・データ分析前処理（クレンジングなど）の経験
・データ分析前処理の知識（SQL系、Python、Rとわず）
・クラウド環境の経験・知識（AWSDCP、EMR）

・設計から実装までできる
・コミュニケーション能力
・能動的に動けること

・Python
・R
・ドメインを問わず機械学習による精度向上に取り組んだ経験(モデル、特徴量の工夫など)
・ドメインを問わずビジネス上の課題を機械学習で解決可能な問題設定に落とし込んだ経験
・問題に適した特徴量を設計、実装した経験

・Pythonによるディープラーニング実装(Keras等)
・C++
・最新技術(論文)調査及び実データへの適用スキル

・小売業界でのデータ分析経験
・統計分析を行い、その結果を解釈した経験
・RもしくはPythonで機械学習モデルを構築した経験
・顧客との折衝経験（コミュニケーション能力）

・データ分析の上流経験
・データ分析結果から施策提案をした経験

・データ整備及び集計実務経験
・言語：R（必須）、Excel（表・グラフ作成）、Python（触ったことがある程度のスキルでOK）

・レセプト・医薬などヘルスケア分野のデータ分析・モデル開発経験
・顧客とのコミュニケーション能力、追加要望等への問題解決力

①不動産に関わる物件（数千万単位）と顧客（数百万単位）のデータを統合管理できるデータモデルの設計
②データ構造や論理設計の合理化検証
③今後の新ビジネスに向けてのデータ活用などの提案

・新規のデータベースの論理設計、構築経験
・ビックデータ経験

・R
・Python
・Firebaseの知見
・不動産業界の知見
・機械学習
・ビジネスアナリストの知見

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

【作業内容】流通会社向けのデータ分析 　　
集計と資料化、顧客に分かりやすく伝える為のレポート作成 　
＜例＞
（１）基礎分析 　 　
　（ア）売上関連指標の推移／全体及び商圏別 　 　
　（イ）属性の推移／全体及び商圏別 　
（２）買い回り分析 　 　
　（ア）全体の併売傾向

【連携部署】企業内データサイエンスグループで 自社製品と絡めたデジタルマーケティングを主管する部署

・R/Python/Clementine等
　　～DBと連携した処理はない

・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強い意志、協調性と柔軟性

【案件概要】
企業分野のInsurTech推進にかかる各種データ分析および予測モデル開発　　　　　
…残価保証保険・家電延長保証保険等の保険料やリスク量算出ロジックの開発　
財務データ等を活用した予測モデル開発、等

【作業内容】
ニューリスク（従来保険化されていないリスク）に対する新規損害保険商品の開発や 　　
既存商品の更なる成長促進のための施策の立案、新ビジネスモデルの企画立案等に、データ分析の側面からビジネス成長に寄与していきます
【連携部署】
グループ全体のデジタル変革をAIやビッグデータ、IoTを活用して推進していく部門
保険のリスク評価モデル開発を行うアナリストやビッグデータを分析するデータサイエンティストなど、専門性の高いメンバーが多数在籍。

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 or SAS等（必須）

＊次のような経験
・知識をお持ちの方は特に歓迎します
・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強い意志、協調性と柔軟性

案件概要： - 海外の異常検知/故障予知ソリューション(パッケージソフトウェア) の立ち上げ支援。 - 現在日本語化対応を行っており、国内顧客を開拓中です。

活動内容： - 対象のパッケージソフトウェアの　技術的要素/業務的要素をキャッチアップし、
日本国内メンバーのスキルアップ速度を早めるように努める。
- 顧客のニーズ/要件/データ等をヒアリングしたうえで、デモを作成しプレゼンを実施する。
　(いわゆるプリセールスフェーズです)
- 受注につながった場合、実装フェーズへと移行していきますが、このフェーズはエンドユーザあるいはパートナー企業が実施する事を想定しています。
このためプロジェクト立ち上げ初期は、エンドユーザあるいはパートナー企業への技術支援を実施する事となります。

必要なスキル：
– 機械学習による異常検知の理解。
データの把握/クレンジングノウハウ
　　/最適なアルゴリズムによる予測の実施/予測結果の評価。
センサーデータ等の時系列データを取り扱う事が多くなります。
– GUI操作を基本としたパッケージソフトウェアですが、
　　一部Python/R等で予測プログラムを記述する事もあります。
– 英語マニュアルを読むスキル
　　(翻訳ソフトなど使用して理解できるレベルであれば問題ありません)
日本国内の市場へ展開するにあたって、
　　チーム内の他のメンバーが順次 ドキュメントの翻訳を行っています。
　　すべてのドキュメント類を日本語化するわけではないため、
　　技術的な詳細情報は英語のドキュメントに頼らざるを得ない状況です。

・Webサービス開発経験（AI関連サービスだと尚可）
・プロダクトを一人で完成させた経験

・静止画、動画などを使ったサービスの開発経験
・AWSなどを利用しサービスデプロイした経験

・SAS/R/Pythonなどの統計ツールの業務利用経験
・データ分析に基づく計画立案、実行の経験
・複数の顧客との折衝の経験