データサイエンティスト（データ分析・AI活用）

職務内容

1. 1金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。
2. 2プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。
3. 3ラインマネジメント（課長採用の場合）：データサイエンスチームのマネジメント、メンバー育成、リソース配分、環境整備を行います。
4. 4プロジェクトマネジメント：顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括し、案件化、実行管理、ステークホルダー調整を行います。
5. 5分析や開発の例：AI/機械学習（数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等）、データ可視化/BI/統計的分析、データ収集・活用基盤構築（データレイク、DWH等）です。
6. 6組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域（複数のこともある）を持って職務遂行します。

ポジションのアピールポイント

1. 1大規模データサイエンスプロジェクト（金融、公共インフラ、製造業など）に直接関与し、実社会の課題解決に寄与できます。
2. 2プロジェクトマネジメント経験：5名以上の中小規模チームから数十名の大規模チームまで、業界最先端のAI/データ分析・AIシステム構築プロジェクトを主導します。
3. 3業界最先端のAIアルゴリズムやOSSを適材適所で活用し、NECの独自技術基盤とAI研究者との協業を通じて、常に技術のフロントラインに触れる環境です。
4. 4技術スペシャリストとしての発展：特定の領域（画像認識、自然言語処理など）での深い専門性の確立と、横断的な技術統合スキルを習得できます。
5. 5学術連携の機会：NECのAI研究チームとの協働で、学術的知見を実務応用する経験を積めます。
6. 6AIシステムの継続的運用（MLOps）やガバナンス体制構築に深く関わり、企業に不可欠なAI活用基盤の確立に参画します。
7. 7技術知見を基にした経営視点でのAI活用提案が可能な、AIコンサルタントへのキャリアパスがあります。
8. 8技術検証やシステム開発・運用を担当するプロジェクトマネージャタイプのシニアデータサイエンティストへのキャリアパスがあります。

応募資格（必須）

• クライアントワークによるプロジェクトリーダ経験 (データ分析・AI活用に関わるプロジェクトが好ましい)
• 以下の条件の1つ以上に対し、3年以上の職務経験有すること。あるいは、以下の条件のいずれかに対し1年以上の職務経験およびWANT条件を任意に数個を満たしていること。 ・データ分析・AI活用(上記職務内容の定義に従う)に関する自社及び他社(ベンダーの場合)の実業務システムの企画を中心的に主導して遂行した経験 ・データ分析・AI活用に関する自社及び他社の実業務システムをプロジェクトマネージャとして開発した経験 ・データ分析・AI活用に関する自社及び他社の実業務システムの運用に関し、特にデータや分析モデルについて運用設計を行い、実際の運用を行った経験
• ラインマネジメント経験（課長採用の場合）

歓迎する経験

• データ分析／データ活用／機械学習／数理最適化における業務適用、PoC遂行、研究開発などの業務経験
• データ分析・AI活用に関する製品・サービスの使用経験・知識 クラウドではAWS、Azure、GCPでのデータ活用に関するサービスの知識
• SQL・Pythonの実装経験またはDWH/BIツールを用いたデータ分析経験
• UI・UXに関する基礎知識またはアプリケーション開発の経験
• 英語読解力および会話力（ビジネス基礎コミュニケーションレベル）
• システム構築におけるプロジェクトマネジメント手法の知識と実践経験

求めるスキル・経験