【配属組織名】
Digital Innovation R&D 先端AIイノベーションセンタ 社会インテリジェンス研究部
【配属組織について（概要・ミッション）】
Lumada Data Science Lab.は、2020年に新設された事業部一体の研究所です。
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です。
その中で、我々の部署ではデータサイエンティストによるデータ分析等の業務の効率化するMLOps技術の開発に取り組んでいます。
データサイエンティストのための効率的な開発方式、データサイエンスノウハウの共有技術、AI/MLコードのシステム化技術、AI/MLコードの運用技術を開発し、日立グループ内のデータサイエンス部署への提供、もしくはお客様に提供するシステムへの組み込み等で事業に貢献しています。
【携わる事業・ビジネス・サービス・製品など】
�AIフレームワークの開発
データサイエンティストの開発効率性、および分析コードのシステム化・運用時に必要な処理（デプロイ・監視・修正等）を可能とする製品です。
製品URL:https://www.hitachi.co.jp/products/it/appsvdiv/service/justware/ai-apfw/index.html
ニュースリリース：https://www.hitachi.co.jp/New/cnews/month/2021/03/0323a.html
�Lumada Data Science Lab
データサイエンティストのトップ人財を結集して、事業部一体の組織です。
我々もそこに所属しつつ、そこに所属するデータサイエンティスト・エンジニア等と連携して、彼らの生産性の最大化を実現します。
組織URL：https://www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/about/ai/ldsl/index.html
書籍：「実践 データ分析の教科書 現場で即戦力になるデータサイエンスの勘所」株式会社日立製作所 Lumada Data Science Lab. (監修)の内、「第5章 データサイエンスの現場適用とは」に関連する様々な取り組み
【募集背景】
日立グループではDX事業を推進しており、その中でデータサイエンティストの働きの重要性が高まっております。
それとともに、顧客案件でつちかったデータサイエンスのノウハウを、海外を含めた日立グループ内のデータサイエンティスト間で共有することや、DXシステムから取られるデータをうまく活用してお客様事業を伸ばしていくことが重要になってきております。
データサイエンティストやそのシステム化を担当するエンジニアと協業しながら、最新の技術/OSS等を活用して彼らの生産性を向上させるとともに、彼らの作ったAI/MLコードを迅速にシステム化して、国内から海外、海外から国内へのディリバリして、国内外の顧客との協創を成功に導く技術・ソリューションを開発することができる新たなリーダーを募集します。
【職務概要】
ミッション：
データサイエンティスト、システムエンジニアの作業性を改善し、日立グループのDXソリューション・サービスの展開スピード、価値向上に寄与するMLOps関連技術・ソリューションを提案・開発すること
期待する役割・責任：上記ミッションを実現するために、
・顧客・日立グループ内のデータサイエンティスト部門、システム化部門等と連携した課題の定義すること、
・最新のMLOps関連技術・OSS・サービスを活用して、課題を解決する技術・ソリューションを開発し、検証すること、
・海外の技術者と協力して、国際的なディリバリ環境を整備すること、
・技術を特許にまとめること、
・複数の研究者をとりまとめて、関連する研究テーマをリードすること
【職務詳細】
・全社および事業部門への新規研究・事業の提案と、技術・ソリューション開発
・国内外のデータサイエンス・システム化部門や顧客とのPOC推進と、技術のエンハンス
・特許創出、ニュースリース、学会発表
・研究テーマ・研究プロジェクトのリーダ
【ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス】
MLOpsという新しい技術分野にチャレンジするとともに、その技術を活用して、日立が開発する次世代の社会インフラの根幹となるAIシステムという、最先端の顧客案件に関わることができます。
また、それらの技術を海外に広げるため、海外の研究者等と協業する機会もあります。
キャリアとしても、事業部への転籍や、研究を突き詰めていくことも可能で、様々な選択肢を提供できます。
【働く環境】
・配属組織/チーム：10〜20人規模のチームで、若手からベテランまで様々です。
ITやデジタル系専門の方から、産業分野、機械分野などの様々なバックグラウンドを持ったメンバーで構成されています。
互いの異なる専門性を活かし、相互に協力して取り組む雰囲気をもったチームです。
・働き方：在宅勤務可。現在は、基本在宅勤務で、必要に応じ出社しディスカッションをしたり、事業部や顧客との打ち合わせで東京のオフィスに出張する事も発生する可能性あり。
【必須条件】
・大学院修士課程修了
・TOEIC700点以上
・会社でのソフトウエア開発経験(3年以上)
・プロジェクトリーダー又はサブリーダーとして製品開発、サービス開発、SIなどのシステムに関する研究開発/事業化プロジェクトに参画し、成功裡に完了させた経験
【歓迎条件】
・MLOps関連のOSS(Kubeflow、MLFlow等)やCloudサービス(AWS Sagemaker等)を活用したシステム構築等を行った経験
・データ分析・機械学習等を自分で行った経験(大学時代の研究可)
・海外業務経験、もしくは海外研究者・事業者との協業経験
・国際学会での発表経験
・自分が開発した製品の製品化経験と、それを通じた社外表彰
【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＞
弊社の掲げるビジョンである和・誠・開拓者精神を実践できる人物。
【和】臆せず奢らず、顧客や事業部門の方々と会話をして業務を進められる。
【誠】技術に決して固執せず、顧客の真の課題をとらえて御客様にとって最適なソリューションを提案する。
【開拓者精神】最新のビジネス動向や技術動向を、ニュースや研究論文などを通じて常に収集して、自社ビジネスに生かす。新たなものごとに取り組む。
【最終学歴】
大学院卒（修士）以上
【ポジション】
主任クラス
※募集開始時のであり、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：561,000円〜632,000円
■年収：9,500,000円〜10,800,000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。
【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、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)
【更新日】
2026年6月1日
中央研究所（東京都国分寺市）
