・Python、Ruby、 Scalaでの開発経験

・Python ・機会学習によるデータ分析（回帰、推論、分類などの一般的な知識）

1) ・ディープラーニング系のフレームワークの利用経験（TensorFlow、Chainer、Kerasなど） ・OpenCVなどを利用した画像処理の経験 2) ・scikit-learnを利用した回帰分析や相関分析 ・Jupyter notebook

①データ分析の知見 ②統計分野に関する専門的な知識 ③BIツールまたは統計ソフトを用いたデータ分析経験

SQL、R、SAS、EG、SPSS、SAP、ACCESS

・SQL or BigQuery ・BIツール(Tableau)　 ・統計分析（顧客/POS購買分析がメイン）

・SQL(DBはRedshift) ・BIツール(Tableau)　 ・ETLツール ・統計分析（顧客/POS購買分析がメイン）

・SQLの理解、実装ができること。 ・条件分岐、アルゴリズムを自ら考えられること。 ・コミュニケーションスキル

・データ分析に関する理解、経験 ・マーケティング、営業、顧客管理に関する業務経験、理解 ・Tableau、BIツールの利用経験 ・テキストマイニング、音声解析、アクセス解析など、AI活用に関する理解、知見

・数学（統計・微積・線形代数）の知識 ・機械学習の知識 ・Linux環境の利用経験 ・機械学習システムのプログラミング経験 ・Deep Learningに関する基礎的な知識 ・論文を読むことに抵抗が無いこと ・論文の英語が読めること

・科学研究経験（分野は問わない） ・Deep Learningフレームワークの利用経験 ・Pythonによる開発経験 ・AWS/GCP等の使用経験 ・Webアプリケーション開発経験 ・解きたい問題に対して適切なニューラルネットワークを構築できる ・画像認識に関する知識 ・異常検知に関する知識 ・自然言語処理に関する知識 ・DNNにおけるアテンションの仕組みの理解 ・DNNにおけるEncoder/Decoderの仕組みの知識 ・論文発表の経験

・機械学習によるデータ解析、実装の経験 ・Python経験

・ディープラーニングの経験/知見

・要求ヒアリング・仮説構築・提案などの上流工程の経験をお持ちの方 ・SQLの基礎知識

・デジタルマーケティングに関する業務知識や経験をお持ちの方 ・データ分析や機械学習に関する知識や経験をお持ちの方

R 及び Python を使用した業務経験、SQLの知識

統計・多変量解析の分析業務、研究業務に携わった経験