『必須スキル』
課題解決に向けた仕様策定能力
・機械学習に関する基礎的な知識
・機械学習アルゴリズムのサービス応用経験
・数字・収益をベースにした定量的改善に対する学習意欲
『尚可スキル』
巨大ログの数値集計
AWSでのインフラ構築経験
『服装』
カジュアル
『年齢』
45歳までの方
『外国籍』
不可

・分析環境構築
・コミュニケーション

下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持していること。
[データ専門性]
・SQL:SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる(DML、DOLの理解。､種JOINの使い分け､集計関数とGROUPBY､ASE文､副問合せなど)。加えて数百行のSQLを解読する事が出来る。
・統計:統計検定2級レベルの内容を用いた実務経験を持つ｡
・機械学習:教師あり学習モデル､教師なし学習モデルの実務における構築経験を持つ(「はじめてのパターン認識」に相当する内容をイメージ)｡また､特徴量エンジニアリング、モデルの性能チューニング、モデルのオフライン性能評価のノウハウを持つ。
[エンジニアリング力]
・システム設計能力:機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。また､システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。
・アプリケーション開発:FlaskやFastAPIなどを利用して､機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーションを開発することが出来る。サービス開発担当のアプリケーション開発エンジニアとシステム導入にあたっての技術面の相談が出来る。
・コンピューターサイエンス:IPA基本情報技術者試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。
【効果検証のためのデータ分析開発環境は下記になります。】
●インフラ
○GCP(データ基盤)/AWS(関連システム)
●データパイプライン(ETL)
○CloudComposer(Airflow)
●DWH
○BigQuery
●その他インフラ管理
○Docker
○GKE/GAE/CloudRun
●可視化ツール
○GoogleDataPortal/Tableau
●分析環境
○JupyterNotebook/GoogleColab/GoogleCloudML
●監視
○CloudLogging/StackdriverLogging
●その他
○Git/GitHub/Slack/Notion

【必須スキル】
・AWSを利用したインフラ/SaaS運用経験
・PythonまたはGoを利用したWebサービス開発経験

【必須スキル】
・AWSを利用したインフラ/SaaS運用経験
・PythonまたはGo を利用したWebサービス開発経験

下記に列挙するデータ専門性とエンジニアリング力を全て保持していること。
[データ専門性]
・SQL: SQLの構文を一通り理解し、記述、実行できる (DML、DOLの理解。､種JOINの使い分け､集計関数とGROUP BY､ASE文､副問合せなど) 。加えて数百行のSQLを解読する事が出来る。
・統計: 統計検定2級レベルの内容を用いた実務経験を持つ｡
・機械学習: 教師あり学習モデル､教師なし学習モデルの実務における構築経験を持つ(「はじめてのパターン認識」に相当する内容をイメージ) ｡また､特徴量エンジニアリング、モデルの性能チューニング、モデルのオフライン性能評価のノウハウを持つ。
[エンジニアリング力]
・システム設計能力: 機械学習モデルをシステム導入する際のシステムアーキテクチャの検討が出来る。また､システム稼働中に発生する運用課題を洗い出す事が出来る。
・アプリケーション開発: Flask や FastAPI などを利用して､機械学習モデルを本番利用するためのアプリケーションを開発することが出来る。サービス開発担当のアプリケーション開発エンジニアとシステム導入にあたっての技術面の相談が出来る。
・コンピューターサイエンス: IPA 基本情報技術者試験レベルのコンピューターサイエンスの知識を保有し、実務で利用する事が出来る。

【効果検証のためのデータ分析開発環境は下記になります。】
● インフラ
○ GCP (データ基盤) / AWS (関連システム)
● データパイプライン (ETL)
○ CloudComposer (Airflow)
● DWH
○ BigQuery
● その他インフラ管理
○ Docker
○ GKE / GAE / CloudRun
● 可視化ツール
○ Google Data Portal / Tableau
● 分析環境
○ Jupyter Notebook / Google Colab / Google Cloud ML
● 監視
○ Cloud Logging / Stackdriver Logging
● その他
○ Git / GitHub / Slack / Notion

【MUST】
・Spring boot : 1年以上
・Python : 1年以上
・Git : 1年以上
・MySQL : 2年以上
・Dockerを使った開発経験 : 2年以上

【WANT】
・Java8以上を用いた開発経験
・Mac OS
・ドメイン駆動設計に関する知識
・マイクロサービスアーキテクチャ環境下での開発経験
・AWS上でのインフラ構築経験
・Reactを用いたフロントエンドの開発経験

・DevOpsエンジニア(またはSRE、インフラエンジニア)としての実務経験
・データサイエンティストや機械学習エンジニアとの協業経験
・コンテナ技術(例：Docker)に関する知見
・ワークフロー(例：Airflow/DigDag)に関する知見
・システム監視の知見
・Pythonを利用した開発経験

・AWS上での開発経験
・Gitの使用に習熟していること
・Python開発経験
・機械学習に関する基礎知識または機械学習関連のプロジェクト経験
・使ったことのない技術に関するキャッチアップ力

・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

・Pythonでの開発経験
・AWSを用いた開発/運用経験
・何らかの機械学習をした経験
・チームでの開発経験
・CI/CD環境の構築経験

・AWS上での開発経験
・Gitの使用に習熟していること
・Python開発経験
・機械学習に関する基礎知識または機械学習関連のプロジェクト経験
・使ったことのない技術に関するキャッチアップ力

・リーダーでのAWSにおける本番環境構築をした経験
・基盤に対して可用性やセキュリティを考慮した環境構築経験

・Git等開発ツールの知識と実用経験
・DjangoやRubyonRails等Webフレームワークの知識と開発経験
・AWSやGCP等クラウドサービスのインフラ運用経験
・Dockerの実用経験
・コンテナオーケストレーションツールの知識

■必須スキル・経験
●エンジニアリング能力
・GCP や AWS などの主なパブリッククラウドサービスにおける開発経験。
・DWH や業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
・データパイプライン (ETL) の設計・開発・運用経験。
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
※上記すべてを満たす方

●データ専門性
・SQLを記述する事が出来る。 (数十行位)　
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。
※上記すべてを満たす方

●ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験 (どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・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か)
・プロジェクトマネジメント能力 。 (完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)
※上記すべてを満たす方

●求める人物像
・データエンジニアリング領域に特に強いご興味をお持ちである。

■歓迎スキル・経験
●エンジニアリング
・Web系 エンジニアとしての実務経験。

●データ専門性
・データサイエンス (統計や機械学習) 領域の基礎的な知識をお持ちである。
・DMBOK (Data Management Body of Knowledge) もしくは DMM (Data Management Maturity Model) に基づくデータマネジメントの知識や、これらの取り組みのご経験をお持ちである。

●ビジネス
・ビジネス部門やステークホルダとの調整業務を主体的に進める事が出来る。
・メタデータ定義やデータ品質のマネジメントに関して企画立案や施策実施をされたご経験。 (インパクトの規模は問わない)
・自ら企画や施策を立案し成功させた経験。 (インパクトの規模は問わない)

【必要スキル】
・AWSサービスのご経験

【必須スキル・経験】
・AWSでのデータ分析基盤構築や運用・保守業務経験（分析も行っていれば尚良）
　・AWSサービス
　　・S3
　　・Glue (data catalog, job, crawler, workflow, studio, data brew)
　　・Redshift
　　・Athena
　　・Kinesis (Data Stream, Firehose 等)
　　・QuickSight
　　・機械学習系のサービス
　　・Lake Formation
　・クロスアカウントやクロスリージョンでのデータ連携などのノウハウ
・各種構築ツールの利用・開発・保守・運用のためのスキル
　・以下の言語での開発経験、REST API実装経験
　　・Ruby (Rails)
　　・python
　　・Shell Script
・利用者向けポータルサイトの開発・保守・運用のためのスキル
　・以下の言語での開発経験
　　・TypeScript
　　・React, Redux
・Docker（docker-compose）での開発経験
・顧客のビジョンを理解し、受け身ではなく能動的に、そして情報共有を大切にして日々改善を進める意欲を持てる方
・顧客の視点で既存の仕組みの改善や新しいサービスの提案ができる

【歓迎スキル・経験】
・アジャイル開発（特にスクラムチームの一員としての開発）の経験
・Pythonのpandas, numpy, matplotlib などでの機械学習やデータ分析経験

・ビジネス課題に対して、付加価値向上、生産性向上といった観点から、適切な統計解析/機械学習の手法を組み立てた経験
・Python,R,SQLなどの言語を用いた分析経験2年以上
・データクレンジング・集計・検証経験1年以上
・AWSなどクラウドDBの実務経験
・Gitを用いたコード管理
・非構造データ（画像・自然言語）を用いた機械学習システムの検証・評価実務経験

エンジニアリング
・GCPやAWSなどの主なクラウドサービスにおける開発経験。
・DWHや業務系などのデータベースの設計・開発・運用経験。
・データパイプライン(ETL)の設計・開発・運用経験。
・基本技術情報試験レベルのコンピューターサイエンスの知識。
データ専門性
・SQLを記述する事が出来る。(数十行位)　
・基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる。
ビジネス
・事業会社における情報システム企画の経験(どんなシステムがどんな処理をどんな順番で実施するかの要件定義レベル)
・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か)
・プロジェクトマネジメント能力。(完了定義。スコープ策定。制約を考慮した優先度決定。タスク洗い出し)

【必須スキル・経験】
・AWSでのデータ分析基盤構築や運用・保守業務経験（分析も行っていれば尚良）
　・AWSサービス
　　・S3
　　・Glue (data catalog, job, crawler, workflow, studio, data brew)
　　・Redshift
　　・Athena
　　・Kinesis (Data Stream, Firehose 等)
　　・QuickSight
　　・機械学習系のサービス
　　・Lake Formation
　・クロスアカウントやクロスリージョンでのデータ連携などのノウハウ
・各種構築ツールの利用・開発・保守・運用のためのスキル
　・以下の言語での開発経験、REST API実装経験
　　・Ruby (Rails)
　　・python
　　・Shell Script
・利用者向けポータルサイトの開発・保守・運用のためのスキル
　・以下の言語での開発経験
　　・TypeScript
　　・React, Redux
・Docker（docker-compose）での開発経験
・顧客のビジョンを理解し、受け身ではなく能動的に、そして情報共有を大切にして日々改善を進める意欲を持てる方
・顧客の視点で既存の仕組みの改善や新しいサービスの提案ができる

【歓迎スキル・経験】
・アジャイル開発（特にスクラムチームの一員としての開発）の経験
・Pythonのpandas, numpy, matplotlib などでの機械学習やデータ分析経験

■必須スキル：
・Pythonを用いた開発経験
・クローラー、Webスクレイピングの開発経験
・AWS(LambdaまたはECSまたはEC2)を用いた開発経験
・MySQLをはじめとする代表的なRDBMSの使用経験

■尚可スキル：
・SeleniumもしくはBeautifulSoupの使用経験
・自然言語処理、機械学習、ニューラルネットワークを扱うサービスの開発経験
・SNSの分析、またはSNSからの情報抽出の経験

・AWS上での開発経験
・Gitの使用に習熟していること
・Python開発経験
・機械学習に関する基礎知識または機械学習関連のプロジェクト経験
・使ったことのない技術に関するキャッチアップ力

■必須スキル：
・以下の中から1つ以上強みのある方
画像処理、画像認識、アルゴリズム開発経験
（その他キーワード：ディープラーニング、3D SLAM、3Dパターンマッチング、SVM、特徴抽出、トラッキング、GPU、ステレオカメラ）
■尚可スキル：
・サーバサイド言語の開発経験3年以上、もしくは同等の経験
・GitHub/Gitフローを用いたチーム開発経験
・スタートアップでの実務経験
・BigQuery、Metabaseの活用経験
・AWS、GCPなどのインフラ構築・運用経験

・機械学習を用いた開発または研究の経験5年以上
・Sicikt-leanなどモダン機械学習ライブラリの利用経験
・英語での論文調査、読み書き経験
※研究者的な突出した専門性がある方を求めています。

【必須スキル】
・AWS基本設計、詳細設計の経験
・勤怠/コミュニケーションがしっかりとしている方【尚可】・クラウド環境設計にあたり、お客様との仕様調整/グランドデザインの経験(尚可)
・Hadoop，Sparkの実務経験(尚可)

■必須スキル：
・基本的なインフラ知識（AWS、Azure、GCP等のIaaS、コンテナ、ネットワーク等）
・データ分析及び機械学習モデルの実装経験
■尚可スキル：
• コンテナ技術などを用いたインフラの設計、構築などの経験
• 研究機関等での機械学習に関する研究、論文執の経験
• 複数のプログラム言語での開発経験（特定の言語へのこだわりがないこと）
• 顧客の要望に応えるテクニカルソリューションの設計・提案
• ビジネスレベルの英語力

■必須スキル
・基本的なインフラ知識（AWS、Azure、GCP等のIaaS、コンテナ、ネットワーク等）
・データ分析及び機械学習モデルの実装経験
・日常会話レベルの英語力（英語でのコミュニケーションに抵抗がない方）■歓迎スキル
・実サービスの運用経験
・研究機関等での機械学習に関する研究、論文執の経験
・複数のプログラム言語での開発経験（特定の言語へのこだわりがないこと）

■必須スキル：
* 課題解決に向けた仕様策定能力
* 機械学習に関する基礎的な知識
* 機械学習アルゴリズムのサービス応用経験
* 数字・収益をベースにした定量的改善に対する学習意欲

■尚可スキル：
* SQLやスクリプト言語でのKPI集計
* 巨大ログの数値集計
* AWSでのインフラ構築経験
* データ処理基盤の構築経験

■稼働時期：なるべく早く
■勤務時間：9時半〜18時半
※子育て等の時短勤務は応相談
■最寄り駅：六本木
■稼働日数：週3日〜
■服装：自由

・PHPを用いた開発実務経験3年以上
・Laravelを用いた開発経験
・Vue.jsを用いた開発経験
・AWSを用いた開発経験【歓迎スキル】
・Node.jsを用いた開発経験
・Web広告系のシステム開発経験
・AWSを利用したインフラ構築経験
・機械学習によるデータ分析経験
・保守性の高いアーキテクチャに関する理解※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

全て必要ではありません。
■OSINTツールエンジニア
SNS分析システム構築の経験者
指定するURLやAPIのMALTEGO上への実装（マシン開発）
MALTEGO上に取り込んだデータを、XMLで書き出し、メタ情報をjavascript/pythonを使ったvisualize化
（日時情報、時間情報、位置情報、座標軸、など）
■機械学習エンジニア
Watsonを使用したText解析、学習結果のデータモデル化
pythonへのデータモデルの取り込み、形態素解析(kuromoji、sudachi)
Elasticserchでのkuromoji、sudachiを連携
■インフラエンジニア
Djangoプロジェクト(pipenv環境)作成
CircleCIでのAWSEC2へのデプロイ、構築

・AWSでのインフラ構築経験(特にECSまわり)
・Aiflow,digdag等のワークフローを使用した開発経験
・分析等で使用する複雑なSQLを記述した経験
・Python言語での開発経験
・Dokerコンテナを利用した開発経験
・RDBMSを利用したアプリケーションの開発経験
・Gitを利用したチームでの開発経験
・Linuxでの実務作業経験【歓迎スキル】
・データ基盤構築経験
・BigQuery,Athena,Redshiftの使用経験
・アプリケーションの仕様設計・開発経験
・BIツールの使用経験
・機械学習モデルの構築経験
・SQLを使用したデータ分析経験
・Go言語での開発経験
・フロント側Javascriptでの開発経験※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

・人工知能関連分野の研究開発の1年以上の実務開発経験
・Pythonを用いた1年以上の実務開発経験【歓迎スキル】
・pandasやTensorFlowなどのデータ分析や機械学習ライブラリの使用経験
・機械学習、統計学を用いた開発やデータ分析の業務経験
・Kaggleなどデータ分析コンペの参加経験
・GCPやAWSのインフラの運用経験
・人工知能関連の論文の執筆あるいは発表の経験
・国際論文を理解できる程度の英語読解力※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

●基本的な数学（解析学・線形代数学・確率論）の理解
●基本的な統計学・機械学習の理解
●Python/Rなどでの統計分析・機械学習の実務経験2年以上

・画面設計、API（RESTful）設計、DB（RDB, 負荷考慮）設計の経験
・コードレビュー（サーバサイド言語、フロントエンドFW）の経験
・読んでわかる丁寧なドキュメント作成を意識できる方
・丁寧なコミュニケーション(チームワーク)を意識できる方
・PWAの開発(尚可)
・CI/CDフロー構築(尚可)
・AWS(EC2, RDS, ELB, S3, CloudFront, ECS, Route53 など)の知見 (尚可)
・英語スキル(チャットやレビューコメント等)(尚可)
・オフショア開発経験(尚可)
・クライアントとのMTG、調整(尚可)
・ドキュメント型DBの知見(尚可)
・機械学習の知見(尚可)

・何らかの形で統計学に携わった経験
・データ整形または前処理に関する知見
・機械学習アルゴリズムに関する実装経験
・上記項目において実装に要するプログラミング経験
　（SQL,Python、R言語等)【歓迎スキル】
・開発ツールやインフラに関する知見
　（Linux、Git、AWS、GCP等)
・テラバイト級データの解析経験
・データサイエンスに関する論文発表等の学術的貢献や知見
・データサイエンスを活用した事業課題解決の経験やビジネス知見※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

・Goを用いたプロダクト開発経験(プライベートでも可)
・機械学習に関する基礎的な知識
・機械学習アルゴリズムのサービス運用経験【歓迎スキル】
・AWSでのインフラ構築、運用経験
・Rubyを用いた開発経験
・SQLやスクリプト言語でのKPI集計経験
・巨大ログの数値集計経験
・データ処理基盤の構築経験
・機械学習アルゴリズムのサービス応用経験※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

・Go、Python、Scalaのいずれかを用いた開発経験
・Linuxに関する知識
・データストアの設計、運用経験
・ジョブバッチフローの設計、運用経験
・WebアプリケーションAPIの開発経験（言語、フレームワーク問わず）
・Kafka、Hadoop、Storm等いずれかのミドルウェア運用経験
・データそのものの性質を理解、設計、運用した経験
・大規模データ処理経験、もしくは基盤開発経験【歓迎スキル】
・AWS、GCPでのインフラ構築、運用経験
・TBスケールでのデータ処理の経験
・分散処理（Hadoop、Sparkなど）に関する開発、運用経験
・ストリーミング処理に関する開発、運用経験
・機械学習に関する基礎的な知識と機械学習システムの構築、運用経験
・OSSの公開、コントリビュートの経験
・AmazonKinesis、EMR、AmazonKinesisFirehose等の運用経験※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！