【2587】顧客に寄り添い課題解決を支援する数理最適化スペシャリスト[主任クラス]
Collected Sep 14, 2026 · Last checked Sep 16, 2026
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Tokyo
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募集職種詳細
AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(デジタル事業開発)
【2587】顧客に寄り添い課題解決を支援する数理最適化スペシャリスト[主任クラス]
職務内容
配属組織名
AI&ソフトウェアサービスビジネスユニット(デジタル事業開発) デジタル事業開発統括本部 Data Studio
配属組織について(概要・ミッション)
私たちは、日立が取り組む幅広いビジネス領域での様々な経験と高度な専門知識を兼ね備えたトップデータサイエンティスト集団です。豊富な知見やノウハウ、人財、先端技術を集結。Lumadaによるデジタルイノベーションを加速しお客様が抱える様々なビジネス課題の解決に取組んでいます。特定業種に限らず日立内の様々な事業部門(ビジネスユニット,BU)と密接に連携して活動しており、数理最適化技術のスペシャリストが在籍し最適化を得意としたチームがあることも特徴のひとつです。最先端の技術とデータサイエンスを駆使して、顧客のビジネス課題を解決することをめざしています。私たちは、データドリブンなアプローチを採用し、顧客のニーズに応じたカスタマイズされたソリューションを提供しています。
募集背景
社会やお客様の課題解決に向け、日立は幅広い分野で培ってきたOT、IT、プロダクトの技術やノウハウを集約してLumadaソリューションとして提供しています。その課題解決の核となるのがAI・データサイエンスです。
今回の人財募集は、Lumadaソリューション・事業の更なる拡大をめざし、AI・データサイエンス領域の体制・人財強化を図るものです。特に数理最適化はビジネスにおける高度な判断や意思決定を自動化する技術として近年脚光を浴びています。私たちは数理最適化のバックグラウンドを持ち、お客様に寄り添いながら課題解決に取り組むチャレンジングな方を求めています。
職務概要
①顧客へのAI・データ利活用コンサルティング
②事業価値を生み出す高度データ分析・解析
③AI技術を活用したソリューション/フレームワークの開発
④PJチームのマネジメント(リソース確保、スケジュール管理)
職務詳細
[職務概要①]
- お客様のビジネス課題のヒアリング、数理最適化を中心とした解決アプローチ検討と顧客提案(上流フェーズ)
- プロジェクト技術報告資料作成とお客様への説明
[職務概要②]
- データ入手とクレンジング、最適化アーキテクチャ設計と問題定式化、PJ評価指標定義(分析設計フェーズ)
- 最適化手法(ソルバー)の選定とモデル実装(プロトタイピングフェーズ)
- プロトタイプ評価と改善提案(検証フェーズ)
[職務概要③]
- プロジェクト知見の蓄積(ドキュメント化など)と適用展開に向けたワーキング活動への参画
[職務概要④]
- プロジェクト管理やパートナー会社との共同作業のリード
参画するプロジェクト(規模・関わり方)は様々で日立製作所の各フロントBUや外部のパートナー会社様と連携して対応します。フロントBUは、より顧客・業界に相対している部隊であり、SEや営業と連携し、多様な業界の顧客や社会課題の課題解決に取り組みます。
データサイエンスのスキルに応じて数理最適化以外も活かした形でプロジェクトに携わることも可能です(機械学習、テキスト・画像解析、生成AIなど)
ポジションの魅力・やりがい・キャリアパス
データサイエンティストとしての更なるスキルアップや高度かつ多様なノウハウと触れ合う事が可能です。
LDSLには、AI・データアナリティクスの先進技術を有する研究者や、データ利活用のノウハウだけでなく、日立が社会インフラを支える中で培ってきたOTの知見を併せ持つ日立独自の高度な技術者を結集。
入社後には多くを学び、吸収できる機会・環境が整っています。
データサイエンスの知見・スキルを、社会やお客様の課題解決につなげる事が可能です。
日立グループが持つ約10兆円規模の事業と30万人の従業員が生み出すデータやノウハウと、顧客が持つデータを用いて、課題解決にチャレンジする事ができる環境です。
- 日立とつながりがある多種多様な業種業態のお客様と一緒に、リアルな課題を共有しながら新しい仕事・チャレンジングな仕事に挑戦できます。また、事業部門(ビジネスユニット、BU)と連携しながらビジネスの上流から実システムの実装や社会実装まで関われることも魅力です。
- マネジメント系と専門職系の複線型のキャリアパスを選択肢として用意していますので、ご自身の想いや将来のなりたい姿に柔軟に合わせた形での働き方やキャリア形成が可能です。
- その他キャリアや人財育成については以下をご確認ください。
www.hitachi.co.jp/recruit/career/special/datasc…
Lumada DataScience Labメンバーが語る「やりがい」とは
www.hitachi.co.jp/products/it/lumada/about/ai/l…
働く環境
- 分析コンペの優秀者などトップデータサイエンティストが集う組織です。
- 新卒や経験者採用、社内公募で移異動したメンバーなど、様々なバックグラウンドを持ったメンバーが協働してプロジェクトを推進しています。
- グローバルの拠点で働くメンバーと協働する機会があります。
- 各人が働き方を選択し、在宅やオフィスで勤務しています。
オフィスは、2021年度にオープンしたLumada Innovation Hub Tokyo(東京駅直結)内にあります。
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
(1)顧客コンサルティングの上流フェーズのご経験3年以上(課題抽出ヒアリングや要件定義など)
業界・分野などの特定ドメイン知識は不問、またプロジェクトは数理最適化に限定しません
(2)数理最適化技術を活用してビジネス課題を解決したご経験3年以上
(最適化モデリング、解法設計、実装、適用評価など)
(3)コミュニケーション力およびチームワークの精神
(4)以下いずれかの資格
- ITSSレベル3に相当する公的資格
- 統計検定2級以上
- G検定 または同等以上の資格
歓迎条件
- データ分析や機械学習の基本的な知識やご経験
- 構造化データ(RDB等)やデータ加工の知識やご経験
- プロジェクトマネジメント業務経験
- システム開発の実務経験
- Kaggle Master以上やデータ分析コンペでの入賞経験
- AI・データサイエンス分野の特許、論文、学会発表、Qiita記事執筆等のご経験
- 英語力(TOEIIC650点以上)
【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。
最終学歴
大卒以上
待遇
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:486,000円~632,000円
- 年収:8,300,000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。
その他採用条件についてはこちら
更新日
2026年6月1日
勤務地
東京都千代田区
関連タグ
- #データサイエンティスト
- #AI&ソフトウェアサービス
- #主任クラス
- #東京都
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