アフラック生命保険株式会社：AI・データアナリティクス部　AIエンジニア(スペシャリスト)

会社名

アフラック生命保険株式会社

会社概要

日本初のがん保険を提供した、米国アフラックの日本法人。外資系生命保険会社でありながら、日本市場に深く根付いたビジネスを展開しており、多くの代理店を通じて個人および法人向けの保険商品を販売しています。


※アメリカン ファミリー ライフ アシュアランス カンパニー オブ コロンバス（日本支店）としては1974年11月15日に創業。



主に生命保険および医療保険を取り扱い、特に「がん保険」と「医療保険」に強みを持っています。がん保険市場では高いシェアを誇り、その他にも介護保険、就業不能保険、死亡保険など、幅広い商品ラインナップを展開。金融機関や郵便局との提携を活かし、全国規模で保険商品の販売を行い、個人のリスク管理をサポートしています。


社会貢献活動にも積極的で、小児がん支援や病院の設立支援などを行っています。外資系ながら日本市場に適応し、国内企業と同等の信頼を築いている点も特徴の一つです。

ポジション

AI・データアナリティクス部　AIエンジニア(スペシャリスト)

仕事内容

Mission
・Aflacのビジネスプロセスを革新し、競争力を高めるために、最先端のAI技術を駆使して高性能かつ信頼性の高いAIシステム（生成AI×デジタルヒューマンアバター）を開発・最適化すること
・Aflacの生成AIや、データ分析モデルをAIシステムに実装、開発、最適化を行い、Aflacのビジネスパフォーマンスを向上させる
・機械学習のためのデータ処理（ETL等）を効率的に行い、質の高いデータを提供するとともに、機械学習モデルを動かすための環境（AIHUB）を構築し、運用を最適化する。

 

Scope of responsibilities（責任範囲）
・機械学習やAIのアルゴリズムを動かすための、アプリケーションの設計・開発を行う。
・既存システムとの連携におけるAPI設計・開発・実証・検証を行う。
・機械学習モデルを動かすためフレームワークの設計・開発（AIHUB）を行う。
・生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングを行う。
・機械学習のためのデータ処理（ETL等）を行う。

 

【部門の雰囲気について】
アフラックのIT・デジタル部門ではすべての部でフレックスタイム制度やハイブリッドワークを活用しており、柔軟な勤務が可能です。
年次や性別に関係なく多様な人財が活躍しています。

参考リンク（ダイバーシティ＆インクルージョンの推進 ）：https://www.aflac.co.jp/corp/value/diversity/

＜変更の範囲＞
・会社が指示した業務
※会社が出向を指示した場合は出向先の定める業務となります

English version,
Mission
・ To innovate Aflac's business processes and enhance competitiveness by leveraging cutting-edge AI technologies to develop and optimize high-performance and reliable AI systems, including generative AI.
・ To implement, develop, and optimize Aflac's generative AI and data analysis models within AI systems, thereby improving Aflac's business performance.
・ To efficiently perform data processing (ETL, etc.) for machine learning, provide high-quality data, and establish and optimize the operation of an environment (AIHUB) for running machine learning models.
Scope of Responsibilities
・ Design and develop applications to run machine learning and AI algorithms.
・ Design, develop, test, and validate APIs for integration with existing systems.
・ Design and develop frameworks (AIHUB) to run machine learning models.
・ Conduct prompt engineering for generative AI.
・ Perform data processing (ETL, etc.) for machine learning.

求める経験・スキル

◆必須要件
・AIプラットフォームにおけるエンジニアリング知識
・ML/Ops
・JavaやPythonの知識
・Linux/AWS等のクラウドの知識
・フロントエンドライブラリ・ワークフレーム
・論理的思考力があること
・非喫煙者もしくは入社時点で喫煙されない・禁煙する意志がある方(*)

(*)当社は「『生きる』を創るリーディングカンパニー」として、そして何よりも社員の健康維持・増進のために、「2028年までに社員の喫煙率を０％にする」ことを目指して、禁煙を促進する取り組みを強化しています。上記背景より入社時点で非喫煙者であることを募集要項に記載しています。

◆好ましい経験
・データサイエンティストとしての実務経験が３年以上
統計／機械学習などのモデリングの経験があること
解析結果を用いてビジネスでのレポーティング経験があること

◆必須スキル
・AIやビッグデータを⽤いたビジネス課題解決における分析や施策⽴案スキル
・セキュリティやIT全般の知識
・システム開発スキル
・データサイエンスに関する体系的知識(統計学・機械学習・AIなど)
・Python、R、SASなどで、データの加工から集計・分析まで実行できるスキル

◆歓迎スキル
・ビジネスレベルの英語力(会話・読み書き共に)
・最新のアナリティクスインフラ・分析基盤の知識・構築経験
・データベースの知識
・DataRobot を活用した分析経験
・高度な専門知識を関係者に分かりやすく伝えることのできるコミュニケーションスキル

English version,

Required Qualifications
・ Engineering knowledge in AI platforms
・ ML/Ops
・ Knowledge of Java and Python
・ Knowledge of cloud technologies such as Linux/AWS
・ Familiarity with front-end libraries and frameworks
・ Strong logical thinking skills
・ Non-smoker or willing to quit smoking by the time of joining (*)
(*) As a leading company dedicated to "creating life," and to promote the health and well-being of our employees, we are committed to reducing the smoking rate among our employees to 0% by 2028. Therefore, we have included the requirement of being a non-smoker at the time of joining in our job criteria.

◆ Preferred Experience
・ Over 3 years of practical experience as a data scientist
・ Experience in modeling with statistics/machine learning
・ Experience in business reporting using analysis results
◆ Required Skills
・ Analytical and strategic planning skills for solving business challenges using AI and big data
・ Knowledge of security and IT in general
・ System development skills
・ Comprehensive knowledge of data science (statistics, machine learning, AI, etc.)
・ Ability to process, aggregate, and analyze data using tools such as Python, R, and SAS
◆ Preferred Skills
・ Business-level English proficiency (both spoken and written)
・ Knowledge and experience in building the latest analytics infrastructure and platforms
・ Knowledge of databases
・ Experience in analysis using DataRobot
・ Communication skills to effectively convey advanced technical knowledge to stakeholders