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シニア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を、課題定義からモデル運用までリードします。意思決定者・事業部門を巻き込んだ課題定義とソリューション設計、データの探索的分析、統計・機械学習・深層学習モデルの設計・実装・運用を担います。
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応募資格
必須
歓迎
求める人物像
- 答えのない課題に対して、不確実な状況を楽しみながら仮説検証を進められる方
- モデルの精度や技術的な面白さだけでなく、「その分析が事業の何を変えるのか」まで考え抜きたい方
- 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
- 自身の知見をチームに還元し、メンバーの成長を支援できる方
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
- 919〜1500万円/年
- 給与の詳細
- 年収 919万円〜1,500万円 ・月給制：基本給 614,800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
- 交通費全額支給食事代補助家賃補助家族手当
- 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 14F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16F
- 転勤
- 会社の定める場所
- 働き方
- 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
- 5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を、課題定義からモデル運用までリードいただきます。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。事業・顧客理解に基づいて仮説検証を重ね、不確かさを一つずつ確かなものにしていくプロセスが、この仕事の中心です。事業の意思決定者から現場まで、近い距離でやり取りし、状況により単独で完遂する場合もあります。
- 意思決定者・事業部門を巻き込んだ課題定義とソリューション設計
- 構造化・非構造化データの探索的分析と特徴量設計
- 統計・機械学習・深層学習モデルの設計・実装・運用
- チームの技術レビュー・育成・プロジェクトマネジメント
ポジションの魅力
- 前例のない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任されます。
- 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過程そのものを楽しめます。
- 事業サイドとの距離が近く、自らの分析が意思決定を動かし、成果につながるところまで見届けられます。
- 自身の経験をチームに共有し、メンバーの育成に携われます。
- 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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