データサイエンティスト・AIの職務経歴書サンプル
データサイエンス・AIの求人で企業が記載している業務内容をもとにした、職務経歴書の記載例です。補佐・担当・統括の役割別サンプルと、19業務の例文を掲載しています。
役割別の職務経歴書サンプル
同じ業務でも、関わり方によって書き方が変わります。氏名・会社名・期間と、人数や金額などの数字は「○」で示しています。ご自身の内容に置き換えてください。
補佐として関わった場合のサンプル
職務経歴書
20XX年X月X日現在 氏名 ○○ ○○
【職務要約】
データサイエンス・AIとして約○年間、事業データ分析、AIプロダクトの設計・実装、要件定義・ソリューション提案に従事。
【職務経歴】
【業務内容】
- ・ シニアアナリストが設定した分析テーマに対するデータ抽出・探索的分析を担当（SQL・Python）
- ・ テックリードの設計に基づくAIプロダクトの担当機能の実装・テスト（Python・TypeScript）
- ・ プロジェクトリーダーの指示のもとでの顧客ヒアリングの記録・要件定義書のドラフト作成（○件）
- ・ MLリードの指示のもとでの学習データの準備・モデル学習実験の実施（Python・PyTorch）
- ・ プロジェクトリーダーの指示のもとでのAIツール導入時の研修資料作成・問い合わせ対応（○部門）
- ・ MLOpsリードの指示のもとでのデプロイパイプライン・監視設定の一部実装（Amazon SageMaker・Vertex AI）
担当として遂行した場合のサンプル
職務経歴書
20XX年X月X日現在 氏名 ○○ ○○
【職務要約】
データサイエンス・AIとして約○年間、事業データ分析、AIプロダクトの設計・実装、要件定義・ソリューション提案に従事。
【職務経歴】
【業務内容】
- ・ 事業・顧客データの分析を一貫して担当（SQL・Python）、論点設定から分析、事業部門への改善提案まで
- ・ AIプロダクトの機能開発を一貫して担当（Python・TypeScript）、アーキテクチャ設計から実装・テスト・リリースまで
- ・ 顧客ヒアリングから論点整理・要件定義、データ・AIソリューションの提案までを担当（○件）
- ・ 機械学習モデルの構築を一貫して担当（Python・PyTorch）、特徴量設計から学習・評価・チューニングまで
- ・ 業務へのAIツール導入を一貫して担当（○部門）、活用テーマの発掘から展開・利用者研修・利用状況の把握まで
- ・ 機械学習モデルの本番デプロイを担当（Amazon SageMaker・Vertex AI）、推論API・デプロイパイプライン・監視の構築
統括した場合のサンプル
職務経歴書
20XX年X月X日現在 氏名 ○○ ○○
【職務要約】
データサイエンス・AIとして約○年間、事業データ分析、AIプロダクトの設計・実装、要件定義・ソリューション提案に従事。
【職務経歴】
【業務内容】
- ・ 事業データ分析の統括（SQL・Python）、分析テーマの優先順位決定、アナリストの分析のレビュー、経営層への提案
- ・ テックリードとしてAIプロダクト開発を統括（Python・TypeScript）、アーキテクチャ設計・技術選定、チームのコードレビュー
- ・ 顧客との要件定義・ソリューション設計の統括（○件）、ワークショップ運営、方針決定、チームの提案内容のレビュー
- ・ 機械学習モデル開発の統括（Python・PyTorch）、手法選定、実験結果のレビュー、MLエンジニアの指導
- ・ 全社AI導入の統括（○部門）、優先テーマ・利用ルールの策定、導入チームのマネジメント
- ・ MLOps設計の統括（Amazon SageMaker・Vertex AI）、デプロイ・監視の標準策定、本番モデルを運用するエンジニアの指揮
例文は、当社が収集している日本の求人で企業が記載している業務内容を職種ごとにまとめ、特定の企業の文章は使わずに書き起こしたものです。
求人に多い記載
同じ職種の求人で、企業が業務内容と応募資格に記載している項目です。職務経歴書に書く業務を選ぶときの参考にしてください。
データサイエンス・AIの求人
297件・126社
業務内容に多い記載
機械学習モデルの構築
211/297件71%
データパイプライン設計・開発
150/297件51%
合意形成
118/297件40%
プロジェクトマネジメント
96/297件32%
コンサルティング
72/297件24%
チームのマネジメント
65/297件22%
設計・開発
55/297件19%
ジュニアメンバーのメンタリング
53/297件18%
応募資格に多い記載
プログラミング言語の経験
160/297件54%
コミュニケーション力
93/297件31%
課題解決能力
92/297件31%
継続的に学ぶ意欲
72/297件24%
論理的思考能力
51/297件17%
当社が収集している求人のうち、直近90日間に確認できたものを集計（2026年10月時点）。割合は、その項目を記載している求人の割合です。表記は日本語の求人で使われている語句で、日本語の表記を確認できた項目のみ掲載しています。
業務別の例文
業務ごとに、補佐・担当・統括の3つの例文を掲載しています。サンプルとは別の言い回しです。
分析・示唆出し
事業データ分析
求人での記載：顧客・ユーザー行動・事業データの分析による課題特定、仮説構築、事業部門への改善提案
- 補佐
- シニアアナリストの指示のもとでの、事業課題に関するデータ抽出と探索的分析（SQL・Python）
- 担当
- 論点設定から分析、事業部門への改善提案までの事業データ分析の実務全般（SQL・Python）
- 統括
- 分析テーマの優先順位を決定し、アナリストの分析をレビューした上で経営層へ提案（SQL・Python）
KPI可視化・レポーティング
求人での記載：KPI設計、BIツールによるダッシュボード構築、事業部門・経営層向けの定期レポート作成
- 補佐
- 定期レポートの更新と担当ダッシュボードの作成（Tableau・Looker）（ダッシュボード○件）、アナリティクスリードを補佐
- 担当
- KPI定義、ダッシュボード構築、定期レポート作成を一貫して担当（Tableau・Looker）（ダッシュボード○件）
- 統括
- 経営層と指標を定め、ダッシュボード・レポートを構築するアナリストを指揮（Tableau・Looker）（ダッシュボード○件）
A/Bテスト・効果検証
求人での記載：PdM・エンジニアと連携した仮説立案、A/Bテスト・パイロットの設計・実施、効果検証とレポート作成
- 補佐
- A/Bテストの実施設定と結果集計を担当（○件）、リードアナリストの設計に準拠
- 担当
- 仮説立案、サンプルサイズ設計、効果検証、レポート作成までのA/Bテスト実務（○件）
- 統括
- プロダクトのテスト基準と優先順位を定め、チームのテスト設計・結論をレビュー（○件）
統計解析
求人での記載：臨床試験・調査・リアルワールドデータの統計解析計画の策定と実施、手法選定、基準に沿った解析報告
- 補佐
- 統計解析における集計表の作成と担当解析の実施（SAS・R）、統計責任者の解析計画に準拠
- 担当
- 手法選定、解析計画の策定、解析実施、結果報告までの統計解析業務（SAS・R）
- 統括
- 解析手法と報告基準を定め、統計担当者の成果物をレビュー（SAS・R）
実装・データ基盤
AIプロダクトの設計・実装
求人での記載：AI・研究成果をプロダクトに組み込むシステムのアーキテクチャ設計・機能実装、コードレビュー
- 補佐
- AIプロダクト開発における担当機能の実装・テストを担当（Python・TypeScript）、テックリードの設計に準拠
- 担当
- アーキテクチャ設計から実装、テスト、リリースまでのAIプロダクト機能開発（Python・TypeScript）
- 統括
- テックリードとしてAIプロダクトのアーキテクチャと技術選定を決定し、チームのコードをレビュー（Python・TypeScript）
MLOps・モデル運用
求人での記載：MLOpsの設計・構築、推論API・デプロイパイプラインの開発、本番モデルの監視・最適化
- 補佐
- モデルのデプロイパイプラインと監視の担当部分の構築（Amazon SageMaker・Vertex AI）、MLOpsリードを補佐
- 担当
- 推論API、デプロイパイプライン、監視の構築による機械学習モデルの本番化（Amazon SageMaker・Vertex AI）
- 統括
- 本番モデルのデプロイ・監視基準を策定し、運用を担うMLOpsエンジニアを指揮（Amazon SageMaker・Vertex AI）
データパイプライン構築
求人での記載：データの抽出・加工・集計、分析・AI向けデータパイプライン・データ基盤の構築・運用、データ品質管理
- 補佐
- データパイプラインのうち担当部分の抽出・加工処理を実装（SQL・Python）、データリードを補佐
- 担当
- データの抽出・加工・品質管理を含む分析・AI向けデータパイプラインの構築・運用を担当（SQL・Python）
- 統括
- 分析・AI向けデータ基盤のパイプライン設計方針とデータ品質ルールを定め、データエンジニアを指導（SQL・Python）
マネジメント・顧客対応
要件定義・ソリューション提案
求人での記載：顧客・事業部門の課題ヒアリング、論点整理・要件定義、データ・AIを用いた解決策の提案
- 補佐
- 顧客ヒアリングの議事録作成と要件定義書の起案を担当（○件）、プロジェクトリーダーを補佐
- 担当
- 顧客課題のヒアリング、要件定義、データ・AIを用いた解決策の提案を一貫して担当（○件）
- 統括
- 顧客ワークショップを主導して解決方針を決定し、チームの提案内容をレビュー（○件）
データ・AI活用の企画
求人での記載：事業部門と連携したデータ・AI活用施策の企画、課題の構造化・優先順位付け、戦略から実行計画への落とし込み
- 補佐
- データ・AI活用施策の企画における論点整理、調査、計画書の起案を担当
- 担当
- 課題の構造化と優先順位付けから実行計画・ネクストアクションの策定までのデータ・AI活用施策の企画を担当
- 統括
- 部門のデータ・AI戦略と投資優先度を経営層と定め、各チームの計画・OKRを設定
データ・AIプロジェクト管理
求人での記載：データ・AIプロジェクトの計画・進捗・品質管理、関係部門との調整、ベンダー・パートナーの管理
- 補佐
- データ・AIプロジェクトにおけるスケジュール・議事録・課題管理を担当（○件）、プロジェクトマネージャーを補佐
- 担当
- 計画策定から進捗・品質管理、ベンダー調整、納品までのデータ・AIプロジェクト管理（○件）
- 統括
- データ・AIプロジェクトの納期・品質のコミットを定め、PMとベンダー契約を管理（○件）
ナレッジ共有・技術発信
求人での記載：技術ドキュメントの整備、勉強会の運営、技術ブログ・事例の外部発信、開発標準・ノウハウの体系化
- 補佐
- ナレッジ共有に向けた担当分の技術ドキュメント・スライドの作成、リーダーの定めた構成に準拠
- 担当
- 勉強会の企画・運営、技術ブログの執筆、プロジェクト・手法の文書化を担当
- 統括
- ナレッジ基盤を整備し、データ・AI組織のドキュメント・開発標準を策定
チームマネジメント・育成
求人での記載：データサイエンス・AIチームのマネジメント、アサイン、若手メンバーの育成、採用・評価
- 補佐
- 若手メンバー・インターンの育成とコード・分析レビューを担当（○名体制）、チームマネージャーを補佐
- 担当
- メンバーのアサインから目標設定、育成・評価までのチーム運営全般（○名）
- 統括
- 複数チームからなるデータ・AI組織の体制と採用を決定し、各チームリーダーを育成（○名）
プリセールス・技術提案
求人での記載：営業と連携した技術プレゼン・デモ・実証実験の提案、見積もり・スケジュール作成、技術折衝
- 補佐
- 商談に向けたデモ環境の構築と技術資料の作成を担当（○件）、プリセールスリードを補佐
- 担当
- 技術プレゼン、デモ、見積もり・スケジュール作成までのプリセールス業務を一貫して担当（○件）
- 統括
- 提案範囲と見積もりを決定し、技術折衝とプリセールスチームの指導を担当（○件）
モデル構築・機械学習
機械学習モデル構築
求人での記載：機械学習・深層学習モデルの構築・学習・評価、論文手法の調査・実装
- 補佐
- 機械学習モデル開発における学習データ整備と担当実験の実行（Python・PyTorch）、MLリードを補佐
- 担当
- 特徴量設計、モデル学習、評価、チューニングまでの機械学習モデル開発（Python・PyTorch）
- 統括
- モデリング手法を選定し、MLエンジニアの実験結果をレビュー・指導（Python・PyTorch）
研究開発
求人での記載：研究テーマの立案、文献調査、実験計画・評価実験、論文・学会発表・特許による成果発信
- 補佐
- 主任研究者の指示のもとでの文献調査と担当実験の実施（成果：学術論文・国際会議論文）
- 担当
- 文献調査、実験設計、評価実験、成果発信までの研究テーマの遂行（成果：学術論文・国際会議論文）
- 統括
- 研究テーマを選定し、実験計画のレビューと研究者の指導を実施（成果：学術論文・国際会議論文）
予測・最適化モデル
求人での記載：需要・売上予測、パーソナライズ・検索ランキングモデル、価格・配分などの数理最適化の開発
- 補佐
- 予測・最適化モデル開発におけるデータ準備と担当検証の実施（需要予測・売上予測）
- 担当
- 需要分析、モデル構築、精度検証、業務への導入までの予測・最適化モデル開発（需要予測・売上予測）
- 統括
- 手法と精度目標を定め、予測・最適化モデルを開発するデータサイエンティストを指揮（需要予測・売上予測）
画像・映像AI
求人での記載：画像認識・画像生成・映像処理などのAIモデル・アルゴリズム開発、衛星画像の前処理・解析
- 補佐
- 画像・映像AIモデル開発における学習データ準備・アノテーションと担当実験の実施（画像・映像）
- 担当
- 前処理、アルゴリズム設計、学習、評価までの画像・映像AIモデル開発（画像・映像）
- 統括
- 画像・映像AIの技術方針と手法を定め、モデルを開発するエンジニアを指導（画像・映像）
生成AI
AI導入・活用推進
求人での記載：業務へのAI活用テーマの発掘、各部門へのAIツール・ソリューション導入、定着化支援
- 補佐
- AIツールの社内展開における研修資料の作成とユーザーからの問い合わせ対応を担当（○部門）
- 担当
- 各部門との活用テーマ整理、AIツールの展開、利用者研修、利用状況のモニタリング（○部門）
- 統括
- 全社AI活用の優先テーマと利用ルールを定め、導入を担うチームを指揮（○部門）
生成AI・LLMアプリ開発
求人での記載：LLMを用いた生成AIアプリケーションの開発（RAG、プロンプト設計、チャットボット、AIエージェント）と出力品質の評価
- 補佐
- LLMアプリケーションにおけるプロンプト作成・検索処理の担当部分の実装（RAG・チャットボット）
- 担当
- プロンプト設計・検索設計から出力品質評価、リリースまでの生成AIアプリケーション開発（RAG・チャットボット）
- 統括
- LLMアプリケーションのモデル・アーキテクチャを選定し、評価基準を定めてエンジニアを指導（RAG・チャットボット）
この職種で職務経歴書を作成する
職種を選択した状態で作成ツールを開いています。担当した業務を選び、数字を加えると、職務経歴書と英文履歴書（英文レジュメ）を同時に作成できます。入力した内容はお使いのブラウザにのみ保存されます。
基本情報
職歴1
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よくある質問
例文はどこから来ていますか？
当社が収集している日本の求人で企業が記載している業務内容を職種ごとにまとめ、特定の企業の文章は使わずに書き起こしています。5社以上の企業が記載している業務のみを例文にしています。
サンプルの「○」は何ですか？
氏名、会社名、期間と、人数や金額などの数字を入れる箇所です。作成ツールで入力すると、ご自身の数字が例文に入ります。数字を入れない場合も文章は成り立ちます。
補佐・担当・統括の違いは何ですか？
同じ業務への関わり方の違いです。補佐は上長や担当者を支援した場合、担当は自分で遂行した場合、統括は方針の決定やチームの管理を担った場合の例文です。
職務経歴書をダウンロードできますか？
作成ツールで作成した職務経歴書は、PDFでダウンロードできます。作成とプレビューは登録なしで利用でき、ダウンロードには会員登録（無料）が必要です。
英文履歴書も作成できますか？
はい。同じ回答から、職務経歴書と英文履歴書を同時に作成します。
無料ですか？
はい、無料です。