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DATA SCIENTIST IN Hitachi

データサイエンスがビジネスの表舞台に台頭してきた。
大事なのは、そのデータで何を実現するか。
せっかくなら大きく、社会にインパクトを残そうじゃないか。
せっかくなら広く、世界にインパクトを与えようじゃないか。
日立には、そんな仕事が、世界中に、あらゆる現場にある。
ここで活躍するデータサイエンティストは、縦横無尽。
とてつもなく広い日立の、あらゆるプロジェクトから声がかかる。
切磋琢磨できる刺激的な仲間。成長し続けられる環境。
ITとOT、AI/データを駆使して、新しいテクノロジーを社会に実装しよう。
社会インフラを担う日立なら、社会を大きく変えられる。
あなたの書くコードで世界を進化させよう。

OUR FIELD

日立で働くデータサイエンティストが活躍するフィールドは非常に広範囲。この領域の広さこそが日立で働く魅力です。

日立の最大の特徴は、ITだけでなくOT(Operational Technology)、
プロダクトといった幅広い事業を展開している点にあります。
特定の業界や業種だけでなく、多様なデータを蓄積し、活用することが可能なため、
データサイエンティストとして「社会インフラソリューション」に大きく関わることができます。

OUR FIELDの図

WORK FLOW

ビッグデータから価値を創出し、ビジネスに繋げるために必要となるさまざまな要素をコーディネート、 プロジェクトをプロデュースするのがデータサイエンティストの役割です。

WORK FLOWの図 WORK FLOWの図

OUR MEMBERS

Coming Soon

中川 弘充

Hiromitsu Nakagawa

Lumada Data Science Lab.
データサイエンティスト

入社後は研究職としてデータ分析領域で研鑚を積む。ヘルスケア分野での多彩なプロジェクトやエネルギー分野での大規模プロジェクトに従事し、ヒューマンセンシング技術や時系列データストア技術を活用して業務に貢献。講演や後進の指導も担当。

和田 絢也

Kenya Wada

Lumada Data Science Lab.
データサイエンティスト

数理最適化分野を中心に、広く社会に貢献できる新たなソリューションの創生に取り組む。また、お客様の抱える業務課題を解決するためAIを活用したソリューションの検討・提案・導入を推進。

阿部田 将史

Masafumi Abeta

社会システム事業部 企画本部
デジタルイノベーションセンタ

学生時代に習得した知識をベースに自らの手で何かを生み出したいという願望からデータサイエンティストに。現在はデータ解析の業務に留まらず、AIモデルを社会システム事業部の本番サービスへと移行させるSaaS型のフレームワークの開発にも従事。

野田 沙織

Saori Noda

公共システム事業部 公共基盤ソリューション本部
デジタルソリューション推進部

経験者採用によりデータサイエンティストとして入社。これまでに培ってきたディープラーニング(深層学習)などAIに関する豊富な知識やスキルを活かすことで、社会に貢献したいという強い想いを抱き、その一歩を踏み出す。

鈴木 雅人

Masato Suzuki

金融ビジネスユニット 金融第二システム事業部
金融デジタルイノベーション本部 第三部 第5G

SEとして入社後、海外での業務研修の経験やメンター制度による先輩社員との出会いから、データサイエンティストの面白さを実感。転身後は日立独自のアルゴリズムを備えたAIソリューションの開発を担当。

EDUCATION

OT×ITの実践に必要なスキル要件や育成プログラムなどの整備に加えプロフェッショナルコミュニティで、相互啓発的かつ実践的な学習を支援します。

POINT 01

日立のデジタル人財強化方針

先進的なデジタル技術を活用したソリューション/サービス/テクノロジー (Lumada)を支えるデジタル人財を、
2021年度に3万7000人超に拡充。スペシャリスト育成とベーシックな教育拡充の両輪で強化していきます。

POINT 01の図
POINT 02

日立のデジタル人財育成方針

OT×ITの実践に必要なスキル要件や育成プログラムなどの整備に加え、
プロフェッショナルコミュニティで相互研鑽を促し、スキルアップを支援します。

POINT 02の図
POINT 03

AI活用ソリューション創生を支えるプラットフォーム

日立では研究・開発・ソリューションの連携をよりスピーディに効率的に行えるよう、
AI技術プラットフォームの整備に力を入れています。

POINT 03の図
POINT 04

自己研鑽を促すデータ分析環境

豊富な学習コンテンツ、きめ細かいトレーニング制度、社内IT環境を使ったデータ分析環境など、
データサイエンティストとして成長できる仕組みを整えています。

POINT 04の図
POINT 05

トップクラス研究者との協働

トップクラスの研究者と実務を行うデータサイエンティストが交流できる「プロフェッショナルコミュニティ」を持つことで、
現場と研究の双方に相乗効果が生まれる環境があります。

POINT 05の図
POINT 06

キャリア形成を支援する研修

多彩なOFF-JTの研修プログラムによりデータサイエンティストに必要なスキルや技術を高めることができます。

POINT 06の図
POINT 07

自身でキャリアを選択できる環境

データサイエンティストのキャリアは大きく2つに分かれます。ジョブ・ディスクリプション(JD)に、それぞれの責任範囲、求められる能力・スキルが明示されているため、キャリアアップに必要な行動を自身で起こしていくことが可能です。

POINT 07の図

ONE DAY AT OFFICE

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