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東京都のデータサイエンティストの求人201件

【マーケティングユニット】データサイエンティスト

600〜1500万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都のデータサイエンティストの求人の中央値(700万円)より100万円低い

勤務地
東京都江東区
休日
・(原則)週休2日制(土・日)
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

当社のキャッシュレス戦略の推進に向け、予測AI・生成AIの社内推進など、データサイエンスの観点から社内各部署の課題解決に取り組みます。不正検知・与信審査からパーソナライズドマーケティング、業務効率化まで、予測AIを用いたモデル構築や生成AIを用いた実証実験、研究・開発活動や社内教育を担当します。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

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給与600〜1500万円/年

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応募資格

必須

  • データ分析やAI活用を通じ、自社またはクライアントのビジネス課題を解決した経験
  • 多くのステークホルダーの意見を収集しつつ、自らオーナーシップを持ってプロジェクトを推進された経験
  • Python等のプログラミング言語やAutoMLツールを用いたモデル構築、データ分析に関する実務経験
  • 生成AIを活用したアプリ開発やコーディング経験
  • 統計/AI・機械学習スキル(統計検定2級/G検定相当)

歓迎

使用ツール

SQLSASDataiku

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
・雇用形態:正社員(試用期間なし)
給与
600〜1500万円/年
給与の詳細
・想定年収:600万円~1,500万円・賃金形態:月給制・月額基本給:300,000円~900,000円・固定時間外手当:69,440円~128,440円・賞与:年1回(6月)・所定時間外労働:有(時間外労働の有無に関わらず30時間分の固定時間外手当を支給、30時間を超えた時間外労働については別途時間外手当を支給)※管理監督者に該当する場合は、固定時間外手当の支給対象外
手当
通勤手当
勤務地
東京都江東区豊洲二丁目2番地31号 SMBC豊洲ビル
働き方
記載なし
勤務時間
・所定労働時間:7時間30分(休憩60分)・フレックスタイム制:有(コアタイムなし)
休日・休暇
・(原則)週休2日制(土・日)・祝日・年末年始(12月30日~1月3日)・有給休暇-初年度、最高14日(入社日に応じて変動)-次年度以降、20日・特別休暇(慶弔休暇・子の看護等休暇・介護休暇・リフレッシュ休暇など)
社会保険
・社会保険:健康保険・厚生年金保険・雇用保険・労災保険
選考の流れ
書類選考→面接(2回)→内定※内定後~入社前に在籍確認のため以下書類をご提出頂きます。①最終学歴にあたる出身校の卒業証明書(原本)②直近お勤め先の在籍証明書(原本)③源泉徴収票(原本)又は直近一カ月の給与明細写し
掲載日
2026/07/03 21:22(106日前)
最終確認
2026/10/16 21:21(1日前)

仕事内容

配属部署

  • マーケティング本部 マーケティングユニット

仕事内容

  • 当社のキャッシュレス戦略の推進に向けて、予測AI/生成AIの社内推進といったデータサイエンスの観点からご活躍いただきます。
  • 当社のビジネスにおける不正検知・与信審査といった守りの領域から、パーソナライズドマーケティング等の攻めの領域、さらには業務効率化・削減系の案件まで、AI/データ分析を活用して社内各部署の課題の解決に向けて伴走いただきます。

予測AIを用いた社内各部署のビジネス課題解決

  • 各部署のビジネス課題ヒアリング、分析テーマ検討・設計、ステークホルダーとの各種調整
  • 分析テーマに基づく特徴量設計、入力データ作成(SQL/SAS)
  • モデル構築(Dataiku/Python等)および効果検証の設計・実行
  • モデルデプロイ・運用支援・実績検証

生成AIを用いたビジネス課題解決・実証実験

  • 各部署のビジネス課題ヒアリングや業務設計検討
  • 簡易的なプロトタイプ開発
  • AIエンジニアと連携し、プロダクト開発および業務への組み込み

自社ビジネスに貢献するための研究・開発活動や社内教育

  • 不正検知モデル開発等の自社ビジネス貢献に向けた研究活動
  • 社内AIリテラシー向上のための各種研修やワークショップ

本ポジションの魅力

  • 国内有数の決済データ:クレジットカード決済を中心に、会員属性・利用傾向・チャネルデータなど、多様で高粒度なデータを分析対象とします。実データに基づいた実践的な分析が可能です。
  • ビジネスに直結:マーケティングやレコメンドなどの攻め領域、不正検知や与信審査などの守り領域など、様々なビジネスに直結する課題に取り組めます。ビジネスの上流~下流まで、一気通貫で取り組むことができます。
  • 幅広い技術:予測AI/生成AI関わらず、ビジネス課題を解決するために様々な技術を扱っています。特有の技術にとらわれることなく、日々新しい技術を取り入れ、業務活用することができます。

この求人は、三井住友カード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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