・データ分析を用いて、ビジネスやサービスにおける課題を解決した実務経験。
・SQLを自在に記述できるスキル (数百行のSQLを解読出来る。また必要であれば記述出来るレベル)
・R、Python（いずれかで可）を利用したデータ分析の経験。
・統計の基礎知識 (統計検定2級以上レベル)。
・関係部署と連携してスムーズに業務を進めるためのコミュニケーション能力

・コンサルティングファームまたは事業会社のデータ分析チームにおける実務経験
・統計解析や機械学習に関する専門的な知識

・CUDA(NVIDIA)についての知識、経験 ・Linux上でのC言語による開発経験

・OSSの開発、知識、経験 ・ディープラーニングの研究、開発、知識、経験

※以下全ての経験が無くてもOKです

・基本的な分析に関する知識が備わっている
・Pythonなどのスキルがある
・ドキュメンテーション力がある

・Tableauのスキルがある

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

・SQLで集計ができる
・エクセルができる

・ウェブログの解析して、ユーザー行動の分析
・銀行系（預金や入出金のデータであればない良し）の業界知識や支援経験をを有している

・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。

下記のいずれか1つ
・機械学習を用いた分析の実施経験
・画像認識もしくはOCRの実装経験

・Hadoop/Sparkの利用経験

・R経験
・予測モデル構築経験

・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

– Pythonによる実装経験 – AI関連技術(scikit-learn等の機械学習ライブラリの操作経験など) ※独学で学ばれている方でも応相談 – 未経験の技術に対する前向きな姿勢

Webアプリケーションの設計・実装の経験