どんな仕事か: 【事業・組織構成の概要】
AIおよびデータ解析を用いた分析及びシステム開発を実施。データ整備・データガバナンス・データ活用基盤の設計／開発／運用を併せて行う。また、機械学習をはじめとする画像解析・言語解析・数値解析に関する各種技術の製品化とそれを用いたデータ分析プロジェクトの遂行を行う。　

事業部内は、データサイエンティスト・アナリストチームと、AI技術製品化チームと、AI活用ソリューション企画開発チームと、AI活用PF製品企画開発チームで構成される。

【職務内容】
データ分析プロジェクトを遂行する。金融・流通・製造・エネルギー・商社・交通・物流・通信などの各種企業向けや、官庁・公共向けに、データ分析・AI活用のPJを遂行する。PJにおいて、データ収集・可視化・モデル作成・評価・システム設計・システム実装・運用の一連をチームで実施。実際の担当職務は、個々人の得意領域を中心にアサインしつつも、経験獲得の意味で全ての工程を１度以上担当することを想定する。

【ポジションのアピールポイント】
１．アウトソース型データサイエンティストとして、多様な業界のデータ分析に携わることで、分析に対する幅広い経験を得ることができます。多数の社会実装を経験することで、AIやデータ分析が社会に貢献することを体験できることや、業界ごとに特有のAI開発・データ分析を行うことで知的好奇心を刺激されることも多い職務です。

２．分析に用いるツール・ソフトウェア・アルゴリズムにおいては、特定の製品やアルゴリズムに固定することがなく、画像／言語／数値解析の全てにおいて、OSSおよび自社開発のソフトウェアの中から都度最適なものを選択して実施します。そのため、社内外の論文調査やツール調査も頻繁に行い、PJで用いることも含め、最新技術へのキャッチアップを業務の中で行うことができます。

３．希望する場合、大型データ分析プロジェクトやデータ活用プロジェクトのプロジェクトマネジメントやコンサルティングを担当することができます。顧客や社会にとって価値がある、データ活用システムの在り方を企画・設計するとともに、数名から数十名の規模のPJチームのマネジメントを行うことで、データ活用PJのリーダーになるための経験を得ることができます。
求められるスキルは: 必須【MUST】
・データ分析／統計／機械学習／数理最適化のいずれかに関する基礎知識
・データ分析／データ活用／機械学習／数理最適化における業務適用・研究開発などの業務経験

歓迎【WANT】
・データ分析のプロジェクトマネジメント経験
　→分析技術者、業務知識保有者などと協業しながら、お客様のデータ分析を実行し、結果報告とともに業務改善やシステム構築を提案、実現支援を行った経験
・SQL・pythonの実装経験またはDWH/BIツールを用いたデータ分析経験
・UI・UXに関する基礎知識またはアプリケーション開発の経験
・英語読解力および会話力（ビジネス基礎コミュニケーションレベル）
・システム構築におけるプロジェクトマネジメント手法の知識と実践経験
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都
勤務時間は: 標準勤務時間帯：8:30～17:15
給与はどのくらい貰えるか: 500万円～ 800万円
待遇・福利厚生は: 【保険・福利厚生】
その他保険：生命保険、損害保険など、各種保険への団体割引加入が可能です。

【Smart work推進】
テレワーク：多様な働き方を尊重する取り組みとしてテレワークを推進。各地にサテライトオフィスも開設しており、2020年度の実施率は約80%です。

【キャリア支援】
NEC Growth Careers：ポジションベース・プロジェクトベースで様々なキャリア機会をオープンにしています。自分のやりたい仕事とキャリア形成、両面を考えて常に応募することができます。
選択制研究職プロフェッショナル制度：優秀な人材に対して学歴別初任給ではなく、本人が担う役割に応じた報酬水準で処遇する制度。新卒や中途採用に関わらず、学会での論文発表など実績が評価されれば適用される制度です。
副業（兼職）：事前申請を行うことで副業（兼職）が可能です。　※ただし、競争法等の観点で制約あり、詳細は入社後に相談が必要です。
休日休暇は: 休日：完全週休2日制(土曜、日曜)、祝日、祝日振替日、労働祭、年末年始、特別休日など。
※年間休日日数：125日（2020年度実績）

休暇：年次有給休暇、結婚休暇、家族の看護・予防接種・ボランティア等で利用できる目的休暇（ファミリーフレンドリー休暇）など。
※年次有給休暇やファミリーフレンドリー休暇は半日単位（午前・午後休暇）だけでなく、時間単位での取得が可能です。
どんな選考プロセスか: 試験：無

データアナリスト／東京勤務／副業可／在宅勤務（リモートワーク）可

データサイエンティスト