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データサイエンティスト／データサイエンスG
- 勤務地
- 東京都中央区
- 休日
- 年間休日121日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
トヨタグループ各社のビジネス課題を解決するプロジェクトに、チームの一員として取り組むポジションです。データの探索的分析・可視化、SQLを用いたデータ抽出・加工、統計・機械学習・深層学習モデルの構築・評価、分析結果の整理・報告資料の作成を行います。課題定義からモデル運用までの一連のプロセスに取り組みます。
この求人に応募
応募資格
歓迎
求める人物像
- 「なぜ」を深く掘り下げ、データを通じて本質に迫る探究心をお持ちの方
- 数字の向こう側にある現実（お客様、クルマ、事業）への想像力をお持ちの方
- チームと協力しながら、学び、成長していきたい方
- 将来的に、課題定義からプロジェクトを任される役割を目指したい方
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- 正社員試用期間3ヶ月（試用期間中の勤務条件の変更はなし）
- 給与
- 800〜1200万円/年
- 給与の詳細
- 年収 800万円〜1,200万円 ■詳細：月給制 基本給 548,140円～/月 ■賞与：年2回（7月・12月） ■昇給：年2回 上記は想定レンジです。ご希望と経験・能力等を考慮し、当社規定により支給いたします。
- 手当
- 交通費食事代借家家賃家族手当
- 勤務地
- 東京都中央区日本橋室町2丁目3-1 COREDO室町2愛知県名古屋市中村区名駅四丁目8番18号 名古屋三井ビルディング北館14階福岡県福岡市中央区大名二丁目６‐５０福岡大名ガーデンシティ16階大阪市北区梅田三丁目1番3号 ノースゲートビルディング20F
- 転勤
- 会社の定める場所
- 働き方
- ハイブリットワーク （月8回までのリモートワークが可能）ハイブリッドワーク （月8回までのリモートワークが可能）
- 勤務時間
- フレックスタイム制（コアタイムなし） ・標準勤務時間 8:45～17:45（休憩60分） ・月の所定労働時間は、1日の標準労働時間（8時間）に月の所定労働日数を乗じて算出所定時間外30%、 休日勤務45% 、深夜労働30%の割増賃金 （平均残業時間10〜20時間程度）
- 年間休日
- 121日
- 休日・休暇
- ・週休2日制（土日）、祝日・年末年始休暇 （※年間休日121日）・年次有給休暇（初年度最大15日/入社月に応じて按分付与）・特別休暇・子の看護等休暇・介護休暇・慶弔休暇
- 福利厚生
- ・投信積立てサービス・退職一時金・確定拠出年金制度 （※規定あり）
- 社会保険
- ・健康保険・雇用保険・労災保険・厚生年金保険
- 受動喫煙対策
- 各勤務地において敷地内禁煙（屋内喫煙可能場所あり）
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 2026/07/05 01:51（104日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 10:49（1日前）
仕事内容
データサイエンスグループについて
- データサイエンスGは、トヨタグループ各社の戦略的なビジネス課題を、データと数理の力で解決することをミッションとする組織です。デジタル戦略部（63名）に属しています。（2026年7月1日時点）
- クルマのサブスク『 _KINTO_ 』をはじめ、グループ各社から寄せられる事業課題の案件を中心に活動しています。AI技術を業務に実装する組織がある一方で、私たちはその手前にある「そもそも何を解くべきか」を定義する役割を担います。ビジネス課題を「なぜ」から問い直して分析可能な問いへと翻訳し、仮説検証を重ねて、まだ答えのない問いにモデルという形で解を導き出す、研究開発（R&D）型の組織です。
主な取り組みテーマ：
- 事業計画を支える予測モデルの構築（車両の価格や需要の予測など）
- ファイナンスデータを用いた事業予測・リスク分析
- お客様の声（VOC）のテキスト分析・活用
- 生成AI・LLMの性能とコストの定量評価・最適化
- 車両の走行・稼働データ（コネクティッドデータ）を活用した製品・サービスの改善
- Webログ・行動データを用いたマーケティング分析
業務内容
- トヨタグループ各社のビジネス課題を解決するプロジェクトに、チームの一員として取り組むポジションです。案件の多くは、要件が固まりきっていない不確実性の高い状態から始まります。上位メンバーと共に仮説検証を重ね、課題定義からモデル運用までの一連のプロセスを、実務を通じて学びながら成長していただきます。
具体的な業務内容
- データの探索的分析・可視化による課題の理解と仮説構築
- SQLを用いたデータ抽出・加工
- 上位メンバーのレビューのもとでの統計・機械学習・深層学習モデルの構築・評価
- 分析結果の整理・報告資料の作成
ポジションの魅力
- ビジネス問題を分析可能な問いへ置き換える上流工程から、モデルの構築・評価・運用まで、一連の流れをチームの中で経験できます。
- 答えの見えない課題に仮説を立て、検証を重ねて解へ近づけていくプロセスを、上位メンバーと共に学べます。
- 事業サイドとの距離が近く、自分の関わった分析が意思決定に活きる様子を、早い段階から実感できます。
- 生成AI・LLMなどの先端技術に、実務の中で日常的に触れられます。
- グループ会社のアカデミックな研究部門との協業を通じて、最先端の知識に触れられます。
開発環境
- 言語：Python、SQL
- 分析・ML基盤：AWS（SageMaker、Bedrock、Athena、S3など）
- ライブラリ：pandas、scikit-learn、LightGBM、PyTorch、Hugging Face Transformers、LangChainなど（タスクに応じて自由に選択）
- IDE・ノートブック：VSCode、Jupyterなど自由選択
- 生成AIツール：Claude Code（CLI／デスクトップ）、Claude Cowork・チャットを中心に、Codex、ChatGPT、Gemini、GitHub Copilotなども補助的に活用
- 開発・コラボレーション：GitHub、Docker、JIRA、Confluence、Slack
この求人は、KINTOテクノロジーズ株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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募集元の採用ページから応募できます
応募はKINTOテクノロジーズ株式会社の採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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