仕事内容【事業・組織構成の概要】
社外の顧客向けに、AIコンサルティングサービス/データ分析サービス/人材育成サービスの提供、個別AIシステムの開発・構築/データマネジメントシステムの構築をしています。統括部内には、AIコンサルタント、データサイエンティスト、ラーニングプランナーが在籍しています。
AIコンサルタントは主に戦略コンサルや、一部のデータマネジメントシステムの導入を担当しています。データサイエンティストは、一部の上流のコンサルフェーズやデータ分析・(AIシステムに組み込む)AIモデル開発などを担当しています。ラーニングプランナーは、DX人材戦略コンサルや、全社DXリテラシー教育やAI教育などの研修サービス提供を担当しています。
この募集では、このうち、データサイエンティストチームにおいて、データサイエンティストとしての業務と、主任層以下のデータサイエンティストをラインマネジメントする業務の、両方を担うプレイングマネージャーとしての人材を募集します。
【職務内容】
＜概要＞
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。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。
＜詳細＞
[1] ラインマネジメント
データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。
メンバー育成:得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。
リソース配分:人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。
環境整備:チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。
[2] 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。
案件化:ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。
実行管理:顧客向けの分析または開発の実行・管理。
ステークホルダー調整:顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。
#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)
※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] 多様なプロジェクト参画による実践的な成長機会
・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。
・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。
[2] 技術的優位性とイノベーションへの挑戦
・業界最先端のAIアルゴリズムやOSSを適材適所で活用。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。
・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。
・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。
[3] AI運用ノウハウの習得
・AI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。
[4] キャリアパス
・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。
・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。
経験・資格【MUST】
(1、2、3に関して全てMUST。ただし、うち1～2個の経験が特に優れている場合などに、他のMUST要件を緩和することがあります。)
[1] ラインマネジメント経験
[2] 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)
[3] 以下の条件の1つ以上に対し、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
【WANT】
・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
【求める人物像・ソフトスキル】
総合的なデータサイエンス業務に対して前向きに取り組んでいただく方を希望します。
狭い意味でのAI「だけ」をやりたい方(例：機械学習モデルの作成のみに強い関心がある)ではなく、データの整備・データの基盤構築・モデルの作成・アウトプットを業務に活かす仕組みの構築などに幅広く関心がある人を求めています。
プロジェクトマネジメントやクライアントワークの経験や関心がある方を希望します。
勤務地
想定年収
福利厚生・待遇
勤務条件コアタイムなしのフレックスタイム制（標準勤務時間帯：8時30分～17時15分、標準所定労働時間：7時間45分、休憩時間：60分）
※裁量労働制の適用有（職務に応じて適用）
裁量労働制が適用される場合は7時間45分勤務したものとみなす。
●休日
完全週休2日制（土曜日、日曜日）、祝日、年末年始、特別休日
年間休日126日（2025年度）
●休暇
入社年度の年次有給休暇の付与日数は、年間20日を入社月により按分とする。
年次有給休暇（翌年まで積立可、半日単位・時間単位取得制度あり）、ファミリーフレンドリー休暇、キャリアデザイン休暇、結婚休暇、産前産後休暇等
あり（原則3ヶ月）
給与改定：年1回（4月）
※当年度2月1日以前に入社し、翌年度7月給与支給日に在籍している者を昇降給の対象とする。
※当年度の評価にもとづき翌年度7月に給与改定額を決定するが、改定後の給与は4月から適用する。（4～6月分の差額は7月にまとめて支給）
年2回（12月、6月）
※査定期間は事業年度単位（4月～翌3月）とする。
※管理職は年間賞与を6月に一括支給する。
（採用時のグレードにより、6月の業績賞与のみとする。）
※主任以下は、年間賞与を12月、6月に分割支給する。
雇用保険、労災保険、健康保険、厚生年金保険
Recruiting No.
社名
事業内容
【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】 AI・データサイエンティスト（機械学習、深層学習、大規模言語モデル）
【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】 AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
【東証プライム上場 有名総合輸送用機器メーカー】 生産技術本部 生産技術部プロセス先鋭グループ AI/自働化の研究開発担当
全員参加型のビジネス変革が成果を生み出し、キャリア人材の成長機会が増え続けています。
魅力ある地域と産業の未来を見つめ、 官民連携のあるべき姿を提言する
人々の生活や命を支えるため、「食料・水・環境」分野で地域に根ざした事業にチャレンジする
お客さま企業の企業価値向上を通して、資本市場の健全な発展を支えます
人の営みと地球環境が調和できる社会。 車載電池は一つの有効な手段になる。
「成長の果実」を従業員の手に。 世界と日本で多くの企業が待ち望む、 新たな報酬制度の運用を支えたい。
