以下いずれかの仕事内容を想定。
A：ユーザエンゲージメントのためのデータサイエンス領域研究開発
私たちはソニーグループの様々なサービスやプロダクトから生み出されるデータを活用し、ビジネス現場の課題解決や新規事業を創出するための研究開発を担っています。

特にアニメや音楽、スポーツなどのエンターテインメント事業や金融事業におけるDirect-to-Consumer系サービスに向け、ユーザのエンゲージメントを獲得・向上させるために、

• ユーザデータ（オンライン・オフラインの行動履歴や属性等）
• ビジネスデータ（製品の販売数や業務/製造プロセスデータ等）
• コンテンツデータ（映像、音楽、テキスト等）

などの多様なデータを活用し、予測分析や因果推論、大規模言語モデルなどを含むデータサイエンス・機械学習分野の研究開発やアプリ提案、顧客価値探索・検証などを担当していただきます。

研究開発の成果はプロダクトやソリューションに組み込むことで社会実装し、事業課題の解決までを行います。またアカデミックな成果は論文にしてtop-tierの国際会議での発表も行います。

B：顧客コミュニケーションを支援するAI・データサイエンス技術応用開発
AI技術（LLM、音声対話システム、AI Avatarなど）とデータ解析技術を組み合わせた応用研究開発を行う。顧客との接点を多く持つ金融ビジネスを中心に、顧客と企業のコミュニケーションの提供価値を高め、ソニーならではの次世代サービスの実現に貢献する

Aの仕事内容で活かせる経験・スキル：

• 深層学習や統計的機械学習、因果推論、リコメンデーション、各種最適化や数理モデルなどの専門知識と実装経験
• PyTorch等のディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル
• 表形式データを始めとしたデータ分析への機械学習の適用経験（Kaggle等のデータ分析系コンペへの参加含む）
• データ分析技術や機械学習を活用したアプリやサービスの提案・開発・改善の経験

Bの仕事内容で活かせる経験・スキル：

• 機械学習の専門知識（自然言語処理・音声信号処理・データ分析など）、PyTorch等のディープラーニングフレームワークのプログラミングスキル、大規模言語モデルや生成AI、音声認識、音声合成などの利用経験、生成AI・データ分析技術を実社会に導入した経験、Webフロントエンド・クラウドなどを用いたプロトタイピングスキル
• 表形式データを始めとしたデータ分析への機械学習の適用経験（Kaggle等のデータ分析系コンペへの参加含む）
• データ分析技術や機械学習を活用したアプリやサービスの提案・開発・改善の経験

Aの仕事内容の3-5年後のキャリア:

• 機械学習やデータサイエンス領域の特定分野でトップレベルの専門性を有し、top-tierの国際会議に論文が掲載される
• 複数のサービスやビジネス領域をまたがるデータ活用において、コアとなるコンポーネントの技術開発やプロダクト開発をリードしている
• 機械学習やデータサイエンスの技術に関する新規研究開発プロジェクトや、ソニーグループの事業部門との顧客価値開発を含む共同プロジェクトをリードしている

Bの仕事内容の3-5年後のキャリア:
生成AI・対話技術・データ解析・センシング技術などの技術開発力を習得し、かつ金融をはじめとするソニーグループのもつ事業のビジネス構造・ニーズ・課題をデータ分析やマーケティング手法、デザイン手法を使って理解を深め、自ら創出し提案する改善案や顧客価値、自ら研究開発した技術を商品/サービスとして世の中に提供していく担い手となる