仕事内容:
■ 仕事内容
外資系グローバル金融サービスグループの日本法人にて、AIチームの体制拡大に伴いシニアデータサイエンティストを募集します。生成AI（Generative AI）と予測AI（Predictive AI）の両領域で高度なAIソリューションの設計・実装を担い、社内業務の最適化に加え、営業・商品・サービスの高度化に貢献していただきます。
主な業務内容：
- 機械学習領域：分類・回帰・時系列モデルの設計と実装。特徴量エンジニアリングからモデル評価・運用まで、ライフサイクル全体をオーナーとして担当
- 生成AI領域：RAG、ベクトル検索、Embedding、マルチエージェント・オーケストレーションなどのコア技術と、LLMプラットフォーム（Azure OpenAI等）およびLLM/SLMファインチューニングを組み合わせ、ユースケース・コスト・レイテンシ・規制要件に最適化したAIソリューションを設計・構築
- ユースケースごとのAI評価（AI Evaluation）フレームワークの設計、およびMLOps／LLMOps（モニタリング、ドリフト検知、継続的改善）の運用による、本番環境での品質担保と改善
- チェンジマネジメントを考慮しながら、効果に関するビジネスケースの策定・提案を含め、プロジェクトを一気通貫で推進
- 仮説設定 → データ分析 → 検証 → 提言のサイクルを回し、ステークホルダーとの協働を通じて意思決定とAI活用の定着を牽引
- ビジネス・IT・データ部門およびアジア／グローバル拠点と連携し、要件定義からモデル開発、評価、AIガバナンス、本番リリースまでを遂行
- 日本語・英語（その他言語）を活かし、コミュニケーション・ドキュメンテーション・技術コンサルティングを通じてビジネス部門と技術部門（およびアジア／グローバル）の橋渡し役を担当
- シニアデータサイエンティストとして、豊富な実務経験と高い視座をもとに、Responsible AI およびAIガバナンスにおいて主導的な役割を担う
- ジュニアメンバーの業務監督、技術指導・メンタリング。プロセス・手法・ツールのベストプラクティス標準化を通じたチーム全体のケイパビリティ向上
※ピープルマネジメント（部下の人事管理）：なし
Job Description
A leading international financial services group is expanding its AI team in Japan. As a Senior Data Scientist, you will design and implement advanced AI solutions across both Generative AI and Predictive AI, optimizing internal operations while enhancing Sales, Products, and Services.
Key responsibilities:
- Design and implement machine learning models (Classification, Regression, Time Series), owning the full lifecycle from Feature Engineering through model evaluation and operations
- Build optimal Generative AI solutions tailored to use case, cost, latency, and regulatory requirements — combining RAG, Vector Search, Embedding, and Multi-Agent Orchestration with LLM platforms (e.g. Azure OpenAI) and LLM/SLM fine-tuning
- Design AI Evaluation frameworks and operate MLOps / LLMOps (monitoring, drift detection, continuous improvement) for production solutions
- Own projects end-to-end, including building and presenting business cases, with Change Management in mind
- Work through hypothesis setting, data analysis, validation, and recommendation on business problems, driving stakeholder decision-making and AI adoption
- Collaborate with Business, IT, Data, and Asia/Global counterparts from requirements definition through model development, evaluation, AI Governance, and production release
- Act as a bridge between business and technical teams using Japanese/English language capabilities
- Take a leading role in Responsible AI and AI Governance
- Supervise and mentor junior Data Scientists; standardize processes, methodologies, and tools as best practices
People Leader Role: No
アピールポイント:
■ アピールポイント
- PoC止まりではなく、規制業界の本番環境で稼働する生成AIソリューションを手がけられる
- 機械学習モデリング、生成AIアーキテクチャ、評価フレームワーク、LLMOpsまでAIライフサイクル全体を担当
- アジア・グローバル拠点のカウンターパートと直接連携できる国際的な環境
- Responsible AI およびAIガバナンスの基準づくりに実質的に関与できる
- 人事管理の負荷を負わずに、技術リーダーシップとメンタリングの裁量を持てる
- 東京勤務・ハイブリッドワーク
- 日本語と英語を日常的に使用するバイリンガル環境
Selling Points
- Work on production-grade Generative AI — not proof-of-concept projects — in a highly regulated, high-impact environment
- Full ownership of the AI lifecycle: ML modeling, GenAI architecture, evaluation frameworks, and LLMOps
- Direct exposure to Asia and Global counterparts within an international financial services group
- Genuine influence over Responsible AI and AI Governance standards
- Technical leadership and mentorship scope without people-management overhead
- Hybrid working in Tokyo
- Bilingual environment where both Japanese and English are used daily
求める人材:
■ 求める人材
【必須要件】
- データサイエンス、コンピュータサイエンス、数学、工学、統計学など定量分野の修士以上の学位、または同等の実務経験
- データサイエンスによるビジネス課題解決の経験5年以上。直近で生成AIアプリケーション（AIアシスタント、AIエージェント等）の構築に従事していること。業界不問
- 統計解析、教師あり／教師なし学習、時系列分析、特徴量エンジニアリング、モデル評価、モデルライフサイクル管理などの機械学習実務経験
- 生成AIアプリケーション（RAG、Agentic AI等）の設計・実装経験
- AI評価フレームワークおよびLLMOps／MLOpsの本番運用経験
- Python、SQL等の高いプログラミングスキル。プロンプトエンジニアリング、およびLangGraphやAKKAなどのエージェンティックAIフレームワークの使用経験
- AIエンジニアリング・IT・ビジネス部門を横断したデータサイエンスプロジェクトの一気通貫でのリード経験（ステークホルダーマネジメント、ジュニアメンバーの育成を含む）
- 高度なデータサイエンスの概念を技術者・非技術者の双方に説明でき、アジア地域のチームと円滑に協働できるコミュニケーション能力
- 日本語：JLPT N2相当以上（ビジネスレベルでの円滑なコミュニケーションが可能なこと）
【歓迎要件】
- LLM／SLMのファインチューニング実務経験
- Azure、Databricks、Sparkなどビッグデータ処理基盤の実務経験
- AIガバナンス、Responsible AI の原則に対する理解と実務経験
- 業務・学術・個人プロジェクトのいずれかにおけるR&Dの経験または実績
- 変化の速いデータサイエンス領域において自ら方向性を描く姿勢と、技術トレンドを継続的に学び業務に反映する姿勢
Desired Personnel
Required:
- Advanced degree in Data Science, Computer Science, Mathematics, Engineering, Statistics, or another quantitative field — or equivalent practical experience
- 5+ years solving high-impact business problems with data science, with recent focus on building Generative AI applications (AI Assistant, AI Agent, etc.). Industry agnostic
- Practical ML experience: statistical analysis, Supervised/Unsupervised Learning, Time Series, Feature Engineering, Model Evaluation, Model Lifecycle Management
- Experience designing and implementing Generative AI applications (RAG, Agentic AI)
- Production experience with AI Evaluation frameworks and LLMOps / MLOps
- Strong Python and SQL; prompt engineering and frameworks such as LangGraph or AKKA
- Proven track record leading data science projects end-to-end across AI Engineering, IT, and Business, including stakeholder management and coaching junior members
- Ability to explain sophisticated data science concepts to both technical and non-technical audiences
- Japanese: JLPT N2 or above (business-level communication)
Preferred:
- LLM / SLM fine-tuning experience
- Big data platforms such as Azure, Databricks, Spark
- Understanding of AI Governance and Responsible AI principles
- R&D experience through work, academic background, or personal projects
- Self-directed, continuous learner who tracks and applies emerging technology trends
勤務時間・曜日:
・Working hours: 40 hours per week
・勤務時間：週40時間
休暇・休日:
■ 休日・休暇
- 完全週休2日制（土・日）
- 祝日
- 年末年始休暇
- 年次有給休暇
- 慶弔休暇
- 産前産後休暇、育児休業、介護休業
Vacations and Holidays
- Two days off per week (Saturday, Sunday)
- National holidays
- Year-end and New Year holidays
- Annual paid leave
- Congratulatory and condolence leave
- Maternity / paternity leave, childcare leave, nursing care leave
給与:
■ 給与
- 基本給：年収 〜1,200万円（経験・スキルを考慮のうえ決定）
- 賞与：年1回、基本給の18%（業績連動）
Salary
- Base salary: up to JPY 12,000,000 per year (determined based on experience and skills)
- Annual bonus: 18% of base salary (performance-linked)
その他:
雇用形態: 正社員
給与: 10,000,000円 - 12,000,000円 年俸
平均所定労働時間（1か月当たり）: 160時間
