考え実装させていく力をお持ちの方（革新性、完遂性）

■必須条件

下記のいずれかの要件を満たす方 （現所属企業はコンサルティング会社、Sier、事業会社（ユーザサイド）などを問わずご応募可能です。） 1. 積極的に人とのコミュニケーションを図る事ができること 2. 新たな知識を吸収し、自ら調査・学習することに意欲的に取り組めること

■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

• 統計解析、機械学習、データ分析の実務経験 • PythonまたはRによるデータ処理・モデリングスキル • データ可視化やレポーティングの経験 • ビジネス課題を理解し、分析設計へ落とし込む論理的思考力

■必須条件

・Python,SQL等の言語で分析業務のためのデータ抽出・加工経験3年以上

■必須条件

※以下を総合的に判断いたします。 ・生成AIまたはAI／データ活用領域に関する基礎知識・実務経験 ・Python等を用いたデータ処理、分析、簡易的なモデル構築や検証の経験 ・業務課題を整理し、AI活用の観点で改善案を言語化できる力 ・顧客やプロジェクトメンバーと協働しながら推進できるコミュニケーション力

■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

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

・普通自動車運転免許 ・スキルアップに前向きな方

■必須条件

・普通自動車運転免許 ・プログラミング経験2年以上（言語問わず、業務外可） ・Python,MATLAB,Linux,MSOいずれかの知見 ・単身赴任、転居、長期出張のいずれかの検討が可能な方

■必須条件

下記のいずれかのご経験(1年以上) ・BIダッシュボード、BIレポート作成 ・ETLツールを使用したデータ加工、取込 ・DWHを利用したシステム開発やデータマート作成 ・Pythonを用いたデータ加工、分析

■必須条件

・量子コンピューティング（量子計算、量子アルゴリズム）の基礎知識。 ・Pythonを用いた開発・実装能力。 ・論文・技術情報を読み解き、仮説→実装→評価まで自走できる能力。 ・研究だけでなく「実社会の課題を技術で解決したい」という強い意欲。 以下のいずれかの経験（いずれか必須）： 1.量子SDKを用いた実装/検証（Qiskit, PennyLane, JijZept等） 2.不確実性下の評価・シミュレーション（モンテカルロ、シナリオ評価、リスク指標等）の実務/研究 3.数理最適化または機械学習の実務/研究（量子領域へのキャッチアップ意欲を含む）