データ整備および予測モデルや機械学習モデル構築の実務経験
(主担当として2年以上)
言語：Python or R等（必須）

・データ分析案件のプロジェクトリーダー経験
・保険・リスクマネジメントなどファイナンス分野のデータ分析・モデル開発経験
・リスクの定量化、数理統計学、保険数理、金融工学など数理に関する知識
・コミュニケーション能力、問題解決能力、創造力
・新しいフィールドにチャレンジする

・基盤構築経験
・AWS利用経験

【背景】証券会社の一般顧客に対しモバイルアプリ上で株式のレコメンドをしたい。
そのために下記はクライアント（証券会社側）で担当する・顧客分析・上流の分析ロジック案検討　
【業務内容】レコメンド基盤構築がメインとなります。
・機械学習,深層学習モデルを用いたアプリケーション構築
・データ分析(データマイニング、各種集計、レポーティング等)
・取引先とのコミュニケーション

<主な条件>　
・機械学習、 ディープラーニングに関する知識
・Pythonを含む複数の言語を用いたプログラミング経験
・DBからBIツール (Tableau,、Power BI等) で可視化できる実務経験
・「SQL」を使用し、DBから様々なデータの結合・抽出の実務経験
・様々な統計手法を使い、「Python」や「R」等での分析基盤の開発経験
・コミュニケーション力(進捗報告、社内メンバーからの案件内容に対し
最適な分析手法を提案し、分析結果を分かりやすくレビューができること)
備考：証券業務に絡みますが、あまり証券知識がなくとも大丈夫です。

■　テクノロジー系
・金融機関のマーケット部門／市場部門のEUC開発
・金融機関などの業務アプリケーション開発にアジャイル開発の開発環境整備を行った経験
・データベースパフォーマンスチューニング、データウェアハウス、データレイク 等の構築
・AWS、VBA、BIツール等経験者・ITアーキテクチャー

ETLツール使用経験
情報系システム開発経験
BIでのレポート開発経験
AWSでのアーキテクチャ検討
※上記いずれかで可

Pythonでpandas等を使った集計作業等が出来る

レコメンドアルゴリズムを使った業務経験がある

・解析スキル：python または R
※エンジニアクラス：指示(サポート)の下で作業ができるレベル
・データマネジメントスキル：SAS
※ただし、分析用データマートは既存のものがあるため、作業は少ない。

・オンライン、オフラインのデータを活用したカスタマーセグメントや
　マーケティングオートメーション構築経験
・python又はRを使用したデータ分析経験

・保険業界のマーケティング業務

・Python分析・開発経験

データ分析業務経験、データ抽出、データ統合、集計、SQL、

与信モデル経験、SAS　経験あればなおよし。