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【事業・組織構成の概要】
AIおよびデータ解析を用いた分析及びシステム開発を実施。データ整備・データガバナンス・データ活用基盤の設計／開発／運用を併せて行う。また、機械学習をはじめとする画像解析・言語解析・数値解析に関する各種技術の製品化とそれを用いたデータ分析プロジェクトの遂行を行う。
事業部内は、データサイエンティスト・アナリストチームと、AI技術製品化チームと、AI活用ソリューション企画開発チームと、AI活用PF製品企画開発チームで構成される。
【職務内容】
データ分析プロジェクトを遂行する。金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。PJにおいて、データ収集・可視化・モデル作成・評価・システム設計・システム実装・運用の一連をチームで実施。実際の担当職務は、個々人の得意領域を中心にアサインしつつも、経験獲得の意味で全ての工程を１度以上担当することを想定する。
【事業についての参考情報】
・NECのAI事業
https://jpn.nec.com/ai/index.html
・NECのデータアナリスト
https://jpn.nec.com/ai/consulting/analyst/index.html
【ポジションのアピールポイント】
１．アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、分析に対する幅広い経験を得ることができます。多数の社会実装を経験することで、AIやデータ分析が社会に貢献することを体験できることや、業界ごとに特有のAI開発・データ分析を行うことで知的好奇心を刺激されることも多い職務です。
２．分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像／言語／数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。そのため、社内外の論文調査やツール調査も頻繁に行い、PJで用いることも含め、最新技術へのキャッチアップを業務の中で行うことができます。
３．希望する場合、大型データ分析プロジェクトやデータ活用プロジェクトのプロジェクトマネジメントやコンサルティングを担当することができます。顧客や社会にとって価値がある、データ活用システムの在り方を企画・設計するとともに、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。
キャリアパスとしては、機械学習などのAI技術に精通したアナリストの上級クラスとなり高難度PJを遂行していくデータサイエンスエキスパートタイプと、データ活用に関する知見をもとに企業内のデータ活用方法をコンサルティングし運用までを取り仕切るデータ活用コンサルタント・データ活用プロジェクトマネージャータイプなどを想定します。
年齢分布も若く、技術に真摯でありながら社会貢献・課題解決意識の高いメンバーで構成されています。データアナリストとしてのキャリアを私たちと歩んでみませんか？応募をよろしくお願いします。