【格付モデルの企画運営、開発・検証担当 】5000億円規模の金融システムを自社開発／AWS・コンテナ等を駆使しDXを推進／金融未経験9割・20-30代が主役

■必須条件

以下いずれかのご経験を1年以上お持ちの方 ■システム開発経験 ■システム開発プロジェクト管理もしくは上流工程推進経験 ■ITもしくは金融業界の企画系部署での業務経験 【必須な英語力】 中級：ビジネスシーンでの読み書きに問題はなく、時間を掛ければPPT等の資料作成も可能だが、スピーディな会話は難しいレベル

■必須条件

下記いずれかの経験。 ■IT領域における実務経験（ITリスク管理／IT監査／ITセキュリティ/ITプロジェクト管理/システム開発・運用）３年以上（目安） ■海外拠点運営、企画・管理の実務経験 【必須な英語力】 初級：簡単な読み書き・会話であれば可能だが、ビジネスシーンでの使用は基本的に不安なレベル

■必須条件

・IT領域での企画・開発・運用の実務におけるPM経験　3年以上

■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

■大卒以上 ・データサイエンスの実務経験が7年以上であること ・ビジネスメンバーと伴走して課題発見から問題解決までを実行できるコミュニケーション能力 ・データサインエス、数学、統計学、経済学などの1分野に深い知識を持っている

■必須条件

・機械学習ライブラリを用いたモデリング ・機械学習サービスの運用 ・データ分析業務に係るいずれかの経験（課題整理、仮説構築、プランニング、データ収集、EDA、実装/テスト、効果検証、レポーティング、ステークホルダーへの調整） ・AWS等のクラウドベースでの開発経験

■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

・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

【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

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

■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 ・プロジェクトをリードされたご経験（テックリードやプロダクトマネージャに相当するポジション） ・チームでのWebアプリケーション開発・運用実務経験が7年以上 ・最新のテクノロジーを積極的にキャッチアップし、アウトプットし続ける姿勢 ・課題解決に向けて技術的な提案をした経験 ・Webアプリケーションの脆弱性に関する基本的な知識

■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 ・バイオインフォマティクス（ドライ解析）の研究経験がある ・博士号を取得している ・機械学習・深層学習の知識がある ・RかPythonが書ける

■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 ・機械学習や深層学習の理論に触れる研究の経験がある ・特に深層学習、生成AIの理論の深い知識 ・情報系の博士号を取得している ・一通りの機械学習・深層学習の知識がある ・RかPythonが書ける

■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

・データサイエンスに関する知識を用いたデータ分析の業務経験 ・分析・可視化テーマについて、要件定義のための的確なコミュニケーション能力、ドキュメント作成能力 ・BIツールやデータ分析・可視化に関係するソフトウェア、システムを用いた、データ分析の業務経験 ・C, C#, Java, Python, Ruby, golang等の何らかの言語でのプログラミング経験

■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）