【金融業界担当】データサイエンティスト

A career in IBM Consulting is built on long-term client relationships and close collaboration worldwide. You’ll work with leading companies across industries, helping them shape their hybrid cloud and AI journeys. With support from our strategic partners, robust IBM technology, and Red Hat, you’ll have the tools to drive meaningful change and accelerate client impact. At IBM Consulting, curiosity fuels success. You’ll be encouraged to challenge the norm, explore new ideas, and create innovative solutions that deliver real results. Our culture of growth and empathy focuses on your long-term career development while valuing your unique skills and experiences. As a Data Scientist / AI Engineer with Advanced Analytics skills, you will leverage deep data and analytics expertise with strong business acumen to address business challenges. You will utilize data preparation, analysis, and predictive modeling to forecast trends and suggest optimizations for improved business outcomes. Your primary responsibilities will include: • Develop Predictive Models: Design and implement predictive models using mathematical optimization, discrete-event simulation, and rules programming to drive business optimization. This includes utilizing tools like IBM CPLEX and Gurobi for optimization and SPSS, SAS, R, and Python for statistical analysis. • Analyze Diverse Data: Manage and analyze diverse data types and structures using programming languages like Python and development environments such as PyCharm, VS Code, and Jupyter Notebooks. This involves data manipulation with Pandas, NumPy, and Dask, and data visualization with Matplotlib, Seaborn, and Plotly. • Deliver Data-Driven Insights: Utilize data preparation, analysis, and predictive modeling to forecast trends and suggest optimizations for improved business outcomes. This includes applying machine learning, statistical modeling, and custom models in applications like supply chain management, pricing, risk assessment, and fraud detection. • Collaborate on Solution Delivery: Work collaboratively to deliver data-driven solutions, ensuring effective data management and analysis to inform business decision-making. • Maintain Technical Expertise: Stay up-to-date with industry-leading tools and technologies, including version control systems like Git, GitHub, and GitLab, and continuous integration and deployment (CI/CD) tools like Docker, Podman, and Jenkins. • Generative AI and cloud utilization: Design, implementation, and evaluation of generative AI and AI agents. Application development for backend functions of machine learning, generative AI, and AI agents. Infrastructure setup and resource preparation (subscriptions, network, computing resources, etc.) using Azure, AWS, GCP, etc. • Data Analysis and Modeling: Experience with data preparation, analysis, and predictive modeling using tools like Pandas, NumPy, Dask, Matplotlib, Seaborn, and Plotly, with the ability to forecast trends and suggest optimizations for improved business outcomes. • Programming Languages: Proficiency in programming languages, particularly Python, and experience with development environments like PyCharm, VS Code, and Jupyter Notebooks. • Data Management: Experience managing and analyzing diverse data types and structures, including databases like SQL, MongoDB, Cassandra, PostgreSQL, and MySQL. • Optimization and Statistical Analysis: Experience with mathematical optimization tools like IBM CPLEX and Gurobi, and statistical analysis capabilities using SPSS, SAS, R, and Python. • Technical Tools and Systems: Experience with version control systems like Git, GitHub, and GitLab, and continuous integration and deployment (CI/CD) tools like Docker, Podman, and Jenkins. • Generative AI and cloud utilization: Design, implementation, and evaluation of generative AI and AI agents. Application development for backend functions of machine learning, generative AI, and AI agents. Infrastructure setup and resource preparation (subscriptions, network, computing resources, etc.) using Azure, AWS, GCP, etc. • Machine Learning Knowledge: Experience with machine learning, statistical modeling, and custom models in applications like supply chain management, pricing, risk assessment, and fraud detection. • Scripting Abilities: Shell scripting abilities, along with experience in managing databases like SQL, MongoDB, Cassandra, PostgreSQL, and MySQL. • Optimization Skills: Experience with tools like IBM CPLEX and Gurobi for optimization. IBMでキャリアを育む社員は、世界各国のお客様とIBMとのリレーションをさらに深め、更なる協業を推進していく役割を担います。 あなたは、様々な専門性を持った有識者との協業を通じて、各業界を代表するお客様のハイブリッドクラウドとAIを活用した変革をご支援します。お客様に価値ある変革をもたらすためのあなたの能力は、パートナー様との協業、ソフトウェアやRed Hatを始めとするIBMのテクノロジーポートフォリオの活用により、さらに引き出され、育まれていきます。 好奇心と、知識に対する飽くなき探究心は、このポジションで成果を上げるために不可欠なものです。現状に挑戦し、様々なアイデアに触れ、お客様のビジネスに新たなインパクトをもたらすクリエイティブなソリューションを生み出すことが求められます。IBMは、あなたにキャリアの可能性と成長の機会をもたらします。IBMには、あなたのこれまでのスキルや経験を受け入れる土壌があります。それがIBMのカルチャーです。 This is a Japanese-speaking role located in Japan. For job details, please see the Japanese description below. 金融業界（銀行・証券・カードなど）のお客様に対し、データサイエンティストとしてAI/データ利活用案件を担っていただきます。 具体の案件概要としては、業務要件整理/PoC、AIアプリ本番開発、データ設計/Mgt、AIモデル構築/統計解析/データ分析等を想定しています。 【業務内容】 ◾️予測モデリングの開発 数理最適化、離散イベントシミュレーション、ルールプログラミングを用いて予測モデルを設計・実装し、ビジネスの最適化を推進します。これには、最適化ツール（IBM CPLEX、Gurobiなど）や、統計分析用ツール・言語（SPSS、SAS、R、Pythonなど）の活用が含まれます。 ◾️多様なデータの分析 Pythonなどのプログラミング言語や、開発環境（PyCharm、VS Code、Jupyter Notebooksなど）を使用し、多種多様なデータ形式や構造を管理・分析します。これには、Pandas、NumPy、Daskを用いたデータ操作や、Matplotlib、Seaborn、Plotlyを活用したデータの可視化が含まれます。 ◾️データドリブンなインサイトの提供 データの準備・分析・予測モデリングを活用してトレンドを予測し、ビジネス成果向上のための最適化策を提案します。また、サプライチェーン管理、価格設定、リスク評価、不正検知などの領域において、機械学習、統計モデリング、およびカスタムモデルを適用します。 ◾️ソリューション提供における連携 チームと協力してデータ主導のソリューションを提供し、適切なデータ管理と分析を通じてビジネス意思決定を後押しします。 ◾️技術的専門性の維持・向上 バージョン管理システム（Git、GitHub、GitLabなど）や、CI/CDツール（Docker、Podman、Jenkinsなど）をはじめとする、業界をリードする最新のツールやテクノロジーを常に把握・更新します。 ◾️生成AIの業務活用 意思決定プロセスの効率化や分析プロセスの高度化に向けて、生成AI技術の評価や分析業務への適用を行います。 【必須（MUST）】 ・金融業界に関するデータサイエンティスト経験5年以上 ＜必要な専門的および技術的知識＞ ・AI/データ分析/DX関連プロジェクト経験 ・Pythonスキル Japan Data & Analytics Hybrid Professional Tokyo, JP (7600) IBM Japan, Ltd.