Lead Data Scientist_Japan - Tokyo, Japan
MetLife · Yes · 1y ago
■Job Summary
The Lead Data Scientist will drive innovative approaches to understanding, interacting, and optimizing customer engagement by leveraging advanced analytics to derive actionable business insights. The successful candidate will work closely with business stakeholders, primarily in Japanese, to understand their requirements and the broader business context. This role entails leading data analytics initiatives from conception through implementation to delivery. This role also leads and develops Data Science talent.
■Responsibilities
- Lead multiple data science projects and make sure they deliver clear business value.
- Work with business leaders to choose priorities, define success measures, and agree on scope and timelines.
- Lead end-to-end delivery: problem definition, solution design, model development, testing, and release.
- Manage a team of data scientists and vendor resources and help them grow through coaching, feedback, and clear goals, coaching, feedback, and performance support.
- Guide Senior Data Scientists as people managers (how they coach, review work, and run projects).
- Set simple and practical ways of working for the group (planning, documentation, reviews, and delivery quality).
- Keep code quality high across the team through strong Python practices and consistent code reviews.
- Work closely with the data platform and IT teams to manage dependencies, remove blockers, and deliver on Azure (or similar cloud).
- Communicate progress, risks, and results clearly to stakeholders and leadership.
- Use AI responsibly and follow company policies and compliance requirements.
- Present analytical findings and recommendations clearly to both technical and non-technical audiences, tailoring communication to executives, business users, and engineering teams.
- Collaborate with internal cross-functional teams (e.g., Product, Marketing, Sales, Customer Success, Data Platform/Engineering, IT, Compliance) and stakeholders across departments to align priorities, manage dependencies, and remove blockers.
- Ensure strong data governance: data quality checks, documentation, lineage, and consistent metric definitions (“single source of truth”).
■Requirements (Experience, Skills, Education)
- Business-level Japanese and business communication English.
- 8+ years of experience in data science / advanced analytics with delivered business results.
- Strong experience leading data science projects end-to-end (from idea to delivery).
- Strong Python programming skills and strong code review skills.
- GenAI / LLM experience.
- Azure or similar cloud experience (building and/or deploying solutions).
- People management experience, including leading teams through delivery.
- Experience guiding and supporting other leaders (for example, Senior Data Scientists who manage people).
- Willing to learn, take on new challenges, and adapt to change.
- Strong teamwork and collaboration skills.
Preferable
- Financial services experience (insurance experience is a strong plus).
- MLOps experience (CI/CD, deployment, monitoring, model lifecycle).
- Power BI experience.
- PySpark experience.
- Bachelor’s degree in computer science, information technology or equivalent educational qualification
■サマリー
リードデータサイエンティストは、高度な分析を活用して実用的なビジネスインサイトを導き出すことにより、顧客エンゲージメントの理解、相互作用、最適化に向けた革新的なアプローチを推進します。成功する候補者は、主に日本語でビジネス関係者と緊密に連携し、それぞれの要件およびより広いビジネスコンテキストを理解します。この役割は、データ分析イニシアティブを構想から実施、納品まで主導することを含みます。また、この役割はデータサイエンスの人材の指導および育成も担当します。
■職務内容
- 複数のデータサイエンスプロジェクトを主導し、明確なビジネス価値を提供することを確実にします。
- ビジネスリーダーと協力して優先事項を決定し、成功指標を定め、範囲とスケジュールに合意します。
- 課題の定義、ソリューション設計、モデル開発、テスト、リリースまでのエンドツーエンドの実行を主導します。
- データサイエンティストおよびベンダーリソースのチームを管理し、コーチング、フィードバック、明確な目標設定、パフォーマンス支援を通じて成長を促します。
- シニアデータサイエンティストが人材管理者として適切に行動できるよう指導します（コーチング、作業レビュー、プロジェクト運営方法）。
- グループの作業プロセス（計画、ドキュメント作成、レビュー、提供品質）をシンプルかつ実用的に整えます。
- 強力なPythonの実践と一貫したコードレビューを通じて、チーム全体のコード品質を維持します。
- データプラットフォームおよびITチームと緊密に連携し、依存関係を管理し、障害を排除し、Azure（または同等のクラウド）で成果を達成すること。
- 進捗状況、リスク、結果をステークホルダーおよび経営陣に明確に報告すること。
- AIを責任を持って使用し、社内の方針およびコンプライアンス要件を遵守すること。
- 分析結果および提言を、技術的・非技術的な聴衆の双方にわかりやすく提示し、経営陣、ビジネスユーザー、エンジニアリングチームに応じてコミュニケーションを調整すること。
- 社内のクロスファンクショナルチーム（例：プロダクト、マーケティング、営業、カスタマーサクセス、データプラットフォーム／エンジニアリング、IT、コンプライアンス）および部門横断のステークホルダーと協力し、優先順位を調整し、依存関係を管理し、障害を排除すること。
- 強固なデータガバナンスを確立すること：データ品質チェック、ドキュメント管理、データ系統の追跡（リネージ）、および一貫した指標定義（「単一の情報源」）を維持すること。
■要件（必須）
- データプラットフォームおよびITチームと緊密に連携し、依存関係を管理し、障害を排除し、Azure（または同等のクラウド）で成果を達成すること。- 進捗状況、リスク、結果をステークホルダーおよび経営陣に明確に報告すること。- AIを責任を持って使用し、社内の方針およびコンプライアンス要件を遵守すること。- 分析結果および提言を、技術的・非技術的な聴衆の双方にわかりやすく提示し、経営陣、ビジネスユーザー、エンジニアリングチームに応じてコミュニケーションを調整すること。- 社内のクロスファンクショナルチーム（例：プロダクト、マーケティング、営業、カスタマーサクセス、データプラットフォーム／エンジニアリング、IT、コンプライアンス）および部門横断のステークホルダーと協力し、優先順位を調整し、依存関係を管理し、障害を排除すること。- 強固なデータガバナンスを確立すること：データ品質チェック、ドキュメント管理、データ系統の追跡（リネージ）、および一貫した指標定義（「単一の情報源」）を維持すること。
■要件（尚可）
- 金融サービスの経験（保険分野の経験があると望ましい）
- MLOpsの経験（CI/CD、デプロイメント、監視、モデルライフサイクル）
- Power BIの経験
- PySparkの経験