【71】【主任】研究開発・製造立上げをデータサイエンスで進化させるコンサルタント(AIforScience)

職務内容

配属組織名

デジタルサービスビジネスユニット(フロントサービス) フロントサービス事業統括本部 サービス事業創生本部

配属組織について（概要・ミッション）

■組織のミッション：最先端技術を用いて、デジタルサービスユニットをデジタルソリューションで牽引
■担当業界：素材産業を中心とした民間企業のR&D部門
■解決課題：2030年エネルギー需要50%増による資源不足問題の解決
■解決手段：素材産業による革新的新材料創出を日立のデジタルソリューションで支援
■提供サービス：材料開発ソリューション
https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/service.html

■組織構成：マネージャ3名、データサイエンティスト20名、データエンジニア5名、ITエンジニア5名

携わる事業・ビジネス・サービス・製品など

材料開発ソリューション
従来、研究者の勘や経験、膨大な実験回数で築かれてきた材料開発を、多様な材料データから材料開発の指針を見いだすMIという手法が大きく変えようとしています。
国内外で素材産業のR&D部門がMI導入を本格的に進めており、新規市場形成および成長が進行しています。
日立は、グローバルな材料開発競争の激化を見越し、MIを用いた材料開発の導入をめざす素材産業に対して、MIを適用した「材料開発ソリューション」を2017年11月から提供開始しています。
■参考URL：
https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/analysis_environment.html

■ニュースリリース・記事など
https://www.hitachi.co.jp/Prod/comp/app/mi/newstopics.html

募集背景

温室効果ガスの実質排出量ゼロ(カーボンニュートラル)の達成、サーキュラーエコノミーによる低環境負荷の資源循環型社会への移行、グローバルサプライチェーンの安定化が社会課題としてあがっています。これらの社会課題の解決策の1つは省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料や再生材の利活用促進だと考えられており、その重要性はますます高まっています。
日立は素材産業や大学/研究所と協創することで革新的新材料創出や再生材の利活用促進といった材料開発でのイノベーションを日立のデジタルソリューション：「材料開発ソリューション」で支援する取組みを開始しています。
具体的には、研究開発の高効率化を支えるマテリアルズ・インフォマティクス(MI)や製造プロセスの最適化を支えるプロセス・インフォマティクス(PI)を用いて、研究者やプロセスエンジニアといったフロントラインワーカの生産性向上に貢献しています。さらに再生材の利活用促進につながるサービスとして、再生材マーケットプレイスの事業化を進め、サーキュラーエコノミーの実現に貢献しています。
これにより、新たな研究/製造知見の獲得や迅速な新素材の研究/製造探索や所望する再生材の早期購入を可能とするなど、材料開発のさらなる高度化・効率化を実現しています。
このたび本事業の拡大に伴い、「材料開発ソリューション」を推進するデータサイエンティストを募集します。

職務概要

ミッション

• 業界・企業の課題把握及びその課題解決のためのデジタル化・DX提案を立案・実践
• 社内関連部門(営業、研究、関連グループ会社等)と連携し、材料開発ソリューションを推進
• 材料開発ソリューションのエンハンス(ビジネスデザインの具現化及び当該デザインの事業化)を実践

お任せしたい業務

• お客さまのビジネス課題のヒアリング
• 課題解決に向けたソリューションの立案と提案
• お客さまデータ分析によるビジネスインサイトの提供
• 機械学習モデルの設計、構築、実装、チューニング

実装した機械学習モデルはデータサイエンティストとデータエンジニアが連携してサービス開発を行い、SaaS提供まで一気通貫で手掛けます。

職務詳細

①受注前活動

• 材料開発/MI・PIのドメインナレッジを活かしたお客さまへの提案活動
• 学会、研究会への参加、論文・特許の執筆
  ②プロジェクトの立ち上げ
• お客さまへのヒアリング、課題分析、仮説立案
• 課題解決方針の設計・提案
• ビジネスインサイトの導出
  ③データ分析・評価
• 機械学習、AIを活用したお客さま材料データの分析
• 機械学習、AIの設計、構築、実装、チューニング
• 分析結果の報告と材料開発指針、ビジネスインサイトの提案
• お客さま社内でのデータ利活用コンサルティング
  ④サービス移行・運用
• 材料データ分析基盤への分析機能の実装(データエンジニアと連携)
• 材料データ分析基盤の活用コンサルティング

※ポジションについては、材料開発・データサイエンス・データエンジニアリング等、応募者の方のご経験及びキャリア志向等を踏まえて、具体的な検討を行います。

ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス

• お客さまの材料開発に対する課題に対して、データベース、機械学習、AIなどを活用することによって、効率的な材料選定および性能検証を実現させる解決策を提示し、お客さまの生産性向上に寄与できることが魅力であり、やりがいです。
  特に難しい課題に対してお客さまに解決策を提示でき、お客さまから感謝されたときは大きな満足感が得られます。
  さらに自分の解決策が省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出といった社会的課題の解決策に繋がることも大きな魅力です。
• 最新の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を駆使する業務ですが、日立の機械学習、AIの研究者と議論を重ねながら最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を修得できることが魅力です。
  また修得した最先端の機械学習、AIを用いたデータ分析技術を用いたビジネスの事業化を経験することができることも大きな魅力です。

働く環境

①約20名のデータサイエンティスト集団で、リーダクラス含めて30代前半以下のメンバが多い、若手主体のチームとなっている。(若手でも、チームのリーダーとして活躍しているメンバもいる。)メンバ同士の年齢が近いこともあり、個人の悩み・疑問・意見が言いやすい風通しの良い職場である。また、弊社でMIビジネスを立ち上げた人がビジネスオーナーとして、チーム及び全ビジネスをけん引している。
②在宅勤務を主体としているメンバが多く、個々がデータ分析等に集中しやすい環境で勤務している。週に1日をチームの出社日としており、その日はメンバ間でのコミュニケーションを含める機会となっている。同じ部門のデータエンジニアとはビジネスについて深く連携を行っている。その他に他部門のデータサイエンティストと連携や意見交換をする機会がある。また、最新技術を追求するため、研究開発部門との連携も実施している。担当顧客によっては、国内・海外に出張し、顧客訪問する場合もある。

※上記内容は、募集開始時点の内容であり、入社後必要に応じて変更となる場合がございます。予めご了承ください。

応募資格

必須条件

以下(1)(2)いづれかのご経験をお持ちの方
(1)

• Sierやコンサルティング会社などでAI・機械学習を用いたデータ分析関連業務(分析支援・コンサルティング等)経験(3年以上)
• 顧客へのソリューション提案／折衝経験
  ※AI・機械学習(テーブル・画像・テキストタスク)において頻繁に使用されるアルゴリズムや評価指標への理解／生成AI・LLM・RAGに関するプログラム開発経験をお持ちの方歓迎

(２)

• メーカーなどで材料工学分野の知識、データサイエンスを用いた生産技術やプロセス開発のご経験

歓迎条件

(1)下記の実績をお持ちの方：

• データ分析コンペティションプラットフォームKaggleの称号(Kaggle Competitions Expert以上、ソロでのシルバーメダル以上の獲得経験有が望ましい)
  (2)下記のご経験やスキルをお持ちの方：
• 企業における材料開発経験、MI・PI経験、材料シミュレーション経験(分子動力学計算、第一原理計算など)
• ビジネスレベルの英語力(英会話での打合せに支障がないレベル、TOEIC600～700点以上)
• 論文・特許の執筆経験
• 5名以上のチームのプロジェクトをリードした経験、社外と共同したプロジェクトの推進経験

求める人物像

※期待行動・コンピテンシー等

全職種共通（日立グループ コア・コンピテンシー）

• People Champion（一人ひとりを活かす）：
  　多様な人財を活かすために、お互いを信頼しパフォーマンスを最大限に発揮できる安心安全な職場(インクルーシブな職場)をつくり、積極的な発言と成長を支援する。
• Customer & Society Focus（顧客・社会起点で考える）：
  　社会を起点に課題を捉え、常に誠実に行動することを忘れずに、社内外の関係者と協創で成果に責任を持って社会に貢献する。
• Innovation（イノベーションを起こす）：
  　新しい価値を生み出すために、情熱を持って学び、現状に挑戦し、素早く応えて、イノベーションを加速する。

その他職種特有

• お客さまの課題に対し、新しいアイデアで解決策が提示・実行できる人物
• 自分の新しいアイデアをチームメンバに共有・共感を得られる人物
• データから新しいビジネス価値を創造でき、それをITシステムで表現できる人物

最終学歴

大学院卒（修士）以上

待遇

想定ポジション

主任クラス
※募集開始時の想定であり、選考を通じて決定の上、オファー時にご説明いたします。

給与

■月給：463,000～605,000円
■年収：7,800,000～10,300,000円

(参考)ポジション別の理論年収
事業部長・本部長クラス：約1,700万円～4,100万円（＋賞与業績反映分＋諸手当）
部長クラス：約1,450万円～2,000万円（＋賞与業績反映分＋諸手当）
課長クラス：約1,150万円～1,500万円（＋賞与業績反映分＋諸手当）
主任クラス：約830万円～1,080万円（＋賞与業績反映分＋諸手当）
担当者クラス：約530万円～800万円（＋賞与業績反映分＋諸手当）
※内訳：月給12か月分および標準的な賞与（賞与業績反映分、時間外勤務手当や住宅手当などの諸手当は別途支給。ただし、主任クラスおよび担当者クラス上限の年収は、裁量労働勤務手当を含む）。
※事業部長・本部長クラス上限の年収は、株式報酬を含む水準（一部対象者のみ）。
※担当者クラス下限の年収は大学学部卒初任給ベースで算出。
※ポジションの職責の大きさに応じて報酬を決定するため、同じクラスの中でも年収の幅があります。
※応募求人の具体的な給与情報は、上段の「月給・年収」をご確認ください。

福利厚生

住宅手当（最大60万円/年）、寮・社宅、カフェテリアプラン（12.2万円相当/年）、子ども・介護等支援手当、仕事と育児・介護の両立に関する各種支援制度（両立費用の支援、相談窓口など）、持株制度、退職金制度、企業年金制度など
※各種手当および制度には適用条件があります。詳しくは入社後にご確認ください。

勤務時間

8:50～17:20（実働7時間45分、休憩45分）
※事業所によって時間帯が異なる場合あり。

その他採用条件についてはこちら

更新日

2026年5月26日

※上記待遇情報は募集開始時の想定です。選考を通じて最終的な内容を決定し、オファー時にご説明いたします。

勤務地

日立大森ビル（東京都品川区南大井）