– 統計的手法や機械学習の技術を用いた機能の実装経験
MySQL、BigQuery、Hive、Spark などのデータストアの利用経験
– データ分析を行うパイプラインの設計およびその実装する能力

– モバイルアプリやWEBマーケティングに関するデータパイプライン実装・運用経験
– Cloud ML Engineer などのML SaaS platformの比較・評価能力または活用経験
– Ruby on Rails により構築された Web アプリケーションの開発・連携経験

・Scala（もしくはJava）の実装経験
・Hadoopエコシステムに関する知識（実務経験は問わない）

・新技術の調査・利用のご経験がある方 ・下記はいずれか1つは必須 　- Linux上でのOSSミドルウェア導入経験 　- Restful API等を活用したマッシュアップでのアプリ開発 　　（設計、実装の双方をご経験されている）

・Hadoop/Sparkを初めとした分散処理製品利用経験 ・機械学習利用経験 ・データアナリティクス経験 ・自然言語解析経験 ・ブロックチェーン利用経験

・Unix /Linux OS の操作経験（2 年以上） ・SQL、Excel 等によるデータ加工経験 ・DBに関する基礎知識（データの読み書き、テーブル操作等）

・Java 開発経験 ・クラウド（AWS等）関連の知識 ・システム設計（データ処理中心）の経験 ・分析レポート作成経験 ・HadoopやSparkの知見

全てを網羅している必要はありません。 【機械学習】 ・AWS（EC2,S3） 　EC2及びS3を利用した集計作業に困難がないこと ・Linux 　Linux環境で苦なく集計作業ができること ・Redshift 　列指向DBの特性および分散キーやソートキーについて理解していること ・SQL 　分析関数（窓関数）が使用できること ・Apach Spark 　分散処理による機械学習プログラムの実装を行うことができること、 　もしくは調べながら習得することができること ・Python 　Pandasを利用したプログラムを実装することができること ・マート設計／実装　パフォーマンスチューニングができること ・テーブル設計／実装　テーブル定義、ER図が書けること ・ジョブ設計／実装　DataPipeLine を使用できるとより良い ・Shell設計／実装　例外処理、エラー処理を作成できること 【アナリスト】 ・AWS（EC2,S3） 　EC2及びS3を利用した分析作業に困難がないこと ・Linux 　Linux環境で苦なく分析作業ができること ・SQL 　分析関数（窓関数）が使用できること ・Python 　機械学習のロジックをPythonで実装/検証できること ・機械学習 　Pythonで書かれた既存のロジックを読み解くことができること検証結果を読み解くことができること

【機械学習】 ・Tableau　BIの概念を理解していること ・機械学習について概念を理解していること 【アナリスト】 ・Redshiftに対してクエリを発行して集計することができること ・受領データからTableauに読み込むためのデータ加工ができること ・テーブル定義、ER図が書けること ・スケジューラ―を用いたジョブ設計ができることが望ましい ・Shellの実装をできることが望ましい

・Scala言語 ・ApacheSpark経験者 （いずれか一方でも可）

・ビックデータ関連の知見（Hadoop、分析ツールなど）がある ・レコメンド機能について知見がある ※ビックデータに興味がある、ビックデータの知見を得たいなど本件前向きに取り組んでいただける方

（下記のいずれか1つ必須） ・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 ・音声での対話システムの構築経験

・Hadoop/Sparkの利用経験

Python、Hadoop、Spark、関数型言語（Scala、Erlang）の経験 ビジネスレベルの英語能力 スクラムでの開発経験