弊社法人向けクラウドサービスのWebアプリケーションのフロントエンド開発（SPA開発）をメインにご担当いただきます。拡販・成長中のサービスということもあり、新規機能開発やプロダクトの進化・リニューアルなどを継続的に行いつつ、事業成長を支えていく製品の開発を（可能であればバックエンドまで）担っていただきます。

使用技術・ツール

• JavaScript (React、Redux、ES2015)
• CSS (PostCSS、SaSS)
• ビルド・タスクランナー (Gulp、Webpack)
• UIデザイン・プロトタイピングツール
• (Sketch、Adobe Xd)

必要な経験・スキル

• SPA開発の経験
• JavaScript (React、Redux、ES2015) の経験

歓迎する経験・スキル

• UI/UXの設計スキル
• WebAPI設計・開発経験
• サーバーサイド言語を使ったWebサービスの開発経験
• オブジェクト指向プログラミングの知識・経験

ビッグデータからビジネス上の課題を解決する上で必要な情報を切り出し、解決に向けてデータの加工・分析を行う職種です。企業課題を解決するための戦略を立案し、実行に必要なデータ分析と、その分析モデルの構築が主な仕事となっています。

例えば、機械学習モデルにおけるハイパーパラメータや特徴量の選び方を工夫したり、過学習しないように工夫したりするなど、ユーザーの行動に向き合うというより、最適化を行うための業務というイメージを持たれるといいでしょう。これに対して、データアナリストは主に既存の分析モデルの中で、消費者の行動や規則性といったデータの分析をしています。すなわち、分析モデル（あるいはアルゴリズム）の開発者か利用者で、両者に違いが生じています。

例えば、ある事業の売上に課題があった場合、データアナリストはデータ分析の知見を活かし、売上改善のための施策提案や施策実施後の効果分析を行い、マーケターやプロジェクトマネージャーなど他職種のメンバーの意思決定を支援します。これに対して、データサイエンティストは売上を伸ばすための戦略を立案した上で、これに必要な技術を開発し、データ分析や課題解決のための提言などを行います。

使用技術・ツール

• Python(Chinner、Tensor flow)
• MatLab

必要な経験・スキル

• データ分析を用いたプロダクトの改善提案および検証の経験
• SQLを用いた数値集計の経験
• Django等のWebフレームワークを用いたWebサービス開発経験
• 仮説検証のための指標およびABテストなどの検証環境の設計の経験
• 機械学習・統計学の基礎的な知識

歓迎する経験・スキル

• Redash、Chartio、TableauなどのBIツールの利用経験
• AWSでのインフラ構築・運用経験
• ログ設計の経験
• 機械学習に関する理解と実務での利用経験
• PandasやKerasでの業務経験
• データ処理基盤の構築経験