Hitachi

株式会社日立製作所

募集職種詳細

サービス&プラットフォームビジネスユニット

AI/アナリティクス技術により顧客の課題解決を行うデータサイエンティスト 【Lumada Data Science Lab.】

職務内容 【配属組織名】
Lumada Data Science Lab.(Lumada CoE AIビジネス推進部)

【配属組織について(概要・ミッション)】
■Lumada Data Science Lab.(以下、LDSL)について:
データサイエンティストのトップ人財として、AI・データアナリティクス分野の研究者や高度なデータサイエンスと技術の業務適用に不可欠な
OT(Operational Technology)の深い知見を有するエンジニア・コンサルタントなど約100名を結集し、個々のスキルと知見を生かしてコラボレーションする新組織。
(2020年4月1日付設立)
※日立製作所の研究所、エンジニア部隊から、トップクラスのデータサイエンティストを集結した組織であり、複数部署から構成される組織。

■LDSLのミッション:
々眦戮蚤人佑淵如璽織汽ぅ┘鵐謄ストの連携強化
▲ープンイノベーションの加速
AI・アナリティクス分野における人財育成・採用強化

【募集背景】
IoT技術の進展により、社会やビジネスが生み出すデータが加速度的に増え続けている昨今、日立ではこれらのデータをビジネスの新しい価値の源泉ととらえ、
さまざまな事業領域のお客さまとともに、人々のQoL(Quality of Life)と企業価値を向上させる社会イノベーション事業に取り組んでいます。
社会や顧客の課題解決に向けて、日立はCPS(Cyber Physical System)の考え方をベースに、日立が幅広い分野で培ってきたOT、IT、プロダクトの技術や
ノウハウを集約して、Lumadaソリューションとして提供していますが、課題解決の核となるのが、「AI・データアナリティクス」です。
今回の人財募集は、Lumadaソリューション・事業の更なる拡大をめざし、体制・人財強化を図るものです。

■概要:
・顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
・事業価値を生み出す高度データ分析・解析
・AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発
・PJチームのマネジメント(リソース確保、スケジュール管理)

■詳細:
・顧客対応、課題分析、仮説構築、PoV(Proof of Value=価値実証)などの上流フェーズ対応
・設計構築フェーズでの分析視点での要件定義支援・分析プロトタイプの作成や、運用・保守フェーズでの分析視点でのシステム活用支援や分析モデルのチューニング 等
※参画するプロジェクト(規模・関わり方)は様々で日立製作所の各フロントBUと連携して対応します。
 フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。

■過去募集部署で対応したプロジェクト(一例):
・(製造業向け)製造現場のデータ活用により、熟練技能を可視化し、品質改善や作業効率の向上、生産計画の最適化、作業者の安全確保などに貢献。
・(金融業界向け)銀行や生保業界におけるローン審査等の業務効率化ニーズに対し、帳票認識、スコアリングモデル作成などによって審査自動化を実現。
・(鉄道・通信業界向け)保守・メンテナンス人員不足やノウハウの属人化課題に対して、設備管理の自動化や画像認識による自動判別等を実現。

【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
★日立のデータサイエンティストについて:
当社採用HP上にて、日立のデータサイエンティストが携わるビジネス領域、仕事の進め方、メンバー紹介、人財育成(教育)体制などをご紹介しております。
https://www.hitachi.co.jp/recruit/career/special/datascience.html

★Lumada Data Science Lab.に関する取材記事:
『日立が組織するデータサイエンス「特殊部隊」とは?トップデータサイエンティストを結集したLumada Data Science Lab.に迫る。』
https://zine.qiita.com/job-offer/202011-hitachi-2/
※引用元:Qiita Zine(運営:Increments株式会社)

■ニュースリリース:
【Lumada Data Science Lab.やデータサイエンティスト関連】
・2020年3月:Lumada Data Science Lab.について(設立の狙いや今後の展望を記載)(https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/03/0330d.html
・2018年6月:デジタルソリューションのさらなる拡大に向けデータサイエンティスト育成を加速(http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2018/06/0621.html

【直近のAI・データ活用のプロジェクトについて】※日立製作所としてのリリースであり、本募集部署が直接的に関わっていない事例も含む。
・Explainable AI(XAI)を活用し、業務システムへのAIの適用や継続的な運用・改善を支援する「AI導入・運用支援サービス」を提供開始
http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/01/0127.html
・日本取引所グループの新データ利活用基盤に日立のPentahoと、Cloudera Enterprise Data Hubが採用され、稼働開始
http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/03/0312.html
・QUICKの企業開示書類の解析業務に日立のAIを適用
http://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2020/03/0303.html

■Lumadaとは:
https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/index.html

■日立 ビッグデータ×AI
https://www.hitachi.co.jp/products/it/bigdata/index.html

【仕事の魅力・やりがい・キャリアパス】
■データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、日立が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ
日立独自の高度な技術者を結集し、交流・相互研鑽を通じた人財育成の強化を図っているため、入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。

■データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
日立では、Lumadaソリューションを中心に、顧客との協創を通じて、社会課題の解決、人々のQoL向上に取り組んできています。
LDSLでも、データサイエンスに関わるノウハウや技術基盤の蓄積と活用よって、実ビジネス・実社会での価値創出を目指しており、
日立グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。
 
応募資格 【必須条件】
■(1)(2)共に満たしている方:
(1)下記いずれかのご経験:
・データサイエンス分野での実ビジネスのご経験
・統計学の知識やご経験 (統計検定2級以上保有が望ましい)
・機械学習の知識やご経験がある (Kaggleシルバーメダル(ソロ)以上やデータ分析コンテストので入賞経験ありが望ましい)
・構造化データ(RDB等)やデータ加工の知識やご経験 (SQL、Hadoop、Pythonなどの利用経験が望ましい)
・AI・機械学習分野での業務経験
・ディープラーニングの利用経験あり (画像認識・物体検出など)
※業界・分野などの特定ドメイン知識は不問

(2)ITSSレベル4に相当する公的資格を有すること

【歓迎条件】
■下記いずれかのご経験・スキルをお持ちの方を歓迎いたします。
・顧客へのコンサルティング業務経験
・マネジメント、人財育成のご経験
・プロジェクトマネジメント業務経験
・英語力(TOEIIC650点以上)

【求める人物像】※人柄・コンピテンシー・期待行動 等
・データサイエンス分野の知見を持ち、プロジェクトマネジメント、リードが可能な方
・顧客や社内のあらゆるステークホルダーとのコミュニケーションをとりながら前向きに業務に取り組める方
・高いモチベーションを持って新たな道を切り開いていく強い開拓者精神をお持ちの方

【最終学歴】 学歴不問
 
待遇 【給与】
■年収:500〜900万円
※年令・経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇致します。

【勤務時間】
8:50〜17:20(実働7時間45分、休憩45分)
※フレックスタイム制あり

【雇用形態】
正社員(試用期間:3か月)

【待遇・福利厚生】
住宅支援制度(寮、手当等)、子ども・介護等支援手当、通勤手当、カフェテリアプラン、各種社会保険、財形制度、持株制度等。
※各種適用条件あり。

【休日休暇】
■完全週休2日制
■年間休日124日(2021年度)
■年次有給休暇24日(試用期間中は3日)等
 
勤務地 協創の森 (東京都国分寺市)
Lumada Innovation Hub Tokyo(東京都千代田区丸の内)
 

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