■必須条件

(1)下記の分析関連のご経験やスキルをお持ちの方： ・AI・機械学習を用いたプログラム開発経験(3年以上) ・AI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上) ・AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスクいずれも)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解 ・生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験(1年以上) (2)下記のマネジメント関連のご経験やスキルをお持ちの方： ・お客さま対応経験(目安：3年以上) ・ビジネスレベルの英語力(英語で読み書きに支障のないレベル、TOEIC600点程度) (3)下記のご経験やスキルをお持ちの方： ・材料科学の基礎知識、関連する工学分野の知識、開発プロセスに関する実践的な知識

■必須条件

・SQL／Pythonを用いたデータ分析・機械学習の実務経験 ・予測モデル、レコメンドモデル等の設計・構築・評価経験 ・ビジネス課題をデータ分析・AI活用テーマに落とし込み、効果検証まで推進した経験 ・大規模データを活用した特徴量設計、分析、モデル改善の経験 ・事業部門やエンジニアと連携し、分析結果を事業成果・業務改善につなげた経験 資格：第一種運転免許普通自動車

■必須条件

・データ分析・実装スキル： Python、R、SQL等を用いたデータの抽出、前処理、統計分析、機械学習モデルの構築実務経験。 ・ビジネスアウトプット経験： 分析結果から導出した示唆を用いて、ドキュメンテーションやプレゼンテーションを行い、ビジネス上の意思決定に繋げた経験。 ・基礎知識： 統計学や機械学習、およびマーケティングに関する基礎的な知識。 マインドセット： 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ことに強い志向があること。

■必須条件

・開発プロジェクトでのプログラミングのご経験 ＊上記に加え、以下のいずれかの経験をお持ちの方 ・Informatica/DataStage/TalendなどETL・データ統合ツールを用いたプロジェクトのご経験 ・Snowflake/Redshift/BigQuery/ExadataなどDWH（データウェアハウス）の設計・構築・運用のご経験 ・Tableau/PowerBIなどのダッシュボード設計・開発・運用のご経験

■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

・Pythonを用いた機械学習開発経験 ・機械学習モデルをプロダクトへ実装した経験 ・課題設定から改善まで携わった経験 ・チームで開発した経験

■必須条件

・コンサルティングファームまたは SIer でのデータ活用支援・提案経験（3 年以上） ・クラウド（AWS / Azure / GCP）を用いた開発またはPM経験 ・基本設計以上の顧客折衝経験

■必須条件

• Webアプリケーション開発の経験 • チームで開発の経験

■必須条件

• アルゴリズム／各種予測モデルの開発経験 • Pythonを用いた分析・モデル作成 • 可視化の実務経験 • 画像データ（画像認識・分類等）、OCR、または機械学習などを用いたAIモデルの開発経験 ※1つでも該当する方

■必須条件

・Pythonを用いたビジネス・データ分析業務に従事した経験（3年以上） ・機械学習などのモデル分析に関して、データ準備→モデル実装→実験評価→インサイト抽出→示唆出しまでの一連のフローを行った経験

■必須条件

・統計検定2級以上、または同等の統計知識 ・SQLおよびPythonでの開発経験

■必須条件

以下の要件をすべて満たす方 ・実サービスまたは実業務に対して、機械学習モデルを開発し、適用 / 運用した経験 ・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験

■必須条件

・SQLおよびPythonを用いたデータ分析またはデータ処理経験をお持ちの方 ・事業部門またはプロジェクトにおけるデータ活用の経験をお持ちの方 ・ビジネス活用に向けたデータマネジメントに興味をもって取り組んでいただける方 ・DWH/データマート設計の実務経験をお持ちの方

■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 （2年以上） ・機械学習・統計学に関する基礎知識と実装経験（モデル構築、評価指標の理解など） ・「推薦システム」または「マーケティング分析」領域への強い興味・関心 ・ユーザーの行動心理をデータから読み解き、サービス改善に取り組んだ経験

■必須条件

・SQL Pythonでの開発経験 ・統計知識（統計検定級相当） ・ISO ・TPM・ JIT・ IE・品質管理いずれかの知識 ・プロジェクト管理経験（ QCDS管理）

■必須条件

・金融業界でのトレーディング、または定量分析に関する実務経験（3年以上） ・Python / SQL を用いたデータ分析・モデリングの実務経験 ・統計学・確率論・線形代数等の数理的基礎

■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、Rでのデータ分析経験、またはSQLによるデータ加工・集計の実務経験 ・業務でのデータ分析経験(1年以上)またはデータを活用した業務改善経験 ・統計検定2級レベルの数理的知識(または短期間で習得できる意欲がある方)

■必須条件

以下のいずれかを満たす方 ・コンサルファームでのデータ活用や業務改革(BPR)のプロジェクト経験 ・数理モデリングや機械学習の理論理解と、3年程度の分析実務経験 ・Python、R、SQLを用いたデータ加工・集計・分析の実装スキル ・小〜中規模プロジェクトのリードまたはマネジメント経験 ・統計検定2級レベルの数理知識(または短期間で習得できる方)

■必須条件

●データを用いた定量的分析・課題解決の実務経験

■必須条件

以下、いずれかのご経験・スキルをお持ちの方 ●工業製品の研究開発、システム開発、品質管理の実務経験 ●MatLab／Simulink等を用いた動的システムの制御・シミュレーション経験 ●時系列データや大量データ処理の活用による問題解決経験

■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

・データ分析（データ可視化、多変量解析、機械学習等）/生成AI関連等の知見（業務で活用できるレベル） ・大量データを活用した分析業務の実務経験（目安3年以上） ・分析結果を、非専門家にも伝わる形で整理し、ドキュメント化・合意形成する力

■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

・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

・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

・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

* 金融機関またはFintech企業での実務経験（2年以上） * 金融・経済分野もしくは物理、数学、工学などの数理系分野における大学院（修士または博士課程）修了者 * 個人向け金融サービスやプロダクトの仕組みに対する関心 * 専門的な事象をわかり易い言葉で説明できる力

■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）