データサイエンティスト【初任勤務地:東京都/神奈川県/千葉県】

活かせる経験・スキル

• 課題に対して適切な分析テーマを設定し、問題点を整理したうえで、過去データを活用して仮説に基づく解決案を立案してきた経験・スキル
• データ分析に必要な能力（システムからのデータ抽出・加工、統計解析や機械学習モデルの構築・評価、プログラミング、さらには可視化による結果提示など）
• 分析結果をレポートや資料として整理し、関係者に説明・提案できるコミュニケーション力や経験があるとなおよい

【歓迎要件】

• PythonやR等のプログラミングスキル
• 大学・大学院での研究活動（AI、機械学習、統計解析、製造工学など）
• 製造業やものづくりに関する知見・興味
• LLM（大規模言語モデル）を活用した開発経験
• KKD（勘・経験・度胸）からデータドリブンへの変革に興味がある方
• SQL、データベース、クラウド環境（AWS、GCP、Azure）の利用経験
• 品質工学、FMEA、生産技術に関する知識
• Git／GitHubを使ったバージョン管理の経験
• インターンシップやPoC（概念実証）プロジェクトへの参加経験

求める人物像

データ分析や機械学習などの技術的スキルを活用しながら、事業課題の解決や意思決定の高度化に主体的に取り組める方。

また、データの取り扱いに関する倫理観を持ち、継続的に新しい技術や知識を学び続ける向上心のある方。

• 現場課題に向き合い、実践的な解決策を生み出せる方：製造現場の「属人的業務が多い」「熟練技術者が忙しい」といった実際の課題に対し、AIとデータを活用して価値を創出できる
• 継続的な学習意欲と技術への探究心がある方：AI／データサイエンス領域の最新技術（LLM、知識モデル化など）を積極的に学び、実務に応用できる
• ものづくりへの興味と理解がある方：技術だけでなく、製造業のビジネスや現場のリアルな課題に関心を持ち、ものづくり効率化に貢献したい意欲がある
• コラボレーション力とコミュニケーション力：他部門や現場の熟練技術者と協働し、専門外の方にも分析結果や技術価値をわかりやすく伝えられる
• 試行錯誤を楽しみ、成果にこだわれる方：PoC（概念実証）や育成トライアルを通じて仮説検証を繰り返し、KPI達成といった具体的な成果を追求できる

3～5年後のキャリア

• SGMO生産事業においては、実務経験を通じて段階的に専門性と影響範囲を広げ、3～5年後にはデータを活用して事業の意思決定を支える中核的な存在として活躍することを期待。

• 初期段階では、既存データを用いた分析やモデル構築、レポーティング業務を通じて、当社のビジネスやデータ環境への理解を深める。

• その後、自ら課題設定を行い、活用するデータとその分析手法の策定と結果解釈、施策提案までを一貫して担うデータサイエンティストとして、より高度な役割を担う。

• また、ビジネス側とも密に連携しながら、売上向上や業務改善、新規施策の立案など、ビジネス成果に直結するプロジェクトをリードする。

  専門性を深め、高度な分析・モデル構築を担うスペシャリストとしてのキャリア、もしくはチームやプロジェクトを牽引するリードデータサイエンティスト／データ活用推進担当としてのキャリアなど、志向や適性に応じた成長が可能。

• データ活用の仕組みづくりや分析文化の醸成を通じて、組織全体の価値創出に貢献。

勤務地

• 東京都
• 神奈川県
• 千葉県

業務紹介

• データ分析技術について

応募資格

2027年3月までに大学院、大学、高専（本科・専攻科）を卒業見込みの方

※なお、2025年3月以降に既卒の方も応募可能です

募集職種

募集職種

※将来的に会社の定める業務（出向含む）へ変更となる場合があります

選考内容

エントリーシート、ジョブマッチング（WEB適性検査、面談2～3回）

給料

（2026年実績）

大学院卒299,000円

大学卒275,000円

高専（専攻科）卒275,000円

高専（本科）卒233,000円

※時間外手当（超過勤務手当）は別途支給します

※通勤交通費は当社規定により支給します

昇給

給与の見直しは、年功ではなく個人の実績に応じて年1回行います。

賞与

業績給支給あり（年1回）

勤務地

愛知県稲沢市、愛知県幸田町、千葉県木更津市、東京都、神奈川県

※将来的に会社の定める場所（出向、在宅勤務実施場所含む）へ変更となる場合があります

勤務時間

8時30分～17時15分（実働7時間45分） ※完全フレックスタイム制あり

休日休暇

年間休日125日（土・日・GW・夏季・年末年始） 年次有給休暇、慶弔休暇など

福利厚生

社会保険完備（健康・厚生年金・雇用・労災）、社員寮、社宅制度、社員割引販売、契約保養所、社員食堂、売店、テニスコート、診療室、各種同好会活動、社員持株会、財形貯蓄制度他

教育制度

新入社員集合研修、階層別研修、技術研修、通信教育、語学研修、海外派遣研修プログラム、基幹人材育成プログラムなど

エントリー

第1期：2026年3月8日（日）締切

第2期：2026年3月22日（日）締切

第3期：2026年4月5日（日）締切

※エントリーシート提出および適性検査受検完了をもってエントリーとなります。

選考フロー

エントリーシート登録、適性検査実施 ジョブマッチング面談（2～3回）

• 内々定