データサイエンティスト（データ分析・AI活用）_DDS

【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