データサイエンティスト<データ分析・AI活用>
金融・流通・交通・エネルギー・製造などの企業向けや官公庁向けに、データ分析・AI活用のプロジェクトを推進し、同時に組織内のデータサイエンスチームのマネジメントを行う役割です。プレイングマネージャーとして、技術的な知見とマネジメントスキルを組み合わせ、短期のプロジェクト成果と中長期のチーム成長に責任を持ちます。 【具体的には】 1. ラインマネジメント (課長採用の場合) データサイエンスチームのマネジメントを行い、日常業務を最適化。 メンバー育成: 得意分野の知識とスキルを向上させるための指導や支援。 リソース配分: 人材、予算、時間を有効に配分し、チームの生産性を最大化。 環境整備: チームの作業フロー改善や技術調査の機会提供。 2. プロジェクトマネジメント 顧客企業や官公庁向けのデータ分析・AI活用プロジェクトを統括。 案件化: ビジネス課題に沿った分析・AIソリューションの顧客提案。 実行管理: 顧客向けの分析または開発の実行・管理。 ステークホルダー調整: 顧客や、社内の関係部門、社外のパートナーと連携し、プロジェクトを成功に導く。 #分析や開発の例 ・AI/機械学習(数値予測、画像解析、生成AI活用、最適化等) ・データ可視化/BI/統計的分析 ・データ収集・活用基盤構築(データレイク、DWH等) ※組織としては上流から下流まで担当しますが、個々のメンバはそれぞれに得意とする領域(複数のこともある)を持って職務遂行します。