データサイエンティスト(アナリティクス)（法人向けデジタル情報サービス

■必須条件

以下のうち２つ程度 ・Go, Python 等の何らかのプログラミング言語を利用した開発経験 ・AWSまたはGoogle Cloud 環境での開発経験 ・Redshift, BigQuery, PostgreSQL, MySQLなど、データベースおよびデータウェアハウス関連の運用経験 ＊データサイエンティストやアナリスト、Webエンジニア、SRE出身で「データ領域に挑戦したい」というキャッチアップ意欲のある方も歓迎します。

■必須条件

【応募資格】 ・社会人として勤務経験がある方が対象です。 ・日本語ビジネス会話レベル以上を必須とします。 ・以前に当社を受験したことがある方も応募できます。 ・情報セキュリティー全般の基礎知識 ・サイバーセキュリティーインシデントへの対応経験 ・語学スキル：英語による技術的内容の文章を読み書き可能なレベル

■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

■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

・AIのプロジェクトに限らず、基本設計、詳細設計、実装の工程を担当した経験を5年以上有する方 ・チーム（3-4名程度のチームを想定）での開発経験を有する方 ・プロジェクトをリードする立場で進めた経験を有する方 　※PM・PLでなくても可 ・仕様調整を行った経験を有する方

■必須条件

・AIのプロジェクトに限らず、Pythonを使用し、詳細設計、実装の工程を担当した経験を1年半以上有する方 ・自己研鑽を行える方

■必須条件

応募資格 ・大学卒業以上

■必須条件

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

・大学卒以上の方 ※実務経験5年以上 ・Pythonを用いた構造化データの分析および機械学習モデルの構築経験 ・要件定義、分析レポート作成などのコンサルティング・クライアントワークの経験

■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

・データ分析の業務経験 ・基礎的な統計に関する知識 ・SQLを使ったデータハンドリング ・PythonやR等を使って基本的なデータの前処理や分析、可視化ができること ・統計や機械学習、先端テクノロジーへの興味 ・データやテクノロジーを使ってビジネス成果を創出する志向があること

■必須条件

以下のうち、＜いずれか＞の経験をお持ちの方。 * 機械学習や強化学習などのAIを用いた分析経験（期間不問、2回以上のプロジェクト経験） * 数理最適化アルゴリズムの知識と経験（実務経験お持ちの方は年収優待） * シミュレータの作成経験とAIについて学んだ経験

■必須条件

下記のいずれかを用いた集計・開発の実務経験1年以上 　・SQL 　・Python 　・クラウド（AWS/GoogleCloud/Azure） 　・Snowflake

■必須条件

・Pythonを用いた機械学習／統計モデリングの実務経験（2年以上） ・Pandas、NumPy などを用いたデータ前処理スキル ・機械学習モデルの評価指標（精度、AUC、RMSEなど）に関する理解 ・クライアントや他部門とのコミュニケーションを通じた課題設定経験 ・Git等を用いたチーム開発経験 ・LLM（GPT系など）の利用経験（API活用または軽微なファインチューニング含む）

■必須条件

・COBOL経験が２年以上ある方 ・PythonおよびSQLの実務経験（特にSQLを重視。言語に限定せず、実務での経験内容を重視します） ・分析結果をシステムや業務へ反映した実務経験 ・学習レベルではなく、実運用・実装レベルでの経験 ・顧客折衝に耐えうるストレス耐性 ・回答に一貫性のある方 ・自分をよく見せようとしない方

■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）

■必須条件

■AI・機械学習などの技術を活用したデータ分析・モデル開発経験 3年以上 ■データサイエンス実務と各業務部門のビジネスへの関与の双方を志向すること

■必須条件

・Webシステム開発の実務経験(言語不問) ・データサイエンティストとして活躍するために勉強していることがある方 ※データサイエンティストの実務経験がある方も大歓迎

■必須条件

・分析システム開発経験3年以上 ・SQL経験3年以上 ・ETL・BIツールでの開発経験3年以上 ※要件に満たない方でもキャリアアップをしていきたいという強い気持ちを持っている方はぜひご応募ください。

■必須条件

<経験>いずれも必須 ・ECもしくは顧客向けサービスに関わる業務経験 ・大規模データの分析、データ活用の経験 ・クラウドでのネットワーク設定、インフラ構築、運用保守の経験 ・Pythonを用いた開発経験 ＜知識・スキル＞いずれも必須 ・SQLを用いたデータベース操作スキル ​・Dockerを用いたコンテナ化技術 ・Githubでのコード管理、チーム開発スキル

■必須条件

以下いずれかのご経験が1年程度ある方 • プログラミング言語を用いたシステム開発実務経験 • SQLによるデータ操作経験 • 業務でのデータの分析/活用経験 • データ分析に関する言語やツールの使用経験 （SAS、Python、R、Tableau、SPSSなど）

■必須条件

* Pythonを用いたデータ分析経験・機械学習モデル構築経験（3年） * SQLを用いたビッグデータからのデータ抽出・加工の経験

■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

【いずれか必須】 ●データ基盤構築経験（クラウド/オンプレ問わず） ●SQL、Python、R 等によるデータ加工・分析経験 ●ETL/ELT設計やデータパイプライン構築経験 ●クラウド上でのデータ処理・分析経験（AWS, Azure, GCP など） ●データ分析・可視化ツールの使用経験（Tableau, Power BI, Superset など） ●機械学習、ディープラーニング、自然言語処理等、AIの基盤技術に関する基礎知識または実務経験