AI Data Scientist (#582)

当社のデータチームのデータサイエンティストとして、クレーム（保険金請求）部門を真にデータドリブンな組織へと変革する中心的な役割を担っていただきます。データサイエンス、機械学習、生成AIを活用し、実際のビジネス課題を解決するための実践的なソリューションの開発・実装に携わっていただきます。
 

主な職務内容

• 各ビジネスユースケースにおけるAIコードおよびデータサイエンスソリューションの開発・実装

• 機械学習モデルの開発、テスト、評価、デプロイメント

• Pythonおよび関連するデータサイエンス／機械学習ライブラリを使用した構造化・非構造化データの分析

• 探索的データ分析（EDA）の実施およびビジネス上の意思決定を支援するインサイトの創出

• ビジネスステークホルダーと連携し、ビジネス要件をデータドリブンなソリューションへ変換

• 機械学習およびAIモデルの精度・性能・適用可能性の評価および継続的な改善

• RAG、LLM、Embedding、Prompt Engineeringなどの生成AI技術を活用したソリューションの開発・検証

• AIモデルおよびソリューションの安全かつ持続可能な導入に向けたAIガバナンスの支援

• IT、ビジネスチーム、プロジェクトマネージャーなどの部門横断的なチームとの協働

• 分析結果、モデル、技術仕様、プロジェクト成果等に関する技術文書の作成

• AI、生成AI、機械学習に関する最新技術、業界動向、ベストプラクティスの継続的な習得
   

求めるスキル・経験

技術要件

• 数学、統計学、アクチュアリーサイエンス、データサイエンス、コンピュータサイエンス、または関連分野の学位

• AI／生成AIソリューションを活用したプロジェクトへの参加・実務経験

• 機械学習モデル開発における3年以上7年以下の実務経験

• Pythonに関する優れたプログラミングスキル

• Pythonおよび関連するデータサイエンス／機械学習ライブラリの実務経験

• ビジネス要件を理解・解釈し、データおよびAIを活用したソリューションへ落とし込む能力

• AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームを利用した実務経験

• RAG、LLM、Embedding、Prompt Engineeringなどの生成AIに関する知識

• 機械学習モデルの評価、テスト、デプロイメントに関する知識・経験
   

歓迎要件

• 保険または金融業界でのデータサイエンス／AIの実務経験

• クレーム（保険金請求）領域に関する業務知識

• 生成AI、LLM、RAGなどを活用したプロジェクトの実務経験

• ビジネスレベルの英語力
   

As a Data Scientist – Claims within our Data team, you will play a central role in transforming the Claims function into a truly data-driven organization. You will apply data science, machine learning, and generative AI to solve real business challenges and develop practical, scalable, and sustainable solutions that create measurable business value. Working closely with business stakeholders, IT teams, and project managers, you will contribute across the data science lifecycle, from data analysis and model development through evaluation, implementation, and deployment.

Key Responsibilities

• Develop and implement AI code and data science solutions for various business use cases

• Develop, test, evaluate, and deploy machine learning models

• Analyze structured and unstructured data using Python and relevant data science and machine learning libraries

• Conduct exploratory data analysis (EDA) and generate insights to support business decision-making

• Work with business stakeholders to understand business requirements and translate them into data-driven solutions

• Evaluate the accuracy, performance, and applicability of machine learning and AI models and support continuous improvement

• Develop and evaluate generative AI solutions using technologies such as RAG, LLMs, embeddings, and prompt engineering

• Support AI governance activities to ensure the safe and sustainable implementation of AI models and solutions

• Collaborate with cross-functional teams including IT, business teams, and project managers

• Prepare technical documentation covering analyses, models, technical specifications, and project outcomes

• Keep up to date with emerging AI, generative AI, and machine learning technologies, industry trends, and best practices

Required Skills and Experience

Technical Requirements

• Bachelor's or Master's degree in Mathematics, Statistics, Actuarial Science, Data Science, Computer Science, or a related discipline

• Experience participating in projects involving AI and/or generative AI solutions

• 3–7 years of professional experience in machine learning model development

• Strong Python programming skills

• Hands-on experience with Python-based data science and machine learning libraries

• Ability to understand and interpret business requirements and translate them into data- and AI-driven solutions

• Professional experience with cloud platforms such as AWS or Azure

• Knowledge of generative AI concepts, including RAG, LLMs, embeddings, and prompt engineering

• Knowledge and experience in machine learning model evaluation, testing, and deployment

Preferred Qualifications

• Professional experience in data science or AI within the insurance or financial services industry

• Knowledge of the Claims domain

• Hands-on experience with generative AI, LLM, RAG, or related technologies

• Business-level English communication skills