ＫＩＮＴＯテクノロジーズ株式会社の【シニアデータサイエンティスト】データサイエンスG／東京・大阪・名古屋・福岡の求人

データサイエンスグループについて

データサイエンスGは、トヨタグループ各社の戦略的なビジネス課題を、データと数理の力で解決することをミッションとする組織です。デジタル戦略部（63名）に属しています。（2026年7月1日時点）

クルマのサブスク『 KINTO 』をはじめ、グループ各社から寄せられる事業課題の案件を中心に活動しています。AI技術を業務に実装する組織がある一方で、私たちはその手前にある「そもそも何を解くべきか」を定義する役割を担います。ビジネス課題を「なぜ」から問い直して分析可能な問いへと翻訳し、仮説検証を重ねて、まだ答えのない問いにモデルという形で解を導き出す、研究開発（R&D）型の組織です。

主な取り組みテーマ：

• 事業計画を支える予測モデルの構築（車両の価格や需要の予測など）
• ファイナンスデータを用いた事業予測・リスク分析
• お客様の声（VOC）のテキスト分析・活用
• 生成AI・LLMの性能とコストの定量評価・最適化
• 車両の走行・稼働データ（コネクティッドデータ）を活用した製品・サービスの改善
• Webログ・行動データを用いたマーケティング分析

業務内容

トヨタグループ各社のビジネス課題を解決するプロジェクトを、課題定義からモデル運用までリードいただきます。案件の多くは、要件が固まりきっていない不確実性の高い状態から始まります。事業・顧客理解に基づいて仮説検証を重ね、不確かさを一つずつ確かなものにしていくプロセスが、この仕事の中心です。事業の意思決定者から現場まで、近い距離でやり取りし、状況により単独で完遂する場合もあります。

• 意思決定者・事業部門を巻き込んだ課題定義とソリューション設計
• 構造化・非構造化データの探索的分析と特徴量設計
• 統計・機械学習・深層学習モデルの設計・実装・運用
• チームの技術レビュー・育成・プロジェクトマネジメント

ポジションの魅力

• 前例のないビジネス問題を分析可能な問いへ置き換える上流工程から任されます。
• 答えの見えない課題に仮説を立て、検証を重ねて解へ近づけていく過程そのものを楽しめます。
• 事業サイドとの距離が近く、自らの分析が意思決定を動かし、成果につながるところまで見届けられます。
• 自身の経験をチームに共有し、メンバーの育成に携われます。
• グループ会社のアカデミックな研究部門との協業を通じて、最先端の知識に触れられます。

募集要件

必須

以下の両方を満たす実務経験（通算5年以上）

• 課題が定義されていない状態から、関係者へのヒアリングを通じてビジネス課題を特定・構造化し、解くべき問いを自ら設定した経験
  （例：「売上が伸びない」「コストが高い」といった漠然とした相談を分析可能な問いに分解した経験、分析の結果、当初の依頼とは異なる課題設定を提案し合意を得た経験など）
• 統計モデリングまたは機械学習・深層学習モデルの設計・実装・運用までを一貫して担った経験

歓迎

以下のような、当グループの取り組みテーマに近い領域でのご経験があれば、早期にご活躍いただけます

• 需要予測・価格予測など、事業計画に直結する予測モデルの構築経験
• 自然言語処理・テキストマイニングの実務経験
• LLMの評価・チューニングや、運用コスト最適化の経験
• クラウド環境でのMLOps／データ基盤の構築・運用経験
• チームの技術指導・育成、またはデータ分析組織の立ち上げ・変革の経験

求める人物像

• 答えのない課題に対して、不確実な状況を楽しみながら仮説検証を進められる方
• モデルの精度や技術的な面白さだけでなく、「その分析が事業の何を変えるのか」まで考え抜きたい方
• 数字の向こう側にある現実（お客様、クルマ、事業）への想像力をお持ちの方
• 自身の知見をチームに還元し、メンバーの成長を支援できる方

開発環境

• 言語：Python、SQL
• 分析・ML基盤：AWS（SageMaker、Bedrock、Athena、S3など）
• ライブラリ：pandas、scikit-learn、LightGBM、PyTorch、Hugging Face Transformers、LangChainなど（タスクに応じて自由に選択）
• IDE・ノートブック：VSCode、Jupyterなど自由選択
• 生成AIツール：Claude Code（CLI／デスクトップ）、Claude Cowork・チャットを中心に、Codex、ChatGPT、Gemini、GitHub Copilotなども補助的に活用
• 開発・コラボレーション：GitHub、Docker、JIRA、Confluence、Slack

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