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| 部署・役職名 | 日本最大級の総合電機メーカー｜デジタルソリューション事業部門 先端技術推進部 リードデータサイエンティスト（主任クラス） |
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| 仕事内容 |
◇◆ 最先端AI・マテリアルズインフォマティクス（MI）で素材産業のDXを牽引する高度コンサルタント ◆◇ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■本求人のオススメポイント ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓ 【大手IT・電機グループ】 安定した事業基盤のもと、年収1000万超も獲得可能な業界トップクラスの待遇・福利厚生 ✓ 【稀少キャリア】 生成AI/LLMや最先端ML技術を駆使し、カーボンニュートラルや革新的新材料創出に挑むキャリア ✓ 【柔軟な働き方】 週1出社・在宅勤務メイン！30代前半が中心の若く風通しの良い組織で高い裁量を持って働ける環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 素材産業（R＆D・生産技術部門）に対するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）/ プロセス・インフォマティクス（PI）を活用したDX提案・データ分析コンサルティング ・顧客のビジネス課題・研究課題のヒアリングおよび仮説立案・ソリューション提案 ・材料データ／プロセスデータの収集・前処理・機械学習/生成AIモデルの設計・構築・チューニング ・データ分析結果に基づく材料開発指針・ビジネスインサイトの提示および学会/特許発表 ・社内のデータエンジニアと連携したSaaS型分析基盤への機能実装・運用支援 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■具体的なプロジェクト例と技術環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 自動車・バッテリーメーカー向け生成AI/LLMを用いた新材料探索AIコンサルティング ・役割：研究課題の分析・仮説立案、RAG/LLMを活用した機械学習モデル開発および研究者へのドメイン提案 ・環境：Python, PyTorch, TensorFlow, LangChain, AWS/Azure, Jupyter Notebook, Git 半導体・素材メーカー向け製造プロセス最適化（PI）基盤構築 ・役割：プロセスデータの分析、最適化アルゴリズムの検証、SaaS基盤連携モデルの設計・実装 ・環境：Python, Scikit－learn, Docker, Kubernetes, Linux, SQL, Databricks ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■こんな方にオススメ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・AI/機械学習・生成AIのプログラム開発実績をお持ちで、提案やコンサルティング能力を高めたい方 ・素材・化学・半導体等のドメイン知識やデータサイエンス経験を活かし、事業化にチャレンジしたい方 ・最先端テクノロジーと大手グループの総合力を活かし、地球規模の社会課題解決を牽引したい方 |
| 労働条件 |
■労働条件 ・勤務地：東京都品川区 ・リモートワーク：可（週1日程度のチーム出社日あり／在宅勤務メイン・顧客訪問時出張あり） ・受動喫煙対策：あり（敷地内禁煙 / 屋内喫煙専用室設置） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 大学院卒（修士）以上で、下記（1）〜（3）を満たす方（1） AI/機械学習のプログラム開発・データ分析関連業務（各3年以上）、生成AI/LLM/RAGの受託・プロダクト開発経験（1年以上） （2） 顧客対応経験（3年以上）および英語での読み書きスキル（TOEIC600点程度） （3） 材料科学・関連工学分野の基礎知識および開発プロセス知識 【歓迎（WANT）】 ・Kaggle Competitions Expert以上の実績（ソロシルバー以上歓迎）・MI/PI、材料シミュレーション（分子動力学、第一原理計算等）の経験 ・英会話での打合せが可能な英語力（TOEIC700点以上） ・論文・特許執筆経験、チームリードまたは社外共同プロジェクト推進経験 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/07/28 |
| 求人番号 | 9300821 |
採用企業情報
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