Data Scientist - Lead/Senior Expert

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Job details

Company overview

We are a company that provides a wide range of services in the life insurance industry. We offer various insurance products for both individuals and corporations, including medical insurance, cancer insurance, income protection insurance, and pension insurance. We focus on providing optimal insurance plans tailored to the life stages and needs of our customers. Leveraging our strong financial foundation and global network, we deliver long-term security and trust. Additionally, we are committed to offering services utilizing digital technology, providing convenient and prompt services such as online contract procedures, insurance reviews, and after-sales support.

Responsibilities

As Senior Expert Data Scientist, your main mission will be to implement Data Science Solutions to business challenges. In particular, your role as part of the MLOPs chapter will be to ensure that our Data Science models are easily deployable, scalable, monitored, easily re-trained and updated. The company's MLOPs operations are already mature and integrated into the larger Data architecture and CI/CD pipeline. Your role will be to increase this maturity and promote AI industrialization, so that Data Solutions can be more efficient and more easily deployed across the company.
Main responsibilities:

• Design and propose
  • Implement and develop AI industrialization, ensuring that all our Data Models are properly deployed on our MLOPs platform (Databricks) and in line with our Target Data architecture, ensuring maximum efficiency of models.
  • Implement and manage sophisticated data science tools to ensure AI industrialization (models easily deployable, scalable, monitored, retrained). Responsible for the implementation of our MLOPs and LLMOPs architecture.
  • Understand and peer-review data models developed to solve business challenges (incl. machine learning, LLM, GenAI). Finalize AI models prototypes developed by other Data Scientists.
  • Work with other departments (IT and business) to ensure operational use of results and measure impacts on key business indicators.
• Data Analysis / Data Modelling
  • Work closely with business experts to understand the operational needs (actuarial, marketing, usage…) and translate business needs into mathematical models and problems.
  • Collect, understand, analyze, integrate and explore the internal and external data to find correlations and relations.
  • Understand the business issues and implement data science following instructions.
  • Able to implement a Feature Engineering on him/her own.
• Activate by efficient communication
  • Active communication and support with relevant departments.
  • Cooperation with various teams (business, IT, Architecture, Data Teams)
  • Cooperation with the company Group and other Group companies to participate to the improvement of Group AI maturity.

シニアエキスパートデータサイエンティスト（MLOps）として、主なミッションはビジネスの課題に対するデータサイエンスソリューションの実装です。特に、MLOpsチャプターの一員として、当社のデータサイエンスモデルが容易に展開が可能で、スケーラブルで、モニタリングが行え、容易に再トレーニングおよび更新ができることを確実にすることが求められます。当社のMLOpsオペレーションは既に成熟しており、大規模なデータアーキテクチャおよびCI/CDパイプラインに統合されています。本ポジションの役割は、この成熟度を高め、AIの産業化を促進し、データソリューションが企業全体で効率的に展開されるよう促進することです。
業務内容：

• Design and propose
  • AIの産業化を実装および開発し、すべてのデータモデルがMLOPsプラットフォーム（Databricks）に適切に展開され、ターゲットデータアーキテクチャに準拠し、モデルの最大効率を確保することを保証する。
  • AIの産業化を確実にするために、洗練されたデータサイエンスツールを実装および管理する（モデルが容易に展開可能でスケーラブルであり、モニタリングが行え、再トレーニングができる）。MLOPsおよびLLMOPsアーキテクチャの実装を担当する。
  • ビジネスの課題を解決するために開発されたデータモデル（機械学習、LLM、GenAIを含む）を理解し、ピアレビューを行う。他のデータサイエンティストが開発したAIモデルのプロトタイプを最終化する。
  • 他の部門（ITおよびビジネス部門）と協力し、モデルの結果の運用と主要ビジネス指標への影響の測定を確実にする。
• Data Analysis / Data Modelling
  • ビジネス部門の専門家と密接に連携し、運用上のニーズ（保険金数理、マーケティング、活用など）を理解し、ビジネスのニーズを数学的なモデルや問題に変換する。
  • （データレイク内の利用可能な大量のデータから）内部および外部のデータを収集、理解、分析、統合し、相関関係や関連性を見つける。
  • ビジネスの課題を理解し、指示に従ってデータサイエンスを実装する。
  • 自身で特徴量エンジニアリングを実装できる。
• Activate by efficient communication
  • 関連部署との積極的なコミュニケーションとサポート。
  • 様々なチーム（ビジネス、IT、アーキテクチャ、データチーム）との協力
  • 当グループおよび他のグループ企業との協力を通じて、グループのAIの成熟度向上に貢献する

Requirements

Minimum requirements:

• Strong scientific education (Master’s degree or PhD)
• Ability to model the reality of business into equations, and to understand the implications and limitations of a model
• Programming skills (ideally Python or similar; appreciated: R, Java/ Scala)
• Strong experience in data processing (e.g. data mining, social network analysis, text mining…)
• Practice with database access (SQL; optionally Pig and Hive)
• Knowledge and practice of machine learning, including libraries (e.g. scikit-learn, Spark MLlib, R packages)
• Knowledge and practice of AI Industrialization (MLOPs, LLMOPs); ideally, experience on Databricks (if not, training available)
• Appreciated: practice with a modern distributed computing framework (like Spark)
• Autonomy
• Academic curiosity / passion for empirical research and for answering hard questions with data
• Customer oriented
• Results focused
• Continuous learner
• Cooperation
• Business level English

必須要件：

• 理系大学卒（修士号または博士号）
• ビジネスの実態を数式にモデル化し、モデルの影響や限界を理解する能力
• プログラミングスキル（必須：Pythonまたは類似の言語；あれば望ましい：R、Java/Scala）
• データ処理の豊富な経験（データマイニング、ソーシャルネットワーク分析、テキストマイニングなど）
• データベースアクセスの実務経験（必須：SQL、あれば望ましい：Pig/Hive）
• 機械学習の知識と実務経験、ライブラリの使用（例: scikit-learn、Spark MLlib、Rパッケージ）
• 歓迎: Sparkなどの現代的な分散コンピューティングフレームワークの実務経験
• 自律性
• 学問的好奇心 / 実証的研究とデータを用いた難しい問題への回答への情熱
• 顧客志向
• 結果重視
• 歓迎: 英語-流暢に話せる・書ける（ビジネスレベルの英語は必要）

Salary

10 - 14 million yen

Location

Tokyo