データサイエンティスト（データ分析・AI活用）_DDS

原則3ヶ月

【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。

【勤務地】
業務内容によっては東京都府中市（府中事業場）での業務の場合あり

【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、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

【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。

東京都港区芝5-7-1
最寄駅：都営地下鉄各線 三田駅から徒歩2分
都営地下鉄三田線 芝公園駅から徒歩6分
JR各線 田町駅から徒歩6分

想定年収930万円〜1100万円
想定月収55万円〜75万円
特記事項：賞与あり　年2回（12月、6月）
【想定報酬】
年収930万～1100万円程度
月給55万～75万円程度（月額基本給55万～75万円程度を含む）
※前職年収を考慮、当社規定による

【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）

【賞与】
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。

08:30〜17:15
休憩時間：60分
特記事項：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）

※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

健康保険,厚生年金保険,労災保険,雇用保険
特記事項：【福利厚生】
カフェテリアプラン制度：毎年付与されるポイントの範囲内で、それぞれのニーズに合ったサービスを選択・利用可能。基本ポイント 年間86,000pt（1ポイント1円、健康・成長メニューは1ポイント1.2円～2円）。その他、育児・介護と仕事の両立支援のためのポイント付与あり
住宅支援：家賃補助制度（対象者のみ）、転勤借上社宅制度、購入／賃貸提携割引
厚生施設：社内食堂・売店、従業員クラブ、グラウンド、テニスコート、体育館など
財産形成：退職金・DC年金制度、従業員持株会、資産形成アドバイスサービス、財形貯蓄
健康管理：NEC健康保険組合、人間ドック補助、健康増進セミナー、社内産業医
その他　：ペアレント・ファンド（子の出生時の一時金支給）、団体保険、契約保養所

【主な勤務・人材開発制度など】
NEC Growth Careers（社内公募制度）：自分のキャリアを自ら切り拓ける制度
キャリアデザイン支援プログラム
Linkedin learning：時間と場所を問わずに多様な学習が可能なオンライン動画学習サービス
階層別・選抜研修、職種・テーマ別研修、資格取得支援
テレワーク、副業・兼業、短時間勤務　等

【受動喫煙防止情報】
屋内受動喫煙対策：対策あり

学歴不問  英語力を活かせる  即日スタート  経験者優遇  Wワーク可能  在宅勤務  時短勤務可能  週休2日制  土日祝日休み  社員食堂あり  社会保険完備  育児支援制度  退職金制度  研修あり  その他特別制度あり