Senior Data Scientist, AI & Big Data, JPBU DD&T / JPBU データ・デジタル＆テクノロジー部, AI & ビッグデータ, シニアデータサイエンティスト（主席部員）

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Job Description

Please note this job requires business level Japanese language command not only in speaking, business writing and reading.

募集部門の紹介

JPBUのAI＆ビッグデータ部門は、データサイエンスとAI/GenAI技術を活用し、課題解決と価値創造を通じて患者さんに貢献することを目指しています。最新のテクノロジーをモニタリングしながら業務への影響を評価し、AI/GenAIの活用やトレーニング、開発や運用、医療リアルワールドデータを用いた分析により、患者さんや医療従事者のインサイトを明らかにします。また、AIに関するガバナンス構築や責任あるAIの推進に関して、社内外の組織と連携し、業務効率の向上、顧客体験の向上、長期的な製品価値の向上に寄与します。さらに、組織の一人一人がAIやビッグデータを活用し、AIリーダーとなれるよう支援することで、従業員体験の向上にも取り組んでいます。

職務内容

• ビジネス課題に適した分析アプローチやAIプロダクトを提案し、ステークホルダーと分析や開発の方針・計画について合意形成する

• データサイエンスプロジェクトの実行やAIプロダクト開発を通じてプロジェクトを期限内に完了させるとともに、ビジネス価値につながる分析結果を提供する

• データサイエンスプロジェクトの計画段階で適切な成果の達成基準を設定し、終了段階でその達成状況を評価し、シニアマネジメントを含めたステークホルダーにその達成状況をわかりやすく説明する

• 分析結果提供後のステークホルダーからのフィードバックや提供後のデータを利用した精度検証などにより分析結果の価値を評価し、必要に応じて分析を見直すサイクルを構築し、分析による価値を継続的に提供する

• 最新の機械学習等の分析手法、分析ツール、テクニックを用いたプロトタイプやプルーフオブコンセプトの開発を行う

• 自然言語処理モデル、スクレイピング、クローリングなど様々な技術を活用し、非構造化データの収集とインサイトの創出を行い、ビジネスにおける活用につなげる

• レセプトデータや電子カルテデータ等のリアルワールドデータから、対象疾患のペーシェントフローやペイシェントジャーニーの分析、ポテンシャル施設分析等を行いマーケティング活動や疾患啓発等の方針検討や施策立案への活用につなげる

• 社内外のデータを活⽤し、顧客ステージとセグメンテーションに応じてコマーシャル施策の分析や改善を行う

• OJTや教育プログラムを通じて社内のデータサイエンス人材育成を行い、定着化のためのフォローアップを行う

• 信頼性向上、リスク管理、法令遵守等のAI倫理の観点を考慮したモデルの設計・構築を行う

応募要件

＜学歴＞

データサイエンス、コンピュータサイエンス、統計学などの関連分野での修士号または同等の学位

＜実務経験＞

• 大規模データを活用した機械学習およびデータエンジニアリングに関する業務を主担当者として実施した経験（5年以上）

• データサイエンス関連プロジェクトの企画やマネジメントを行った経験（あれば尚可）

• 製薬業界に関連するリアルワールドデータなどを活用したデータサイエンス関連プロジェクトを主担当者として実施した経験（あれば尚可）

＜スキル・資格＞

• ビジネス上の要求を的確に理解するための効果的なリスニングスキルを持つ

• ビジネス上のニーズを満たすデータサイエンスを駆使したソリューションを提案できる

• Pythonを用いた豊富なプログラミング経験と実プロジェクトにおけるデータ加工および機械学習手法の実装ができる

• 統計解析、機械学習および自然言語処理等の知識が豊富で、膨大なデータセットを分析し、モデリング、シミュレーション、予測分析などができる

• AWS, Microsoft Azureなどのクラウドサービスを活用した分析およびAIプロダクト開発の実務ができる

• Apache Hadoop, Sparkなどの分散処理技術の実装ができる

• スクラムフレームワークを用いたプロジェクト管理、アジャイルプラクティス、JIRA/Confluence等のアジャイルプロジェクト管理ツールに関する知識を有する

＜語学＞

• 日本語（ビジネスレベル）

• 英語（ビジネスレベル初級 - 読み書きに支障のない英語力（必須）)

　　　　※ビジネスレベルの英会話力あれば尚可

求める人物像

• 企画内容や分析結果等に関し、相手の立場やバックグラウンドに適した説明方法やレベル感で分かりやすく納得感のある説明・提示ができる

• 社内のデータサイエンス関連専門人材の詳細なスキルセットを把握し、プロジェクト遂行時や育成プランに活用できる

• AI＆ビッグデータの他職種や関連する他組織のメンバーとのチームワークを大切にし、アイデアを共有して解決策を見出す協力的なアプローチができる

仕事のやりがい

• データサイエンスプロジェクトにおけるソリューションの提案と実装、またはプロジェクトマネジメントを通じて、ビジネス部門の課題解決や意思決定に直接貢献することができる

• 内製化によるAIプロダクトの開発をリードし、最新のAI技術を用いた企業のデジタル変革を牽引する役割を担う

• ビジネス部門のニーズヒヤリングから関与し、要件整理、実証検証、開発/分析、運用保守まで一気通貫でAI開発/分析に携わることができる

本職務で身につくスキル・経験

• 大規模な医療リアルワールドデータや多様なデータソースを統合・分析し、AI・機械学習、生成AI等の最先端技術を活用したデータドリブンな意思決定を支援する経験を積むことができる

• グローバルのデータ・デジタル・AI関連部門と連携しながら、日本における開発や分析のユースケースのグローバルへの発信やグローバルレベルのAI関連プロダクトをモデル開発の観点から日本のビジネスニーズに即したものに帰着させる経験を積むことができる

• OJTやトレーニングプログラムを通じて下位のデータサイエンティストの育成経験や組織力向上の経験を積むことができる

Takeda Compensation and Benefits Summary:

• Allowances: Commutation, Housing, Overtime Work etc.

• Salary Increase: Annually, Bonus Payment: Twice a year

• Working Hours: Headquarters (Osaka/ Tokyo) 9:00-17:30, Production Sites (Osaka/ Yamaguchi) 8:00-16:45, (Narita) 8:30-17:15, Research Site (Kanagawa) 9:00-17:45

• Holidays: Saturdays, Sundays, National Holidays, May Day, Year-End Holidays etc. (approx. 123 days in a year)

• Paid Leaves: Annual Paid Leave, Special Paid Leave, Sick Leave, Family Support Leave, Maternity Leave, Childcare Leave, Family Nursing Leave.

• Flexible Work Styles: Flextime, Telework

• Benefits: Social Insurance, Retirement and Corporate Pension, Employee Stock Ownership Program, etc.

Important Notice concerning working conditions:

• It is possible the job scope may change at the company’s discretion.

• It is possible the department and workplace may change at the company’s discretion.

Locations

Worker Type

Worker Sub-Type

Time Type