・Tensorflow/Pytorchの経験者
・画像を用いた分類、検出の経験がある方
・人物画像を持ちいた骨格推定の経験者

・AWSなどのクラウドプラットフォームを活用した実務開発経験
・SREやシステム運用の実務経験
・ソフトウェア開発プロジェクトでの開発経験5年以上
・ソースコントロール管理 (SCM) システムの利用経験、及びCI/CDに関する経験
・コミュニケーションスキル（英語のビジネスレベル かつ 日本語の日常会話レベル、または、日本語のビジネスレベル かつ 英語の読み書きができるレベル）
・機械学習の社会実装に興味があること
・コンピューターサイエンスの最新技術に興味があること
・チームでのソフトウェア開発が得意であること

・Webアプリの開発経験（3年以上）
・自然言語処理系のMLモデル開発経験（1年以上）
・正社員化による雇用切り替えのご相談が可能な方

・AWSなどのクラウドプラットフォームを活用した実務開発経験
・SREやシステム運用の実務経験
・ソフトウェア開発プロジェクトでの十分な開発経験
・ソースコントロール管理 (SCM) システムの利用経験、及びCI/CDに関する経験
・コミュニケーションスキル（英語のビジネスレベル かつ 日本語の日常会話レベル、または、日本語のビジネスレベル かつ 英語の読み書きができるレベル）

・統計解析 / 機械学習手法の知識および実務経験
・TensorFlow / PyTorchなどを用いたディープラーニングの利用経験
・前処理・データ不備などの問題に対応する課題解決力

・Pythonを用いたデータ分析（統計、可視化、EDA、検定等）経験3年以上
・Scikit-learn, Tensorflow, Pytorch等の機械学習ライブラリを用いた経験2年以上

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

・深層学習による画像処理の研究開発経験
・学習データの選定/構築/評価経験
・PyTorch, TensorFlow, Keras, JAXなど１つ以上のライブラリの利用経験
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションができること

＜必須スキル＞
・AI/MLフレームワークやライブラリ（Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch など）の使用経験
・Docker、AWS ECS/AKS などのコンテナシステムを利用したモデルコンテナ化の経験
・Jupyter Notebooks を用いたクイックモデルプロトタイピングの経験
・分析モデルの精度検証、精度チューニングの経験
・AWS Sagemaker などのクラウドベースの AI/ML プラットフォームの経験
＜あれば尚可＞
・コンピュータビジョンのユースケース/ソリューション/製品を中心とした AI/ML エンジニアとしての経験
・コンピュータビジョン DNN の経験：R-CNN、SSD、Yolo、SSD、Resnet、MobileNet 等
・AutoML の利用経験：AWS Rekognition、Forecast 等
・エッジ AI/ML に関する経験：AWS Greengrass 等
・AWS 上での ML パイプラインや MLOps に関する知見
・データ分析、機械学習を用いたアプリケーションの開発・運用経験
・スクラムによる開発の経験
・macOSでの開発経験

・ビジネスレベルの日本語
・論文のモデルを実装する能力
・Scipy/Numpy,Scikit-Learn,Pandas,Tensorflow,Keras,Chainer,PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習におけるプロジェクトにおける実装経験

・TensorflowやPytorchなどのライブラリを用いての機械学習モデルの実装経験実装経験は、画像認識・自然言語・音声認識問いませんが、包括的な知識を有していること・課題発見力と、問題構築力

・TensorflowやPytorchなどのライブラリを用いての機械学習モデルの実装経験
実装経験は、画像認識・自然言語・音声認識問いませんが、包括的な知識を有していること
・課題発見力と、問題構築力

・Python/Numpy/sklearnへの理解と基礎知識
・機械学習モデル開発への基礎的な知識
・機械学習やデータ解析の実務経験

＜歓迎スキル＞
・TensorFlow/PyTorchなどを用いた深層学習モデルの構築経験
・Webサービスのバックエンド開発の経験

・Scipy/Numpy,Scikit-Learn,Pandas,Tensorflow,Keras,Chainer,PyTorchなどのフレームワークを利用した機械学習における実装経験
・機械学習の理論的背景を理解
・機械学習のモデルの理解（線形回帰,アンサンブル学習,勾配ブースティング,RNN,CNN,GCN,GAN,YOLOなど）
・論文のモデルを実装する能力
・複数のセンサやデバイスを用いたシステムの構築・運用経験
・機械学習を用いたロボット制御システムのインテグレート経験
・高いコミュニケーションスキル（ビジネスレベルの日本語）
※全てを満たしている必要はございません。

・AIに関する実案件の開発経験が2年以上あること
・PyTorchやTensorflow、MXNetなどいずれかのDLフレームワークが使えること

・画像処理やパターン認識、機械学習に関する知識を有していること
・深層学習による様々なコンピュータビジョン(物体認識や追跡、動作認識、生成モデルなど)の知識を有していること
・深層学習ライブラリ(PyTorch,TensorFlowなど)を利用したモデル開発経験
・学術論文の定常的な調査、機械学習、深層学習、コンピュータビジョンの最新動向を理解していること

・機械学習のデータ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・Pythonでscikit-learnを用いて自分で機械学習モデルを構築できる、など。

■必須スキル：
・自然言語処理（NLP）に深い造詣、経験を有していること
・機械学習を利用した自然言語処理を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行った もしくはこれらをリードした経験
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験
■尚可スキル：
・テキスト分析（感情、評判分析等） / 文生成 / 自動要約技術等に関連するプロダクトでの実務経験
・SNSやオープンデータの分析、解析経験
・最新の研究や論文をチェックし、実際に実装して試した経験
・その他の統計手法を用いたデータサイエンス実務経験
・Kaggleやデータサイエンス系のコンペでの実績
・データ基盤の構築、運用経験
・BigQueryを用いて数TB〜数PB程度のビッグデータの処理を行った経験

・自然言語処理（NLP）に深い造詣、経験を有していること
・機械学習を利用した自然言語処理を用いてサービス開発を行い、リリース後も品質向上を行ったもしくはこれらをリードした経験
・Pythonでの研究や開発経験、特にPyTorch/TensorFlow/scikit-learn/Keras等のライブラリやフレームワークを用いた開発経験

■必須スキル：
・画像処理系(3年程度)
・AIシステムの開発経験（ノーコード開発は含みません）
・PyTorch、sklearn、OpenCV、PyArmorの使用経験
■尚可スキル：
・古典的な画像処理の知識
・AI学習モデルの改善経験
・AI学習データの改善経験
・AIシステムの運用経験

◆データサイエンス
–統計検定2級レベルの知識
–機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
–マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
◆ビジネス
–論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
–ドキュメント作成能力(見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
–開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
◆エンジニアリング
–SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合,CTE(WITH句)・サブクエリ,ウィンドウ関数が利用できること
–Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・numpy,pandasなどの集計用ライブラリの利用経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリの利用経験
・matplotlib,seabornなどの可視化ライブラリの利用経験
–Git・GitHubの利用経験

・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計経験
・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用経験
・数理への興味関心
・Pythonとデータ分析系のLibrary（pandas/numpy/scipy）を用いた開発経験

・データ前処理を自分で考えて実装することができる
・Pandas/Numpy等を利用した分析ができる（JupyterNotebook/Lab環境等）
・ある程度大きなデータを扱うことができる（数千万-数億レコードレベル

・機械学習分野（特に深層学習）の専門知識と2年以上の実務経験
・PytorchまたはTensorflowの深層学習フレームワークを利用した開発経験
・前処理・画像処理の知識・経験
・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

【必要スキル】
・PyTorchを利用した実装経験
・画像の深層学習に関する深い知見　
・機械学習・深層学習に全般に関する幅広い知見
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験
【尚可スキル】
・Tensorflowを利用した実装経験
・論文のモデルを実装する能力
・異常検知,時系列解析,需要予測,最適化のどれかの開発経験
・最新の論文をキャッチアップし続けている方

・Webアプリケーションのアーキテクチャ設計経験・AWS、GCP等の各種クラウドサービスの利用経験・数理への興味関心・Pythonとデータ分析系のLibrary（pandas/numpy/scipy）を用いた開発経験

■必須スキル：
1. PyTorchを用いた画像認識モデルの構築経験
2. 英語論文を読み理解できること(画像認識、内視鏡AI分野)
3. 個別の案件の評価が中心となりますので、単独で一貫して仕事に取り組める方

■歓迎スキル：
1. データ分析以外にPythonでのコーディングがそつなくできる事

[データサイエンス]
・統計検定2級レベルの知識
・機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験
・マーケティング又は教育領域のデータ分析経験
[ビジネス]
・論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など)
・ドキュメント作成能力(見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保出来る)
・開発/マーケティング側とコミュニケーションしながら分析を推進できる
[エンジニアリング]
・SQLを利用してデータを加工・集計した経験
・100~200行のコードを読み書きできること
・結合,CTE(WITH句)・サブクエリ,ウィンドウ関数が利用できること
・Pythonによる集計やモデル構築・可視化の経験
・numpy,pandasなどの集計用ライブラリの利用経験
・scikit-learnなどの機械学習ライブラリの利用経験
・matplotlib,seabornなどの可視化ライブラリの利用経験
・Git・GitHubの利用経験

・機械学習分野（特に深層学習）の専門知識と2年以上の実務経験
・PytorchまたはTensorflowの深層学習フレームワークを利用した開発経験
・前処理・画像処理の知識・経験
・AWSやAzure、GCPなどクラウドサービスを用いた開発経験
・GithubやGitlabを用いたチーム開発経験

■必須スキル：
・機械学習に関わるソフトウェア開発経験
・深層学習モデルの選定、学習モデルの性能検証、ベイズモデルや深層学習モデルのカスタム設計及びその実装経験（TensorFlow, PyTorchなど）
・チームで開発を進められること