■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

• 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

- 統計解析・機械学習・生成 AI を活用したビジネス課題解決の経験 - 小〜中規模のプロジェクトにおけるリード経験 (3 年以上) - BtoB でのクライアントワーク経験 (3 年以上) - PoC の計画立案から本番実装・運用までの一連のフェーズを推進した経験 - 顧客への提案書・報告資料の作成・プレゼンテーション経験 - ビジネスレベルの日本語によるコミュニケーション能力

■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