お問い合わせ番号:607356 最終確認日:2026年06月28日

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シニアデータサイエンティスト

Trust株式会社

お問い合わせ番号:607356 最終確認日:2026年06月28日

AIによるこの求人の要約

  • 金融業界のお客様に対し、データ分析やAI活用案件をリードし、データサイエンスで価値を提供するコンサルタント業務
  • 年収は800万円から2000万円が目安。固定給制の月給で、残業手当も支給されるため収入も安定
  • 勤務地は東京日本橋箱崎町。年間休日は122日で土日祝休み、有給休暇は最大20日。平均残業20時間でフレックスタイム制
こんな女性におすすめ!
  • 柔軟に働きたい
  • 成果相応に稼ぎたい
  • スキル経験を活かしたい

※本要約はAIによる自動生成です。条件の詳細は、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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勤務条件

雇用形態 正社員
試用期間:有/3ヶ月
給与 [想定年収] 800 ~ 2000 万円
[月給] 53.3 ~ 133.3万円
[給与形態] 固定給制(月給制)

比べて!市場データ

  • IT・通信業界の平均年収:668.4万円
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均年収:573.0万円
勤務地 [勤務地1] 東京都 中央区 日本橋箱崎町1-2 THE SHORE 日本橋茅場町 5F
[変更の範囲] [受動喫煙対策]屋内全面禁煙
勤務時間 [勤務時間] 9:30 ~ 18:30(実働:8時間00分) フレックス有   休憩時間:60分
[平均残業時間] 20時間/月
[みなし残業] 確認中
[フレックスタイム]

比べて!市場データ

  • IT・通信業界の平均残業時間:21時間/月
  • データサイエンティスト・データアナリストの平均残業時間:22時間/月
休日・休暇 [年間休日] 122日
[年次有給休暇] 10~20日
土曜日日曜日祝日年末年始夏季慶弔特別産休育児
年末年始休暇、夏季休暇、産休・育休制度有
手当・福利厚生 通勤手当
昇給・賞与 [昇給]年1回
[賞与]年2回
保険 健康 厚生年金 雇用 労災

求人情報

業務内容

【職務概要】
・データ分析やAI活用に関する案件をリードし、金融業界のお客様へデータサイエンスを活用した価値を提供します。
・若手のデータサイエンティストと協力し、分析戦略の立案からモデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して担当します。
・業務で得た知識や技術を活かし、独自の技術パッケージや自社プロダクトの開発にも携わります。
・金融業界の幅広い分野で、分析とビジネスを結びつける上流工程から現場での実装まで、多岐にわたる業務を経験できます。

【プロジェクト体制】
・2名~6名程度のチームで協力して業務を進めます。

【具体的な業務内容】
・金融機関向けのデータ分析やAIプロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮し、プロジェクト全体を管理します。
・テーブルデータを用いた機械学習モデルの設計、構築、評価を総合的に指揮します。
・Pythonを使ったデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計をより高度で標準的なものにします。
・本番運用を考慮したMLOpsの設計、モデルの継続的な改善、運用サポートを行います。
・AIコンサルタントやお客様と連携し、分析の方針を決定し、技術的な提案や要件定義を行います。
・若手データサイエンティストへの技術的なサポート、コードレビュー、育成を行います。
・社内外で再利用できる分析パターン、技術資産、プロダクトの企画、設計、蓄積を行います。

【プロジェクト事例】
・銀行における市場分析モデルの開発と運用をサポートします。
・銀行でのAutoMLツールの評価や導入に向けた技術的な検証を行います。
・金融事務の効率化を目指し、生成AIの業務適用をサポートします(自社プロダクトTrust GenGAを活用)。
・金融機関での機械学習モデル開発におけるデータ前処理や分析をサポートします。
・データ分析基盤の構想段階でのモデル実装や評価フローの設計、技術的な検討を行います。
・金融グループ全体でのデータ活用に向けたモデリングの実証(PoC)をサポートします。

【職務概要】

・データ分析やAI活用に関する案件をリードし、金融業界のお客様へデータサイエンスを活用した価値を提供します。
・若手のデータサイエンティストと協力し、分析戦略の立案からモデル構築、実装、運用設計(MLOps)までを一貫して担当します。
・業務で得た知識や技術を活かし、独自の技術パッケージや自社プロダクトの開発にも携わります。
・金融業界の幅広い分野で、分析とビジネスを結びつける上流工程から現場での実装まで、多岐にわたる業務を経験できます。

【プロジェクト体制】

・2名~6名程度のチームで協力して業務を進めます。

【具体的な業務内容】

・金融機関向けのデータ分析やAIプロジェクトにおいて、技術的なリーダーシップを発揮し、プロジェクト全体を管理します。
・テーブルデータを用いた機械学習モデルの設計、構築、評価を総合的に指揮します。
・Pythonを使ったデータ処理、特徴量エンジニアリング、評価設計をより高度で標準的なものにします。
・本番運用を考慮したMLOpsの設計、モデルの継続的な改善、運用サポートを行います。
・AIコンサルタントやお客様と連携し、分析の方針を決定し、技術的な提案や要件定義を行います。
・若手データサイエンティストへの技術的なサポート、コードレビュー、育成を行います。
・社内外で再利用できる分析パターン、技術資産、プロダクトの企画、設計、蓄積を行います。

【プロジェクト事例】

・銀行における市場分析モデルの開発と運用をサポートします。
・銀行でのAutoMLツールの評価や導入に向けた技術的な検証を行います。
・金融事務の効率化を目指し、生成AIの業務適用をサポートします(自社プロダクトTrust GenGAを活用)。
・金融機関での機械学習モデル開発におけるデータ前処理や分析をサポートします。
・データ分析基盤の構想段階でのモデル実装や評価フローの設計、技術的な検討を行います。
・金融グループ全体でのデータ活用に向けたモデリングの実証(PoC)をサポートします。



変更の範囲:有
会社の定める業務
必要な経験 【必須要件】
・機械学習の実務経験が5年以上
・構造化データ(テーブルデータ)を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語による高度な業務遂行能力(日本語能力試験N1相当)

【求める人物像】
・分析やモデル開発を通じて、事業や現場に直接的なインパクトを生み出したい方
・課題設定からモデル設計、実装・運用までを自走して完遂できる推進力のある方
・チームメンバーと積極的に協働しながら、技術的なリーダーシップを発揮できる方
・実務から得た知見を体系化し、再現性のある仕組みやプロダクトとして残していける方
・金融という専門性の高い領域に挑戦し、実務を通じて専門性を深めたい方
【必須要件】
・機械学習の実務経験が5年以上
・構造化データ(テーブルデータ)を対象とした分析の実務経験
・Pythonを用いたモデル開発・評価・運用経験
・データ分析プロジェクトの技術リードまたはPM経験、何かしらの業務を推進したご経験。
・日本語による高度な業務遂行能力(日本語能力試験N1相当)

【求める人物像】
・分析やモデル開発を通じて、事業や現場に直接的なインパクトを生み出したい方
・課題設定からモデル設計、実装・運用までを自走して完遂できる推進力のある方
・チームメンバーと積極的に協働しながら、技術的なリーダーシップを発揮できる方
・実務から得た知見を体系化し、再現性のある仕組みやプロダクトとして残していける方
・金融という専門性の高い領域に挑戦し、実務を通じて専門性を深めたい方
必要な免許・資格 特になし
学歴 大学 大学院

企業情報

企業名 Trust株式会社
企業HP https://trust-partner.co.jp/
本社所在地 〒1030015 東京都 中央区 日本橋箱崎町 1-2 THE SHORE 日本橋茅場町 5F
事業内容
設立年月日 2023年10月 1日
代表者 岡田 拓郎
資本金 4000万円
従業員数 250名

比較情報

同じ業界の比較 IT・通信業界
【平均年収】
668.4万円
【平均残業時間】
21時間/月
IT人材不足で給与は高水準。DX需要で多忙ですが、リモート普及や効率化により残業は抑制傾向です。
同じ職種の比較 データサイエンティスト・データアナリスト
【平均年収】
573.0万円
【平均残業時間】
22時間/月
高度な専門性を要するため本来は高待遇ですが、新興職種で統計分類が未成熟なため平均値が低く出ています。
【業界別】
面接アドバイス
変化が速い業界のため、「新しい技術や知識を自ら学び続ける意欲」を伝えましょう。専門用語や難しい内容を相手に合わせて分かりやすく説明できる「柔軟なコミュニケーション力」も高く評価されます。

【よくある質問と攻略ヒント】

「最近気になっているニュースや技術」について聞かれることがあります。事実を述べるだけでなく、それが「世の中にどう役立つか」「自分の仕事にどう関係するか」まで添えられると、深い理解をアピールできます。
【職種別】
面接アドバイス
数字で「ビジネスの課題を解く力」と、分析結果を「誰にでもわかる言葉で伝える力」が問われます。分析の精度だけでなく、自分の提案で「どれだけ利益が増えたか」を具体的な数字で語るのが合格のコツです。

【よくある質問と攻略ヒント】

「分析結果をどう意思決定につなげたか」がよく問われます。単なる計算ではなく、課題設定から施策実行までを一貫して示し、数字で成果を語るのがコツ。ビジネスインパクトを重視する姿勢こそが評価の決め手です。
おすすめ属性別
面接アドバイス
  • 柔軟に働きたい

    「自由を求めるあまり、自己管理や責任感が薄いのでは」と誤解されがちですが、自律性を強調すると好印象でしょう。「場所や時間に捉われず、成果に責任を持つための工夫」を伝えるのが、信頼を得るコツといえます。

  • 成果相応に稼ぎたい

    「お金のみが動力源」と思われると協調性に疑念を持たれてしまうかも。チームで成果を最大化する視点もあると伝えたいですね。「自身の目標達成が、周囲や組織の利益に繋がった」エピソードがあると◎

  • スキル経験を活かしたい

    「現状維持」と捉えられ意欲を疑われてしまわないように、実績を数字で伝えつつ「即戦力として貢献しながら、貴社でさらに磨きたいスキルがある」と付け加えると、成長意欲も伝わり好印象に繋がる場合が多いです。

【データの引用・算出について】
※表示している平均年収は、厚生労働省「jobtag」の職種別データ(2026年4月時点)を引用したものです。平均残業時間は、当サイトの求人データベース(2026年4月時点)に基づき算出しています。
※本データは個別の求人内容を保証するものではありません。実際の条件については、求人票およびキャリアアドバイザーとの面談にて改めてご確認ください。

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    書類作成・応募・推薦

    応募書類のサポートや、応募手続き代行など、徹底的にサポートいたします。

  • 面接・選考

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    想定質問の提示や模擬面接などの面接対策で、サポートいたします。

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