■必須条件

・業務/個人を問わずAIを活用されたご経験をお持ちの方 例：生成AIを活用したアプリ・システム開発、画像から物体検知、売上予測のモデル作成など ※開発経験がなくともAIのメカニズムを理解されている方は大歓迎です。 ※エンジニア経験や開発経験は不問です。

■必須条件

・AIを活用したアプリケーションの開発経験をお持ちの方 ┣プロンプトエンジニアリング・RAG・ファインチューニング・転移学習・画像認識、音声認識、チャットボットの開発など（上記以外でのご経験でも大歓迎です）

■必須条件

AIやブロックチェーンなどの先進技術に関心があり、何等かの技術領域や開発言語に強みを持っている方

■必須条件

・情報系の博士号取得/取得見込み、または、それと同等の実績や経験 ・AI・機械学習に関する基礎的な知識を持っている

■必須条件

いずれも法人向け5年以上の実務経験を有していること ・コミュニケーション能力 ・お客さま／各種対外ベンダーに対するフロント対応経験（交渉能力、調整能力） ・ドキュメント作成能力（提案書、設計書、計画書、テスト仕様項目、仕様書など） ・論理的思考力 ・トラブルシューティング（技術や契約など）をやりきる経験 ・PMP／ネットワークスペシャリスト資格あるいは相当のプロジェクトマネジメントスキル ・法人顧客に対するソリューション（クラウド、アプリケーション、AI／データ分析、IoTなど）提案、設計・構築やプロジェクトマネジメントの経験

■必須条件

・必須要件(以下のうち2つ程度) 　-エンジニア業務の実務経験　1年以上 　-実務でのPythonの使用経験　1年以上 　-PJにおける上流業務の経験（要件定義・分析設計、施策設計の為の顧客折衝）

■必須条件

・必須要件1（以下のうちいずれか） 　-機械学習の実務経験（前職の付帯業務など） 　-機械学習の学習経験（大学/スクール/kaggleなどでアウトプット有） ・必須要件2（以下のうちすべて） 　-一般的な機械学習フレームワークやライブラリの使用経験 　（TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandasなど） 　-プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力 　-プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力

■必須条件

・パブリッククラウド/プライベートクラウド環境におけるデータ活用または機械学習モデル開発/運用のご経験 　 目安：3年以上の実務経験、うち1年以上はリードエンジニアまたはプロジェクトリーダーとしての経験 ・Python、Rによるコーディングのご経験 　 目安：3年以上の実務経験 ・顧客対応のご経験 or 事業会社等でData/AIを活用したプロジェクトに参画した経験 　 目安：2年以上の顧客折衝経験

■必須条件

・AI関連のエンジニアとしての実務経験 ・チーム責任者としてのピープルマネジメント経験（目標設定・評価・採用） ・技術分析・技術選定・設計・導入・運用等の経験 ・ビジネス視点で開発に取り組むことができる方

■必須条件

■Python等を使った機械学習、高度解析プログラミング経験 　※SE側からのデータ分析のご経験者だけでなく、各専門分野における分析業務のご経験者も対象です。 【資格】 ・応用情報技術者試験資格をお持ちの方

■必須条件

以下のいずれかの経験がある方（計2年以上） ・AWS、Azure、Google Cloudの利用経験 ・クラウドアーキテクチャの設計・実装経験 ・Pythonを用いたコーディングスキル

■必須条件

●Pythonなどを使った分析・モデル作成・可視化の実務経験5年以上 ●機械学習・データ分析に関する知見と実務経験5年以上 ●機械学習のアルゴリズム等を独力で実装した経験 ●データアノテーションや評価手法などの知見と経験 ●事業・ビジネスを理解した上で、分析・提案ができること

■必須条件

・Pythonを用いたプログラム開発経験（Webアプリ、クライアントアプリなど形態は問いません）

■必須条件

・統計モデリングや機械学習を用いて、仮説構築・モデル構築・効果検証までの一連の実務経験を2年以上 ・時系列データに対する課題解決の経験 ┗デジタル広告、モニタリングの異常検知など

■必須条件

データクレンジング（不揃いなデータからのデータ整理）経験 人工知能もしくは、機械学習、IoT、数理解析などに関わった経験

■必須条件

・統計モデリングや機械学習を用いた一連の実務経験（仮説構築・モデル構築・効果検証）に関する5年以上の経験 ・デジタル広告に関連する分野(レコメンドなど)の開発に携わった経験

■必須条件

・LLMを実応用に持っていける能力 - ニューラル自然言語処理の知識と実践的な経験 - ファインチューニングやRLHF, Instruction Tuningなどの実践的な経験 - LLMを実運用する際のさまざまな課題（外部APIへの移譲、Prompt Injectionへの対策、長期的な記憶、Hallucinationへの対応、外部知識の参照など）に対する技術を常にキャッチアップでき、プロダクト開発をリードできる能力 ・MLシステムアーキテクトおよびMLエンジニアとしての能力 - 機械学習技術を基盤とするシステムを設計からリリースまで継続的に関わった経験がある - 内製あるいは既存OSSなどにかかわらずROIや品質を考慮した技術選定ができる - 事業理解からML問題設定としての取り扱い、データ整備、開発、効果検証までのサイクル全体に関する経験を持ち、顧客の事業上の課題をLLM/MLシステムとして実現できる