■必須条件

●金融工学（主に現代ポートフォリオ理論）の理解、金融モデル開発の実務経験 ●大規模データの分析（SQL、Python等を柔軟に活用してデータハンドリングおよび分析）とモデル開発経験 ●複数のステークホルダーとのプロジェクト運営の経験（特に営業担当者やエンジニアなど金融専門職とは異なる立場のメンバーと緊密な意思疎通を行い業務した経験） ●個人向けフィナンシャルプランニング（FP）分野の専門知識・アドバイスの実務経験、もしくは当分野を学ぶ強い意欲 ●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 ●ウェルスナビのミッション・ビジョン・バリューへの共感

■必須条件

●データ分析経験 ●Python, Rなどのプログラミング言語を用いたデータ分析スキル ●AWS環境でのデータ分析・処理経験 ●日本語・英語の両言語でのコミュニケーション能力

■必須条件

ハードスキル ●推薦・検索・マッチング領域の実務経験：推薦・検索・マッチングに関する実ビジネスの課題に対して、機械学習、マッチング理論、数理最適化等の知見を用い、モデル・アルゴリズムの開発・改善に取り組んだ経験 ●開発・分析の実務経験：SQLおよびPythonを用いたデータ分析・モデル開発、クラウド（Google Cloud / AWS等）環境でのモデル開発または運用、およびGitを用いたチーム開発の経験 ●プロダクトへの導入・継続改善の経験：チームでモデル・アルゴリズムを本番サービスへ導入し、評価結果や運用データ、ユーザーの反応を踏まえた改善に携わった経験 ●モデル評価・効果検証の実践力：担当課題に適した評価指標を選び、モデル・アルゴリズムの性能を検証できること。加えて、A/Bテストや統計的な分析によって施策の効果を検証した経験があり、結果の解釈や検証上の制約を踏まえて、次の改善を提案できること ** ソフトスキル ●事業課題を分析・開発の課題に具体化する力：ユーザーや事業の課題を理解し、チームと議論しながら仮説と検証方法を具体化できること。また、担当するモデル・施策がどの事業指標の改善につながるかを説明できること ●関係者と協働し、担当施策を進める力：PdM、エンジニア、他のデータサイエンティスト等と目的・進め方をすり合わせ、必要な相談やレビューを活用しながら、担当課題を自律的に進められること

■必須条件

以下のAとそれ以外の項目による合計二項目以上のご経験をお持ちの方 （例：A+B,A+B+Cなど） ------------------------------------------------------------ (A) データサイエンティストの経験・スキル 　・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル構築の実務経験（目安：1年以上） 　・pandas、NumPy、scikit-learn等を用いたデータ前処理、特徴量設計、モデル評価の経験 　・統計学・機械学習の基礎知識を有し、実データを用いて予測・分類・異常検知等のモデルを構築した経験 　・分子構造、結晶構造、組成、微細組織等の材料構造データを記述子・特徴量に変換し、分析・モデル構築を行った経験、または基礎知識 　・ベイズ最適化、実験計画法等の探索・最適化手法に関する基礎知識 　・統計検定2級、または同等の知識・経験 (B) 材料ドメインの経験・スキル 　・化学・素材・バイオ領域における研究開発、実験、製造プロセス等に関する基礎知識 　・材料・プロセスに関する実験データ、計測データ、製造データ等を扱った経験 　・MI／PI等のデータ駆動型の材料開発・プロセス改善に関する知識または関心 (C) 課題解決・プロジェクト推進の経験・スキル 　・上位者のもとで、顧客や業務有識者との対話を通じて課題を整理し、分析に取り組んだ経験 　・PoC等のプロジェクトにおいて、分析から評価、結果報告までを担当した経験 　・分析結果を関係者にわかりやすく説明した経験 (D) ITエンジニアリングの経験・スキル 　・Gitやdockerに触れた経験（レビュイーとしての経験：1年以上） 　・GitHub Copilot、Claude Code等の生成AIコーディングを活用し、分析コードの実装を行った経験

■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

・モデル実装やデータ解析のためのプログラミング（Python、R、SAS、SQL、VBAなど）、及び、データ/クレンジングなどの作業を粘り強く実施できるスキル ・データ解析、リスク特性分析、ストレステスト、予兆分析の計測等の経験 ・業務遂行に必要な英語力があれば尚可（TOEIC870点以上）

■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

下記いずれかを用いた実務経験 目安3年以上 Python、R、AOAI

■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

Pythonを用いたデータ分析の実務経験（2年以上 / EDA、モデル選定、実装） SQLによる複雑なデータ抽出・加工の実務経験 クラウド（AWS/GCP）環境下での開発・検証経験

■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（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

・SQLを用いたデータ抽出/加工経験 ・R/Pythonを用いたデータ分析経験

■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

以下のご経験をお持ちの方（目安：3年以上） ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル開発の実務経験 ・Google Cloud（GCP）を活用した開発・運用経験 ・事業課題を踏まえ、分析テーマの企画・設計から施策提案、効果検証まで一貫して推進した経験

■必須条件

以下のご経験をお持ちの方（目安：3年以上） ・Pythonを用いたデータ分析・機械学習モデル開発の実務経験 ・Google Cloud（GCP）を活用した開発・運用経験 ・事業課題を踏まえ、分析テーマの企画・設計から施策提案、効果検証まで一貫して推進した経験 ・事業責任者や経営・事業部門に対して、分析結果や施策方針を分かりやすく説明した経験 ・データサイエンティストのマネジメント経験、またはメンバー育成を通じてチームの成果創出をリードした経験

■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

・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

●SEとして下記いずれかの技術領域分野で5年以上経験されている方 Ｌデータベース領域（RDBでの設計／運用／SQLに関する知見） ＬWebエンジニア領域（要件定義を含むシステム開発一連の工程のご経験） Ｌインフラ領域（AWS、Azure、GCPなどのデータに関連する何かしらの業務経験） Ｌサイエンス領域（統計を用いた解析、SAS、SPSS、Rなどを用いた開発経験）

■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

■経験 ・統計解析や機械学習などの分析手法や各種ツールを用いて、データ分析を実施した経験 ■知識 ・統計学に関する知識 ・LLMに関する基礎知識およびLLM活用のための関連技術等の知識 ・InformaticaやSnowflake等のデータ活用技術に関する知識 ・BIツール全般(※1)やR言語に関する知識 　※1 Tableau、SAS、SPSS等 ■スキル ・分析内容/結果を、ビジネスに適合させてわかりやすく説明できる 　論理的思考力をお持ちの方 ・お客様等、ステークホルダーと良好かつ前向きな関係を築き、 　社内関係メンバー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 ・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） ・データ活用／分析技術について実践経験のある方、 　またLLM技術等について活用経験がある方

■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

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

●データを用いた定量的分析・課題解決の実務経験