【メーカー系IT/データサイエンティスト】WeTecグループの信頼で大手案件に参画！/モダン言語にキャリアチェンジ可能！/フルスタック経験積上げ

■必須条件

・AIアルゴリズムに関する実務経験や研究、学習経験 ・機械学習、深層学習の知識、研究や運用の経験 ・ニューラルネットワークや予測モデル分野のAI系知識 ・画像解析や画像系AIモデルの知識

■必須条件

・何らかのシステム開発の実務経験が半年以上ある方※言語不問

■必須条件

・ネットワークまたはサーバの設計、構築、運用・保守のいずれかの実務経験が半年以上ある方

■必須条件

・大学卒以上の方 ※実務経験5年以上 ・何らかのプログラミング言語による開発経験 ・生成AI/LLMを活用したプロダクトの開発経験 ・生成AI/LLMに関連するSaaSサービスの利用経験

■必須条件

■大卒以上 ・データサイエンスの実務経験が7年以上であること ・ビジネスメンバーと伴走して課題発見から問題解決までを実行できるコミュニケーション能力 ・データサインエス、数学、統計学、経済学などの1分野に深い知識を持っている

■必須条件

■大卒以上 以下をすべて満たした方※実務経験7年以上 ・実際にプロダクトもしくは研究で機械学習/深層学習を活用して実績を出した経験がある ・情報系の知識やスキルがあり、データサイエンティストで求められているスキル（統計解析、機械学習など）を一通り身に着けている、もしくは一つの特化した強みを持つ ・Pythonが書ける

■必須条件

■ハードスキル ・マッチング・推薦領域における卓越した知見と実装経験（5年以上） ：推薦システム、検索システム、またはマッチング理論や数理最適化（需給バランスの最適化等）の知見を用いた、実ビジネスにおける高度な設計・開発・運用経験 ・開発・分析基盤の習熟：SQLおよびPythonを用いた大規模データ処理、クラウド（Google Cloud/AWS等）環境でのモデル開発・運用、およびGitを用いたチーム開発の実務経験 ・データに基づく高度な意思決定支援：因果推論やA/Bテストを用いた精緻な効果検証を行い、マーケットプレイス内の複雑な相互作用を考慮した上で、プロダクトの改善を主導した実務経験 ・継続的な学習サイクルの構築経験：本番環境のデータやユーザーからの反応（暗黙的・明示的シグナル）を収集・分析し、モデルを改善し続ける仕組みを設計・運用した経験 ・評価駆動開発の高度な実践能力：ビジネスインパクトから逆算し、2サイドプラットフォーム特有の多角的な評価指標（オフライン評価、セマンティック類似度、マーケットプレイスの健全性指標等）を定義するとともに、信頼性の高い評価基盤を設計・構築できる能力 ■ソフトスキル ・2サイドマッチングプラットフォームにおける深いドメイン知見：2サイドマッチングプラットフォームの特性（流動性の確保、マッチングの摩擦、ネットワーク効果など）を深く理解し、抽象的な事業課題をデータサイエンスの課題として構造化・ロードマップ策定できる能力 ・ビジネス指標と技術指標の高度な接続能力：マッチング率、充填率（Fill rate）、リテンションといったマーケットプレイスの重要KPIと、機械学習の技術指標を定量的に紐付け、投資対効果（ROI）に基づいた優先順位付けと戦略的な意思決定を主導できる能力 ・ステークホルダーを巻き込む推進力：他部門のステークホルダーと密に連携し、マッチングアルゴリズムがプロダクトやユーザー体験に与える影響を共通言語（ビジネス価値）で議論し、プロジェクトを完遂させる高い推進力

■必須条件

・Pythonを用いた機械学習／統計モデリングの実務経験（2年以上） ・Pandas、NumPy などを用いたデータ前処理スキル ・機械学習モデルの評価指標（精度、AUC、RMSEなど）に関する理解 ・クライアントや他部門とのコミュニケーションを通じた課題設定経験 ・Git等を用いたチーム開発経験 ・LLM（GPT系など）の利用経験（API活用または軽微なファインチューニング含む）

■必須条件

・大学卒以上の方 ※実務経験5年以上 ・Pythonを用いた構造化データの分析および機械学習モデルの構築経験 ・要件定義、分析レポート作成などのコンサルティング・クライアントワークの経験

■必須条件

・SQLを使用したデータ分析の豊富な経験 ・大規模データの処理経験 ・機械学習プロダクトを本番にて開発・運用した経験 ・基本的な機械学習に関する知識（回帰・決定木系・DNNなど）

■必須条件

・大学卒以上の方 [以下いずれかのご経験（5年以上）] ・証券会社または資産運用会社でのクオンツアナリスト、クオンツポートフォリオマネージャー、データサイエンティストとして、複雑なデータセットをバックテストし、投資戦略を開発した経験 ・SQLおよびPythonを用いたデータ分析の経験

■必須条件

■大規模データを使用したビジネスロジックの構築等のScience系のご経験 5年以上 　　∟ データサイエンス 　　∟ 機械学習 　またはそれに準ずるスキルを持つ方

■必須条件

・ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（5年以上） ・ソフトウェア開発におけるリード経験 ・チームリーダーやプロジェクト推進など、規模を問わず、設計・開発・運用やそれに伴う必要なコミュニケーションをリードした経験を重視 ・以下のうちいずれかの経験（2年以上） ・クラウドインフラを用いた共通基盤（インフラまたはバックエンド）の開発経験 ・検索システムまたは推薦システムの開発経験 ・SRE等の活動を通じたクラウドインフラの運用経験 ・機械学習システムにおいて、非機能要件や運用面を考慮しながら設計・開発・運用を行った経験 ・日本語での流暢なビジネスコミュニケーション能力 ・テキストコミュニケーションやミーティングを含め、日常業務を日本語で完結できること 例：日本語能力試験N1程度、日本語環境での3年程度の就業経験をお持ちである等

■必須条件

・ビジネスにおけるデータ分析による課題解決経験 ・統計、機械学習等の手法を用いたビジネス課題の解決策を提案した経験

■必須条件

○Webアプリケーションの開発や保守・運用の経験（言語不問） ○リレーショナルデータベースを利用した設計や開発、保守・運用の経験 ○データを分析したりして課題を見つけることへの興味・関心 ○データ基盤構築やデータ活用に対して課題意識を持っていたり、興味・関心を持っていること

■必須条件

[データサイエンス] ・統計検定2級レベルの知識 ・機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験 ・デジタルプロダクトのデータ分析経験 ・アンケート調査設計と調査結果分析への興味関心 [ビジネス] ・チームマネジメントの経験(1on1、評価、育成、採用など) ・グロービスの事業、グロービス・ウェイに対する共感を持てる ・論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など) ・ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる) ・ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる ・デジタルプロダクトにおいて、ビジネスサイドの課題感を適切に理解した上で、自発的に分析テーマを企画提案してきた実績がある ・デジタルプロダクトにおいて、分析結果から得られた示唆を踏まえて、ユーザー体験を向上させるための施策提案を行った実績がある ・チームメンバーに対して、分析アプローチのディレクションや分析結果のレビューを行い、分析の品質を担保することができる [エンジニアリング] SQLを利用してデータを加工・集計した経験 ◦ 100~200行のコードを読み書きできる ◦結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験 ◦numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験 ◦scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験 ◦matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験 言語要件：日本語能力がネイティブレベルの方、または、日本語能力試験（JLPT）1級相当以上

■必須条件

[データサイエンス] ・統計検定2級レベルの知識 ・機械学習・統計モデルの構築、およびモデルに基づく分析の経験 ・デジタルプロダクトのデータ分析経験 ・アンケート調査設計と調査結果分析への興味関心 [ビジネス] ・論理的思考力(定量思考力/要約力/仮説構築能力など) ・ドキュメント作成能力 (見栄えではなく、構成の組み立て方やわかりやすさが担保できる) ・ビジネスサイドと円滑なコミュニケーションを図りながら分析を進めることができる [エンジニアリング] ・SQLを利用してデータを加工・集計した経験 ・100~200行のコードを読み書きできる ・結合, CTE (WITH句)・サブクエリ, ウィンドウ関数が利用できる ・Python・Rなどによる集計やモデル構築・可視化の経験 ・numpy, pandas などの集計用ライブラリの利用経験 ・scikit-learn,statsmodels などの機械学習ライブラリの利用経験 ・matplotlib, seaborn などの可視化ライブラリの利用経験 ・日本語ネイティブ、もしくはビジネスレベルの日本語力（N1） ※下記テストを日本語能力試験（JLPT）の代替テスト・保有能力として認めます。https://globis.box.com/v/japanesetest ・グロービスの事業、グロービス・ウェイに対する強い興味関心がある方

■必須条件

・KPIの定義と視覚化 ・統計・機械学習PJの設計 ・経験年数5年以上 ・データ分析・抽出（SQL） ※経験業種不問

■必須条件

* SQL/Pythonを用いたデータ抽出・分析のご経験（5年以上） * 経営意思決定に繋がる分析を遂行した経験 * 下記のうちいずれかの専門知識がある * 基本的なデータ分析・データサイエンスの知識 (自身が経験した領域のビジネスモデル及びデータの特徴や、分析事例・実績を説明できる) * 基本的なデータエンジニアリングの知識（data lake, data warehouse, data mart, ETLとはどのようなもので、どのような技術で実現できるか説明できる）

■必須条件

・機械学習モデル開発における3年以上の実務経験（Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験） ・深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見 ・大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験 ・ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル ・モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験

■必須条件

・大学卒以上の方 ※実務経験5年以上 ・データアナリストとしての実務経験、およびクライアントワーク・協働経験 ・Pythonを用いた構造化データの分析および機械学習モデルの構築経験 ・要件定義や分析レポート作成を含む、課題抽出から施策提案までの一連の分析プロセス経験 ・複数の分析案件をリードし、クライアントやチームと連携して課題解決を推進された経験 ・ビジネスレベルの日本語力（顧客折衝・社内外調整が可能）

■必須条件

・フィットネスおよび周辺領域ビジネスに携わる意欲のある方 ・統計学や機械学習など、分析で必要となる基本理論への理解：5年以上 ・データ分析と改善提案の実務経験：5年以上 ・SQL、Python、Rなど、データ分析に必要となるプログラミング言語の実務経験：5年以上 ・関係者（CEO、マーケター、営業、エンジニアなど）と適切にディスカッションできるコミュニケーション能力：1年以上 ・1人以上のメンバーマネジメント経験：1年以上

■必須条件

・大学卒以上の方 ・データアナリストとしての実務経験5年以上および顧客との協働経験 ・2名以上のプロジェクトのマネジメント経験（社内プロジェクトを除く） ・ビジネスレベルの日本語力 ・モデル構築や予測分析の経験

■必須条件

* Pythonを用いたデータ分析経験・機械学習モデル構築経験（3年） * SQLを用いたビッグデータからのデータ抽出・加工の経験