[DS] Data Scientist [MedTech] at Johnson &… · Chiyoda

[DS] Data Scientist [MedTech] Location: Chiyoda, Tokyo, Japan At Johnson & Johnson, we believe health is everything. Our strength in healthcare innovation empowers us to build a world where complex diseases are prevented, treated, and cured, where treatments are smarter and less invasive, and solutions are personal. Through our expertise in Innovative Medicine and MedTech, we are uniquely positioned to innovate across the full spectrum of healthcare solutions today to deliver the breakthroughs of tomorrow, and profoundly impact health for humanity. Learn more at jnj.com. As guided by Our Credo, Johnson & Johnson is responsible to our employees who work with us throughout the world. We provide an inclusive work environment where each person is considered as an individual. At Johnson & Johnson, we respect the diversity and dignity of our employees and recognize their merit. Job Function: Data Analytics & Computational Sciences Job Sub Function: Data Science Job Category: Scientific/Technology All Job Posting Locations: Chiyoda, Tokyo, Japan Job Description: About MedTech Fueled by innovation at the intersection of biology and technology, we’re developing the next generation of smarter, less invasive, more personalized treatments. Your unique talents will help patients on their journey to wellness. Learn more at https://www.jnj.com/medtech Key Objectives Advanced Analytics (AA) is a core strategic capability for the MedTech Company, enabling data-driven decision-making through insight generation and advancing productivity by simplifying processes through advanced technology. The Data Scientist serves as a senior analyst and project leader, responsible for delivering advanced analytical solutions, shaping analytical approaches, raising quality standards, and translating complex analyses into actionable business decisions across the organization. This role reports to the Advanced Analytics Manager. Responsibilities 1. Business Partnership & Strategic Alignment Act as a senior analytical partner to internal stakeholders, developing a deep understanding of business strategies, market context, constraints, and decision-making processes. Identify high-impact business opportunities and challenges, translating them into clearly defined problem statements, analytical approaches, and success metrics. Communicate insights, assumptions, risks, limitations, and recommendations clearly to business stakeholders to support informed decision-making and drive action. 2. Project Execution & Cross-functional Collaboration Collaborate closely with cross-functional teams, including business, technology, and data engineering, to execute data science and AI projects effectively. Lead analytical projects end-to-end by coordinating roles, timelines, and dependencies. Communicate progress, risks, and issues transparently to stakeholders to ensure alignment and timely decision-making. 3. Data Science, AI & Advanced Analytics Delivery Design, develop, and deploy advanced analytical and AI models to optimize commercial activities, marketing strategies, and business processes. Apply advanced modeling techniques to improve customer experience, revenue growth, targeting effectiveness, and other strategic objectives. Establish and govern A/B testing and experimentation frameworks, ensuring statistical validity, interpretability, and compliance with internal standards. 4. Data Management, Model Operationalization & Governance Evaluate the quality, effectiveness, and limitations of data sources and data collection methods. Deliver projects in line with defined internal processes and approval flows. Partner with technology and data engineering teams to operationalize models and embed analytics into business workflows. Continuously monitor model performance post-deployment and drive optimization to improve accuracy, effectiveness, and business impact. Key Competencies Relationships/Communication - Ability to manage successfully in a matrix organization, ability to drive cross-functional team engagement, and create and sustain internal relationships with franchises and functional teams. Leadership - Has demonstrated the ability to lead cross-functional teams and influence key stakeholders in delivering results. Strategic Understanding - Ability to understand market and business dynamics and develop/adapt strategies to drive growth through market expansion, penetration, and market share gains. Drive for Results – Be a source of strategic insight and direction in the Business Unit and the Franchise. Ability to inspire the teams to fulfill customer requirements and fuel business growth. Teamwork – Able to effectively partner across franchises and functions. Able to influence across the organization to drive business results. Business Savvy - Broad knowledge and understanding of the technical, operational, commercial, and marketing elements of the business and the organization. Ability to make good judgments and quick decisions based on robust business understanding. Educational Requirements MSc or BSc in Computer Science with knowledge of Statistics, Machine Learning & Artificial Intelligence, Physics, Mathematics, Bioinformatics, Computational Informatics, Medical Informatics, Computational Biology or related disciplines. PhD, MSc, or BSc in a STEM subject with equivalent knowledge is a plus. Required Experiences and Skills: Work Experience 3+ years of experience in a business-related data science and/or advanced analytics role Proven experience in leading cross-functional projects Proven track record of driving and delivering data science and AI projects in a business context by leveraging: Predictive analytics technologies Artificial intelligence (AI) and machine learning techniques Data mining Text mining Demonstrated ability to drive tangible business outcomes through data-driven insights Required Skills and Capabilities Strong expertise in a wide range of data mining and data analysis methods, including model development and deployment, algorithm development, and simulation design and execution Practical working knowledge of machine learning techniques such as regression, decision trees, probabilistic networks, association rules, clustering, neural networks, and Bayesian models Skills in text mining and data visualization Clear understanding of data analysis workflows and statistical methods, including hypothesis testing and probability modeling Technical Skills Strong expertise in data analysis, machine learning, text mining, and data visualization. Advanced proficiency in one or more programming languages such as R, Python, or SAS. Strong knowledge of SQL and relational database structures. Business & Professional Capabilities Strong project management skills Strong communication skills, including the ability to explain complex concepts clearly Fluency in both English and Japanese Preferred Qualifications Knowledge of healthcare relevant data sets Knowledge or experience working in the healthcare industry Work location Tokyo, JJMC Tokyo Head Office Employment type Permanent Data Scientist, Advanced Analytics ジョンソン・エンド・ジョンソンは、健康こそすべてだと考えています。ヘルスケアイノベーションにおける私たちの強みが、複雑な病を予防・治療・治癒し、治療をよりスマート化した低侵襲なものに進化させ、一人ひとりの患者さんに合ったソリューションを提供することができる世界を築く力になります。Innovative MedicineとMedTechにおける専門性を生かし、将来の飛躍的な進化に向けてヘルスケアソリューションの幅広い領域でイノベーションを推し進め、人々の健康に大きなインパクトを与えていきます。https://www.jnj.com/ メドテックについて バイオロジーとテクノロジーの交わるところでイノベーションを推進し、よりスマートで低侵襲性の高い、一人ひとりの患者さんに合った次世代の治療ソリューションをお届けしていきます。あなたのユニークな才能で、患者さんの健康をサポートする一員になりませんか？詳細については、https://www.jnj.com/medtech をご覧ください。 Key Objectives Advanced Analytics（AA）は、インサイトの創出を通じてデータドリブンな意思決定を可能にするとともに、先進技術を活用してプロセスを簡素化し、生産性向上を実現する、MedTech Companyにおける中核的な戦略ケイパビリティです。 本ポジションは、シニアアナリストおよびプロジェクトリーダーとして、高度な分析ソリューションの提供、分析アプローチの設計、品質水準の向上、ならびに複雑な分析結果を組織全体の意思決定につなげる役割を担います。 Responsibilities: 1. Business Partnership & Strategic Alignment ビジネスステークホルダーに対するシニアレベルの分析パートナーとして、事業戦略、市場環境、制約条件、意思決定プロセスを深く理解する インパクトの大きいビジネス機会・課題を特定し、課題定義、分析アプローチ、成功指標に落とし込む 分析結果、前提条件、リスク、制約、提言を、ビジネスステークホルダーに明確に伝え、意思決定とアクションを促す 2. Project Execution & Cross-functional Collaboration ビジネス、テクノロジー、データエンジニアリングなどのクロスファンクショナルチームと連携し、データサイエンス／AIプロジェクトを実行する 役割、スケジュール、依存関係を調整しながら、分析プロジェクトをエンドツーエンドで主導する 進捗、リスク、課題を透明性をもって共有し、関係者間の整合と適切な意思決定を促進する 3. Data Science, AI & Advanced Analytics Delivery コマーシャル活動、マーケティング戦略、業務プロセスを最適化するための高度な分析モデルおよびAIモデルの設計・開発・展開 顧客体験向上、売上成長、ターゲティング精度向上など、戦略的目標に対して高度なモデリング手法を適用 社内基準・ガイドラインを踏まえたA/Bテストおよび実験基盤を構築・統制し、統計的妥当性と説明可能性を担保する 4. Data Management, Model Operationalization & Governance データソースおよびデータ収集手法の品質、有効性、制約条件を評価する 定められた社内プロセスおよび承認フローに沿ってプロジェクトを推進する テクノロジー／データエンジニアリングチームと連携し、モデルを業務プロセスへ実装・定着させる リリース後のモデルパフォーマンスを継続的にモニタリングし、精度・効果・ビジネスインパクト向上に向けた最適化を行う Key Competencies: 関係構築／コミュニケーション：マトリクス組織で関係者を巻き込み、継続的な信頼関係を構築できる。 戦略理解：市場・事業ダイナミクスを理解し、成長に資する戦略へ落とし込める。 成果志向：戦略的示唆を提供し、顧客要件の充足と事業成長に向けて周囲を動かせる。 チームワーク／影響力：権限によらず影響力を発揮し、部門横断で成果を推進できる。 ビジネス感度：技術・オペレーション・商流・マーケティングを俯瞰し、意思決定へ接続できる。 Educational Requirements: 統計学、機械学習・人工知能、物理学、数学、バイオインフォマティクス、計算情報学、医療情報学、計算生物学、または関連分野の知識を有するコンピュータサイエンス分野の修士号（MSc）または学士号（BSc） 上記と同等の知識・経験を有する場合、STEM分野の博士号（PhD）、修士号（MSc）または学士号（BSc）を有することは尚可 Required Experiences and Skills: Work Experience ビジネス領域におけるデータサイエンスまたは高度分析（Advanced Analytics）業務の実務経験：3年以上 クロスファンクショナル（部門横断）プロジェクトをリードした実績 ビジネス文脈において、以下を活用したデータサイエンスおよびAIプロジェクトを推進・完遂した実績 予測分析技術 人工知能（AI）および機械学習技術 データマイニング テキストマイニング データに基づくインサイトを通じて、具体的なビジネス成果を創出してきた実績 Required Skills and Capabilities 多様なデータマイニングおよびデータ分析手法に関する高い専門性 （モデルの設計・構築・実装、アルゴリズムの利用・開発、シミュレーションの設計・実行を含む） 回帰分析、決定木、確率ネットワーク、アソシエーション分析、クラスタリング、 ニューラルネットワーク、ベイズモデル等の機械学習手法に関する実践的な知識 テキストマイニングおよびデータ可視化に関するスキル 仮説検定や確率モデリング等を含む、データ分析ワークフローおよび統計手法への深い理解 Technical Skills データ分析、機械学習、テキストマイニング、データ可視化に関する高度な専門性 R、Python、SAS等のプログラミング言語における高いスキル SQLおよびリレーショナルデータベース構造に関する専門知識 Business & Professional Capabilities プロジェクトマネジメントスキル 複雑な内容を分かりやすく伝える優れたコミュニケーション能力 ビジネスレベル以上の日本語および英語 Preferred Qualifications 医療・ヘルスケア関連データセットに関する知識 ヘルスケア業界での業務経験または知識 勤務場所 東京、本社オフィス 雇用形態 正社員 Required Skills: Preferred Skills: Advanced Analytics, Analytical Reasoning, Business Intelligence (BI), Business Writing, Coaching, Collaborating, Communication, Data Analysis, Data Compilation, Data Privacy Standards, Data Savvy, Data Science, Data Visualization, Econometric Models, Execution Focus, Technical Credibility, Technologically Savvy, Workflow Analysis