■必須条件

経験・スキル・業界知見の各領域において、いずれも最低1つ以上の条件を有する方 ■経験 ①お客様や事業者向けに、 AI・データ基盤の導入プロジェクトの経験を有する方（実務経験3年以上） ② データ・AIを問わずITを用いた新規事業の企画・推進・事業化までをPMまたはPLとして推進した経験を有する方（実務経験3年以上） ■スキル 以下のスキルについて、実務経験を3年以上有する方 ①DB設計・SQL（RedShift、 Snowflake、 BigQuery、 Microsoft Fabric、 および類するもの） ②BIツール（Tableau、 Power BI、 Looker、 QuickSight、 および類するもの） ③CDP・MA（Treasure Data、 b→dash、 カスタマーリングス、 および類するもの） ■業界知見 以下の業界において、実務経験を3年以上有する方 自治体／省庁／教育／医療／金融／製造業

■必須条件

AIモデル開発・構築、数理最適化モデル構築のいずれかにおいて、お客様等の課題解決の経験を有する方（実務経験3年以上）

■必須条件

以下の全てを満たすこと。 ＜経験＞ - 5年以上のソフトウェア開発経験（うち3年以上はML/AI領域） - 機械学習モデルの設計・学習・評価・本番デプロイの一連のプロセスの実務経験 - チームリーダーまたはテックリードとしてメンバーを技術的にリードした経験 ＜スキル＞ - 深層学習（CNN、Transformer等）の理論理解と実装力 - 生成AI/LLMに関する知見（プロンプトエンジニアリング、RAG、ファインチューニング等のいずれか） - Pythonによるデータ分析・ML開発の実務スキル - データの探索・特徴量設計・モデル構築・評価の一連の工程を自律的に遂行できること - GitHubを用いたチーム開発経験

■必須条件

●数理・統計・機械学習に関する基礎理解と、ビジネス課題へ適用できる思考力 ●データサイエンティストとしての実務経験（3年以上、もしくは同等の経験） ●Python または R、および SQL を用いたデータ分析・モデル構築の実務経験 ●機械学習または統計モデルを用いた分析設計〜結果解釈までを一貫してリードした経験 ●ビジネス部門または顧客に対して、分析結果を説明・意思決定支援した経験 　・周囲のメンバーの知見を活用できるので、製薬業界の知見は必須ではありません

■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 ●データ分析力 ●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

●「主な担当職務」のいずれかの領域における5年以上の実務経験 ●データサイエンスに関する知識・スキル（統計、機械学習・AI等） ●SQL、Python等でのデータハンドリング・分析経験 ●高い顧客志向性とチームプレーヤーとしての資質

■必須条件

●データサイエンスの実務経験（仮説～前処理・EDA～学習～評価～示唆のいずれかで主導、経験年数2年程度を目安） ●Python（pandas／NumPy／scikit‑learn）および SQL の実務スキル ●PoC→本番導入／運用改善の推進経験（業務KPIでの効果検証またはそれに準じる成果） ●以下のいずれか2項目以上の主導経験 -指標設計／時間分割CV／リーク対策の標準化 -監視（性能・データ品質・ドリフト）と再学習設計 -SLA設計・運用、データ権限・PII管理・リネージ対応 -評価KPI・Go/No-Go定義とステークホルダー合意形成 -ほか

■必須条件

・Pythonを用いたデータ分析の実務経験（目安3年以上） ・SnowflakeもしくはDatabricksなどのクラウドデータ基盤に格納されたデータを対象に、データ抽出・加工・分析を行った経験 （クラウドデータ基盤自体の設計・構築・運用経験は問いません）

■必須条件

・Pythonを用いたデータ分析の実務経験（目安3年以上） ・SnowflakeもしくはDatabricksなどのクラウドデータ基盤に格納されたデータを対象に、データ抽出・加工・分析を行った経験 （クラウドデータ基盤自体の設計・構築・運用経験は問いません）

■必須条件

【1】データサイエンティスト/データドリブンコンサルタント ◆応募要件 ・R/Matlab/Python/SQL等のデータ分析経験 ・日本語ビジネスレベル（N1） 【2】AIアーキテクト ◆応募要件 ・ITコンサルまたはITエンジニアリング経験 ・AWS/Azure/GCP等のクラウドを使用した開発・構築経験またはAIに携わる開発・構築経験 ・日本語ビジネスレベル（N1） ◆望ましい経験・スキル ・チームワーク指向の職場環境への適応、貢献、協調力 ・リーダシップ、積極的に問題解決を進めることができるフットワークの軽さ、コミュニケーションスキル ・AIに限らず新しいテクノロジーに対する興味関心と実際に試すフットワーク、人に説明する能力 ・10人以上のウォーターフォール開発プロジェクト、または数名規模のアジャイル開発プロジェクトでの開発管理経験

■必須条件

【1】データサイエンティスト/データドリブンコンサルタント ・R/Matlab/Python/SQL等のデータ分析経験 ・日本語ビジネスレベル（N1） 【2】AIアーキテクト ・ITコンサルまたはITエンジニアリング経験 ・AWS/Azure/GCP等のクラウドを使った開発・構築経験またはAIに伝わる開発・構築経験 ・日本語ビジネスレベル（N1） ◆試練経験・スキル ・チームワーク指向の職場環境への適応、貢献、協力力 ・リーダシップ、積極的に問題解決を進めることができるワークの軽さ、コミュニケーションスキル ・AIに限定せず新しいテクノロジーに対する興味と実際に取り組むフットワーク、人に説明する能力 ・10人以上のウォーターフォール開発プロジェクト、または数名規模のアジャイル開発プロジェクトでの開発経験

■必須条件

※一つでもあてはまる方※ ■大学または大学院にてデータサイエンス関連の専攻経験 ■データサイエンティストとしての実務経験

■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

（以下のいずれかの業務経験が2年以上あること） ・機械学習や深層学習等の高度な分析手法を駆使した、下記例のような業務経験 （例） - 顧客情報や購買情報を用いた商品購買予測 　　　　　- 故障データを使用した設備劣化予測 　　　　　- 画像解析技術を用いた人物検知 　　　 - 時系列データを活用した需要予測 　　　 - 数理最適技術を用いたルート最適化　等 ・生成AIを駆使した下記例のような業務経験 （例） - RAGのパイプライン設計および特定の業務課題に合わせたカスタマイズ 　　　　　- 外部API連携を含む対話型エージェントの設計・実装 　　　　　- 特定の業務ニーズに合わせた生成AIモデルの選定や組み合わせの設計 　　　　　- 生成AIを組み込んだアプリケーション開発におけるアーキテクチャ設計やインフラ構築経験　等

■必須条件

・数理・統計・機械学習に関する基礎理解と、ビジネス課題へ適用できる思考力 ・データサイエンティストとしての実務経験（1年以上） ・Python もしくは R および SQL を用いたデータ分析経験 ※周囲のメンバーの知見を活用できるので、製薬業界の知見は必須ではありません

■必須条件

Python/SQLを用いた機械学習モデルの構築・評価・実戦投入経験（5年以上） クラウド（AWS/GCP）上でのデータ分析基盤の構築・運用経験 5名以上のチームリード、またはビジネスサイドとの顧客折衝・要件定義経験

■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

• 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

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（3年以上） ・統計解析・機械学習に関する知識を活用したデータ分析、モデル構築、評価の実務経験 ・ユーザー行動データや顧客データを分析し、サービス改善・マーケティング施策・事業成長につなげた経験 ・生成AIを活用した分析・プロダクト改善の経験

■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