【データサイエンティスト】株式会社日立製作所（東京都千代田区）の求人情報

■素材・プロセス産業の研究開発から製造・量産までを対象に、材料開発ソリューション「HMAX」および生成AI・Physical AIを活用したサービス開発に携わっていただきます。 実験・シミュレーション・製造データから材料設計やプロセス条件に関する知見を引き出し、予測・最適化モデルを構築します。AIエージェントを分析・開発のパートナーとして活用し、仮説検証の高速化や分析業務の自動化を進めます。 顧客の課題整理、分析テーマ設定、概念実証（PoC）の企画・評価、結果の説明・提言までを担い、データエンジニア、研究者、ソフトウェアエンジニアと連携して成果のサービス化・標準化を推進します。分析・モデリングを通じて、顧客課題の解決と新規サービス創出を支える役割です。 【ポジションの魅力】 ■AIと協働するデータサイエンス 生成AI・AIエージェントを分析プロセスに取り込み、予測・最適化モデルの開発からサービス実装まで経験できます。材料・プロセスのデータ分析、Physical AI、物理モデルとデータ駆動モデルの融合など、多様な技術領域に挑戦できます。 ■社会・産業課題への貢献 材料開発の高度化、開発期間短縮、品質向上、技術伝承、人財不足対応、環境負荷低減に取り組みます。自身の分析・モデルが研究開発や製造現場の意思決定を変え、顧客の競争力につながる仕事です。 ■裁量と事業創出への参画 課題設定、分析方針、モデル設計、技術選定からサービス実装まで一貫して関わり、自ら提案できる環境です。協創で得た分析手法やモデルを標準化し、事業・業界へ展開する醍醍味があります。

※以下のAとそれ以外の項目による合計二項目以上のご経験をお持ちの方 (A) データサイエンティスト経験 ・Python（pandas, scikit-learn等）によるデータ分析・機械学習モデル構築（目安1年以上） ・材料データ（分子・結晶構造等）の特徴量化やベイズ最適化等の基礎知識 ・統計検定2級相当の知識 (B) 材料ドメイン知識 ・化学・素材・バイオ分野の研究開発知識や、各種実験・製造データの取扱経験 ・MI（マテリアルズ・インフォマティクス）への関心・知識 (C) 課題解決・プロジェクト推進 ・ヒアリングを通じた課題整理、PoCの実行（分析〜報告）、関係者への説明経験 (D) ITエンジニアリング ・Git／Docker の利用経験（1年以上） ・生成AIツール（GitHub Copilot, Claude Code等）を活用したコード実装経験

■ データサイエンティスト経験 高度な機械学習／深層学習（PyTorch, LightGBM, GNN, 画像解析/VLM等）の構築経験 実践的な探索・最適化（ベイズ最適化、能動学習等）やシミュレーション融合分析の経験 材料ライブラリ（RDKit, pymatgen等）を用いた構造データ処理経験 統計検定準1級、E資格相当の知識 ■ 材料ドメイン知識 化学・材料・バイオ系の研究経験（修士・博士含む） 第一原理計算・分子動力学等のシミュレーション（Quantum ESPRESSO, LAMMPS等）の知識・経験 MI／PI（マテリアルズ／プロセス・インフォマティクス）の実務経験 ■ ITエンジニアリング SQL、AWS等のクラウド分析環境、API開発の経験 可視化アプリ（Streamlit等）や生成AI/RAG/Agentを活用したツール構築経験 ■英語スキル TOEIC 600点相当（英語の技術文書・ドキュメントが読めるレベル）

・既存の枠にとらわれず、ソリューション事業の成長のためにリーダーシップを発揮して行動できる、情熱と実行力のある人物 ・複数の関係者が関与するため、他者と良い関係を構築・維持しようという意思を持ってくれる人物 ・顧客の課題に対し、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、それをサービス事業およびアプリケーションで表現できる人物 ・顧客の成果を自分ごととして捉え、その実現のためならAIを含むあらゆる手段を貪欲に取り入れ、学ぶことを決して止めない方

月給422,000～470,000円 ※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。