Tata Consultancy Services - Experience certainty

IoT & Digital Engineering
Lead AI/ML Engineer (Data Analyst/Modeler) - Bilingual【IoTDE - No.332】
職務内容 ■ Position Overview / ポジション概要
The AI/ML Engineer role offers an opportunity to work on advanced data analytics and AI-driven optimization within a global, multicultural environment. You will design and build AI models, develop optimization frameworks, and derive insights from industrial IoT data. As part of a cross-functional team, you will collaborate with data scientists, analysts, and domain experts while engaging directly with customers to understand requirements and deliver impactful solutions. This position allows you to deepen your expertise in AI, data analytics, and industrial processes, contributing to digital transformation initiatives and driving measurable business value.

AI/MLエンジニアは、グローバルで多文化な環境の中、先進的なデータ分析とAI最適化に取り組むポジションです。産業IoTデータを活用し、AIモデルや最適化フレームワークを構築し、ビジネス価値につながるインサイトを導出します。データサイエンティストやアナリスト、ドメインエキスパートと協働し、顧客要件の理解から成果物の提案まで行います。本ポジションは、AI・データ分析・産業プロセスの専門性を高め、企業のデジタルトランスフォーメーションに貢献できる役割です。


■ Department Introduction / 部門紹介
IoT and Digital Engineering department empower businesses to accelerate digital transformation by enabling intelligence at scale across products, processes, and entire ecosystems.
- Creating exponential value through IoT-based systems by connecting products, processes, plants, and people to deliver seamless and borderless customer experiences.
- Transforming product development and engineering through technologies such as 5G, robotics, cloud, automation, AI/ML, blockchain, the Metaverse, embedded systems, electronics, and edge computing.

IoTとデジタルエンジニアリング部門は、製品・プロセス・エコシステム全体にインテリジェンスを拡張し、企業のデジタルトランスフォーメーションを加速させます。
- 製品・プロセス・設備・人をつなぎ、シームレスで境界のない顧客体験を生み出すIoTシステムによる価値創出
- 5G、ロボティクス、クラウド、オートメーション、AI/ML、ブロックチェーン、メタバース、組込み開発、エレクトロニクス、エッジコンピューティングなどによる製品開発・エンジニアリングの革新


■ Project Introduction / プロジェクト概要
This project focuses on applying data analytics and AI-driven optimization to improve the evaporation process used in the food processing industry. The team aims to reduce operational costs by identifying optimal control set points through AI-based optimization models. Collaboration with data scientists, analysts, and functional experts is essential, along with direct communication with customers to collect requirements and present analysis results.

本プロジェクトは、食品加工業界における蒸発(Evaporation)プロセスの効率化を目的とし、データ分析とAI最適化技術を活用するものです。AIベースの最適化モデルを用いて最適な制御パラメータを導き出し、運用コスト削減を図ります。データサイエンティスト、アナリスト、ファンクショナルエキスパートとの協働が重要であり、顧客との要件ヒアリングや結果説明も含まれます。


■ Position Highlights / ポジションの魅力
This position offers the opportunity to work with the latest AI-driven analytics technologies while developing advanced skills in emerging fields such as Generative AI. You will gain hands-on experience in a multicultural, globally distributed environment and will have the chance to lead solution development and validation activities that directly contribute to project success and business impact.

本ポジションでは、最新のAI分析技術に携わりながら、生成AIをはじめとする新しい分野のスキルを実践的に習得することができます。また、多文化かつグローバルな環境で経験を積みつつ、ソリューション開発や検証フェーズに主体的に関わり、プロジェクト成功やビジネス価値の創出に直結する役割を担うことができます。


■ Job Responsibilities / 職務内容
- Collect, preprocess, and analyze industrial data to generate insights for predictive and prescriptive analytics.
- Design and build prediction models and optimization frameworks aligned with process requirements.
- Perform statistical analysis, feature engineering, model tuning, and validation to ensure model accuracy.
- Identify and evaluate process improvement opportunities using historical data and key parameters.
- Collaborate with optimization engineers to implement prescriptive analytics solutions.
- Develop visualization dashboards, analytical reports, and technical documentation.

- 産業データを収集・前処理・分析し、予測分析および処方的分析のためのインサイトを導出する
- プロセス要件に基づき、予測モデルおよび最適化フレームワークを設計・構築する
- 統計分析、特徴量エンジニアリング、モデル調整・検証を行い、モデル精度を確保する
- 過去データや主要パラメータを用いて改善機会を特定・評価する
- 最適化エンジニアと協力し、処方的分析ソリューションの実装を支援する
- 可視化ダッシュボード、分析レポート、技術ドキュメントを作成する



■ Future Career Path / キャリアパス
Potential career progression includes Tech Lead and Project Manager

将来的には、テックリードやプロジェクトマネージャーなど、複数のキャリアパスが想定されています。  
登録資格 ■ Must Requirements / 必須要件
- Python programming skills and 5+ years of experience in data analytics
- Knowledge of statistical modeling, hypothesis testing, data visualization, ML/DL modeling, model validation, manufacturing processes, KPIs, and basic IoT

- Pythonプログラミングおよび5年以上のデータ分析経験
- 統計モデリング、仮説検定、データ可視化、ML/DLモデル構築・検証、製造プロセス・KPI理解、IoT基礎知識


■ Language Requirements / 言語力
Japanese: Business level
English: Business level

日本語:ビジネスレベル
英語:ビジネスレベル


■ Nice to Have / 歓迎要件
- Knowledge of MLOps
- Experience with industrial IoT
- Experience of collaborating with teams across Japan and global locations
- Understanding of thermodynamics, heat transfer, and basic process control

- MLOpsに関する知識
- 産業向けIoTの経験・理解
- 日本および海外チームとの協働経験
- 熱力学・熱伝達・プロセス制御の基礎知識 
待遇  ■Employment status
Regular Employee
Manager/Supervisor classification: Nil (Classifiable depending on the case)
Deemed working hours per day: 8hrs

■Salary
Monthly salary: Under our corporate regulations, amount will be decided in consideration of candidates’ experiences and abilities.
Discretionary labor allowance: 60,000 JPY - 80,000 JPY
Overtime work allowance: By ordinary (Paid according to overtime working hours)
Salary raise: Yes
Premium: Yes

■Working hours
9:00 - 18:00
(Actual working hrs: 8hrs /Flex time system/ Core time: 10:00 - 16:00)

■Holiday/Leave
Annual paid leave, Two days off every week (Sat, Sun), Public holidays, Year end and new year holidays, Congratulation or condolence leave, and nursing leave.

■Welfare program
Insurance: Medical insurance, Welfare pension, Employment insurance, and Industrial injury insurance
System: Asset-building savings, Company pension, Cafeteria plan (selection-based corporate member welfare service)
* Only regular employee is eligible for Asset-building savings and Company pension.
Facility: Corporate membership facility (Athletic club, Onsen resort house, hotel accommodations, etc.) 
勤務地  Tokyo (Minato-ku area) / 東京都港区
*Hybrid (3-5days office work) / ハイブリット(週3−5日のオフィス勤務) 


←職種一覧へ  ↑このページの先頭へ