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※日本マーケティングリサーチ機構調べ
※調査概要:２０２１年９月期_ブランドのWEB印象調査

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企業情報

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株式会社NTTデータ数理システム

研究開発ソフトウェア・情報処理コンピューター・インターネット関連

数理科学とコンピュータサイエンスで現実世界の問題を解決する専門家集団です。
創業1982年以来、知識と実装力に価値を見出し、あらゆる産業分野の問題解決を手がけています。

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27卒 2026/03/13 更新

数理思考をビジネスに活かす[2027年卒]

求人詳細
募集期間	2025/10/02 ～ 2026/04/30
募集職種	コンサルティングエンジニア／データサイエンティスト／AIエンジニア／ソフトウェアエンジニア数理科学・統計・機械学習・最適化・シミュレーション・生成AIなどの技術を活かし、社会や産業の課題を解決するソリューションを開発・提供します。技術力だけでなく、顧客との対話を通じて課題を深く理解し、共に解決へと導く力が求められます。システムエンジニア応用研究技術開発データサイエンティストデータサイエンティスト(IT系) プログラマ研究開発
仕事内容	・顧客課題に対するコンサルティング・技術調査・ソリューション開発・数理モデルの設計・実装・検証・顧客とのコミュニケーションを通じた課題のヒアリング・要件定義・プロジェクトの伴走支援（PoC、導入、運用支援）・商用ソフトウェアの開発・機能拡張・保守　※変更の範囲：会社の定める業務機械学習、統計解析、数理最適化、シミュレーション・生成AIなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。　例：　　・機械学習：　　　類似画像の検索サービス　　　工場における機器の異常検知や衛星画像からの建物の自動検出　　　EC サイトレコメンデーション機能の精度向上　　・数理最適化：　　　勤務シフトスケジューリング　　　荷物の配送計画　　　軌道の保守計画　　・シミュレーション：　　　イベント時の人流制御　　　SNSによる効果測定　　　渋滞緩和のための信号制御方法検討　　・生成AI：　　　エージェント同士の議論によるアイディア創出　　　グラフRAGシステム構築　　　AIエージェントによるデータ分析指南　　　機械学習アルゴリズムの結果解釈最先端の手法から実績に裏打ちされた手法まで、必要に応じていくつもの手法を組み合わせて、お客様の課題を解決するための方法を探ります。「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」が当社のミッションで、本当に現場で使えるモノをお客様と一緒に作り上げることを心がけています。

求める人物像
応募資格	・2026年4月から2027年3月末までに4年制以上の大学学部・修士・博士課程を卒業・修了（見込み）の方
人物像	以下のような方を当社の社員として歓迎します！・数理科学に対する強い好奇心と探究心を持つ方・数学やプログラミングが「好き」である方・「好き」を原動力に、技術を社会に活かしたい方・ソフトウェア開発を通じて、数理技術の社会実装に貢献したい方・自ら考え、手を動かし、試行錯誤を楽しめる方・チームで協働しながらも、自律的に行動できる方・顧客の課題に寄り添い、共に考え、解決していく姿勢を持てる方・顧客との対話を通じて、課題の本質を見極める力を育てたい方 ★社員の声（一部抜粋）　「お客様と一緒に課題を掘り下げ、数理的なアプローチで解決できたときの達成感は格別です。」　「技術だけでなく、対話や信頼関係の構築も仕事の大切な一部です。」　「自社ソフトの開発では、数理モデルをどう実装するかを考えるのが楽しいです。」
文理	理系・文系
学歴	修士新卒博士新卒博士満期退学可能
専門領域	文系専門領域
	理系専門領域	理系：学際分野理学系実験系理論系計算機科学システム科学数学物理学化学宇宙科学・天文学交通科学その他理系情報工学電子工学物理化学・その他化学経営工学専門を問わない
	活かせる能力(概要)	ロボット、人工知能情報処理技術シミュレーションソフト活用
	活かせる能力(詳細)
各種経験・資格	研究関連経験
	ビジネス関連経験
	インターンシップ・アルバイト経験
	公的資格・免許
ITスキル	活かせるIT関連経験	プログラミング経験システム・サーバ構築技術、経験提案書・企画書作成経験仕様書作成経験 UI設計経験ハッカソン等開発セミナー参加経験技術勉強会参加経験プログラミングコンテスト出場経験
	活かせるIT関連能力	自然言語処理技術機械学習データマイニング人工知能セキュリティ技術数値解析シミュレーションアルゴリズム統計処理能力
	活かせる各種ITスキル	Windows Linux Excel PowerPoint Word AWS Git/GitHub 仮想環境（Docker等）
	活かせる主要プログラミング言語経験	C言語 C++ Python

採用データ
勤務地	東京都
給与	博士卒月給310,130円(固定職務手当70,240円含む) 修士卒月給283,990円(固定職務手当65,100円含む) 学部卒月給269,650円(固定職務手当62,310円含む）・月給には生涯設計給を含む（給与として受取るか確定拠出年金に拠出するかを各自にて選択できるもの）・固定職務手当は時間外労働30時間分の固定残業代として支給・定型勤務・フレックスタイム制の勤務においては、30時間を超える時間外労働の手当は別途支給・深夜残業および休日出勤については別途支給
待遇	昇給年 1 回（4 月）賞与年 2 回（6 月，12 月） <<諸手当>> 住宅手当(4万円※社宅入居者は適用外)、通勤交通費(当社規定による)、勤務サポート手当7,500円/月(内訳：昼食補助費3,500円、リモートワーク補助費4,000円)
試用期間の有無	有り
試用期間	入社後3か月
試用期間についての補足事項	試用期間中、雇用条件の変更なし
社会保険	雇用・労災・健康・厚生年金・企業年金基金
福利厚生	■産休育休制度(事情に応じて子が3歳に達するまで取得可) ■出生時育児休業のうち2週間を有給とする制度（配偶者・パートナー出産時，又は養子を迎えるとき） ■育児，介護のための時間短縮勤務制度(育児の場合小学校6年生終わりまで可) ■在宅勤務制度の活用 ■新幹線通勤（短縮時間等条件あり） ■社内イベント ■サークル活動（テニス，フットサル，スキー・スノーボード，音楽，茶道・華道等） ■書籍購入費補助 ■資格試験受験料補助 ■学会参加費補助 ■NTTグループ団体割引保険 ■NTTグループ確定拠出年金（選択制）
勤務時間	専門業務型裁量労働制　みなし労働時間 8.5 時間またはフレックスタイム制(コアタイムなし / 標準時間7時間) ※研修期間（3カ月）は9：30〜17：30 ※入社後一定期間はフレックスタイム制(コアタイムなし / 標準時間7時間)
休日休暇	完全週休 2 日制(土・日曜日)，祝日，夏季(8 日)，年末年始(4 日)，年次有給(初年度 10〜最高 20 日)，年間休日 130日(2024年度)，慶弔休暇など子の看護休暇・介護休暇・産前産後休業(有給)，病気(ケガ)休暇(有給)，育児目的休暇(有給) 妊婦健診休暇（有給），「べビサポ休暇」（有給）
屋内の受動喫煙対策	あり
受動喫煙対策	屋内喫煙所あり
受動喫煙対策の特記事項	館内別フロアに喫煙所が設置されています。
フリーPR	★当社では "数理科学" で "現実世界の問題" を解決するための情報発信メディア MSIISM を運営しています。　https://www.msiism.jp MSIISM では、データ分析、機械学習、数理最適化、シミュレーションなどの数理科学を活用した技術に関する情報や、当社のソリューションを活用した解決事例を紹介しています。「数理科学とコンピューターサイエンスにより現実世界の問題を解決する」というミッションとともに取り組んできた当社の仕事の一端をイメージしていただけるような情報発信を目指しています。ぜひ、ご覧ください！ ★当社のデータサイエンティストの業務、業務展開については「数理システムのつよみ」でもご紹介しています。　https://www.msi.co.jp/speciality/index.html

就職活動をしている大学院生へのメッセージ
「大学・大学院で修めてきた学問，研究してきた経験を活かしたい」そういう気概の人たちが集まる会社が、私たちNTTデータ数理システムです。当社では、様々な分野ー物理・情報・数学・化学・生物ーで研究をしてきた人たちが集まります。共通する特徴は、ー学ぶことが好きー好奇心旺盛で様々な分野に興味があるということです。当社では、数理科学ソフトウェアの開発から、そのビジネス現場への展開のお手伝いまで幅広く業務を行っています。特に、コア業務の一つである技術開発において多くのアカデミック成果を応用しますので、皆様が研究してきたことには非常に興味があります。当社の採用選考を受けられた方は、そろって　　「こんなに真剣に自分の研究内容を聞いてくれた面接官ははじめてです」と驚きます。当社の説明会は、最新の技術紹介やソリューション紹介だけでなく先輩社員の講義や座談会などもあります。型通りの会社説明会ではありませんので、新鮮な驚きを感じられると思います。皆様にお会いできることを楽しみにお待ちしております！

応募方法選考の流れ・連絡先
応募方法	■エントリーページのご案内下記よりエントリーください。エントリー後、マイページより説明会などのご予約にお進みいただけます。 https://mypage.3030.i-webs.jp/msi2027/
選考の流れ	■会社説明会・筆記試験【オンライン】会社説明会では、会社概要説明、講義、座談会を行います。説明会後、選考を希望いただける方には、筆記試験(数学・英語)を受けていただきます。 ■筆記試験について [数学] 5問中2問選択大学で学ぶ基本的な数学全般について出題します。そのうち数問は大学入試レベルの難易度です。過去に出題された分野の例：微積分（多変数を含む）、線形代数、初等的な整数論、関数論、常微分方程式、確率・統計、計算機科学など [英語] 長文読解2問必答筆記試験は説明会終了後に Web 試験で行います。 Web カメラ付きのパソコン、スマートフォンやデジタルカメラなど答案用紙を撮影できる機材をご準備ください。 ※筆記試験は原則として会社説明会と同じ日に受けていただきます。 ※https://www.msiism.jp/column/flower-exam/ 上記のページに過去の筆記試験を掲載しておりますのでご参考にしてください。 ■書類選考、面接（筆記試験合格者のみ) 　筆記試験に合格された場合は書類選考に進んでいただきます。　書類選考は下記のどちらかを提出いただく予定です。　・ご自身の研究内容やこれまでに学んで来た事のレポート　・ご自身でこれまでにプログラムされた内容をアップロードした GitHubレポジトリの URL 　　※詳細は、筆記試験合格の方にお伝えいたします。　書類選考に合格されましたら、面接に進んでいただきます。　部長面接（オンライン）、社長面接（当社オフィスにて対面）の 2 段階を予定しております。　※詳細は、書類選考合格の方にお伝えいたします。
この求人の説明会情報	【2027年度<選考直結型>新卒採用説明会】＊説明会は開催日程2日前に予約締切となります。お早めにご予約ください！　■Web説明会日程　　第1回　2025/12/22(月) 終了　　第2回　2026/1/22(木)終了　　第3回　2026/2/6(金)終了　　第4回　2026/2/18(水)終了　　第5回　2026/3/9(月)終了　　第6回　2026/3/24(火) 　　第7回　2026/4/10(金) 　　■各回の講義タイトル（タイトル・内容は変更になる可能性があります）　　第1回・実行可能解を高速に得るためのヒューリスティックの導入　　　　・連合学習技術の紹介 ~分散データを活用した機械学習技術~ 　　第2回・配送計画問題に対する列生成法を用いた厳密求解法　　　　・数理システムでの暗号・プライバシー分野の取り組みについて　　第3回・生成 AI 活用の実際：ビジネス導入における課題とその対処　　　　・物理法則を組み込んだ機械学習技術の紹介　　第4回・生成 AI によるマルチエージェントシミュレーションのご紹介　　　　・実行可能解を高速に得るためのヒューリスティックの導入　　第5回・配送計画問題に対する列生成法を用いた厳密求解法　　　　・数理システムでの暗号・プライバシー分野の取り組みについて　　第6回・連合学習技術の紹介　~分散データを活用した機械学習技術~ 　　　　・生成 AI によるマルチエージェントシミュレーションのご紹介　　第7回・生成 AI 活用の実際：ビジネス導入における課題とその対処・物理法則を組み込んだ機械学習技術の紹介【Web説明会】として開催いたします。 ------------説明会タイムスケジュール ------------ * 13:15 受付開始 (この 15 分間の間に接続確認をお願いいたします) * 13:30 ～15:25 説明会・座談会 * 15:50～18:20 筆記試験 ※ 説明会終了後、入社を希望される方には続けて数学・英語の筆記試験を受けていただきます。先輩社員との座談会もございます。皆様のご参加お待ちしております。
連絡先	株式会社 NTT データ数理システム　採用担当〒160-0016 東京都新宿区信濃町35番地　信濃町煉瓦館1階 TEL: 03-3358-1701 E-MAIL: job-info@ml.msi.co.jp URL: https://www.msi.co.jp

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