長崎(諫早市)/データサイエンティスト/AI・データ活用エンジニア(育成枠) (43468)
640~900万
ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社
長崎県諫早市
640~900万
ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社
長崎県諫早市
データサイエンティスト
IT研究開発
データエンジニア
【募集背景】 生成AI・機械学習の進化により、製造現場ではデータを活用して品質・歩留・業務効率を改善する機会が広がっています。 今後のSmart Factory/AXを担う人材を中長期的に育成するため、現時点で半導体やAIの高度な実務経験がなくても、理系・情報系の基礎知識やプログラミング経験を生かし、入社後の教育・OJTを通じて専門性を高めたい方を募集します。 【業務内容】 入社後は、経験や習熟度に応じて、先輩社員の指導・レビューの下で以下の業務を担当します。 ・製造・品質データの収集、前処理、可視化、基礎的な統計解析 ・CMOSイメージセンサーの特性、歩留、ばらつきに関する監視・分析の補助 ・Python等を用いたデータ集計・定型分析の自動化、簡易ツールの作成 ・機械学習モデルの作成、評価、改善に関するチーム業務 ・現場担当者へのヒアリング、分析結果の整理・報告、改善施策の検討支援 ・習熟後は、生成AI、RAG、AIエージェント等を活用したPoCや業務アプリ開発にチームメンバーとして参画 ・手順書、設計書、テスト結果等のドキュメント作成と運用支援 ※入社時点で要件定義から本番導入までを一人でリードすることは求めません。段階的に担当範囲を広げます。 【組織のミッション】 統計解析・機械学習・画像AI・生成AIを活用し、製造現場の品質、歩留、生産性の向上に貢献します。メンバーが基礎から実践力を身につけられる教育・OJT環境を整え、現場と協働してデータ活用を継続的に進められる人材と仕組みを育てます。 【業務のやりがい】 データ分析やAIの基礎を実際の製造データと結び付け、品質・歩留・業務効率の改善につなげる経験を積めます。先輩社員や現場メンバーと協働しながら、分析、モデル開発、簡易アプリ実装まで段階的に挑戦でき、自分の成長が現場の成果につながる手応えを得られます。 【魅力情報】 <幅広い製造データを教材に、実務を通じて成長できる環境> CMOSイメージセンサーの設計、試作・評価、製造、設備保全、品質管理、量産改善まで、幅広い工程とデータに触れられます。入社後は、先輩社員の指導の下でデータの見方、半導体製造の基礎、分析手法、Pythonによる実装を学び、担当できる業務を段階的に広げます。 設計データ、装置・センサーデータ、検査・特性データ、歩留・品質データ、保全履歴、技術文書などを使い、集計・可視化から原因分析、予測、生成AI活用まで幅広く経験できます。高度なテーマも一人で抱えるのではなく、専門メンバーや関係部門とチームで進めるため、実務経験が浅い方も着実に専門性を高められます。 将来は、本人の志向や適性に応じて、データサイエンス、画像解析、AIシステム開発、製造技術などへ専門性を深めることができます。 【部門メッセージ】 私たちは、イメージセンサーのものづくりをデータとAIの力でさらに進化させています。入社時点ですべての知識や経験がそろっている必要はありません。基礎を大切に学び、周囲と協力しながら新しい技術へ挑戦したい方を、教育・OJTを通じて支援します。自分の技術を製造現場の改善や製品の価値につなげたい方のご応募をお待ちしています。 【職場環境】 若手・中途入社者を含む多様なメンバーが在籍し、担当テーマは先輩社員やチームの支援を受けながら進めます。定期的なレビュー、勉強会、OJT等を通じて、半導体製造とデータ・AIの知識を段階的に習得できる環境です。勤務形態は会社および職場の制度・方針に基づきます。 【キャリアパス】 入社後は、データ処理、可視化、統計解析、Pythonによる実装、半導体製造の基礎を研修・OJTで習得します。1~2年目は先輩社員の指導の下で担当業務を確実に遂行し、2~3年後には、担当テーマについて現場との調整、分析、実装、報告を一連で進められる状態を目指します。 その後は、本人の志向と実績に応じて、データサイエンス・画像解析・生成AI等の専門性を深めるエキスパート、複数テーマをまとめるプロジェクトリーダー、他拠点への展開を支援する役割などへキャリアを広げることができます。 ◎従事すべき業務の変更の範囲:業務内容については、将来的に会社の定める業務(出向含む)へ変更となる場合があります。
≪必須≫ ・ソニーのものづくりや、データ・AIを活用した製造現場の改善に関心がある方 ・Python等のプログラミングを学んだ経験(学校・研究・研修・自己学習を含む) ・数学、統計、情報工学等の基礎を学ぶ意欲がある方 ・周囲とコミュニケーションを取り、助言を受けながら粘り強く課題に取り組める方 ≪歓迎≫ ・理工系、数理・統計系、情報系のバックグラウンド ・研究、授業、個人開発等でのデータ分析、機械学習、画像解析、生成AI活用の経験 ・SQL、Git、クラウド、BIツール等の基礎知識 ・製造、半導体、設備、品質管理に関する学習・業務経験 ・英語の技術文書を調べながら理解できる力 ※AI・データ分析や半導体分野の実務経験は必須ではありません。入社後の研修、OJT、先輩社員によるレビューを通じて習得できます。 ※指導を受けながら担当業務を確実に遂行し、習熟に応じて自ら課題整理や改善提案ができる状態を期待します。
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
640万円〜900万円
08時間00分
1日の標準となる勤務時間は8:30~17:30の8時間です。 また職種により交替勤務もあります。 その他、出勤退勤時間に幅のあるフレックスタイム制等があります。
有
有
126日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
◎想定年収640万円~900万円 月給:31万円~45万円 諸手当:超過勤務手当・通勤手当 賞与:年2回(6月、12月) 給与改定:年1回(7月) 試用期間3ヶ月 ※試用期間中の勤務条件変更なし
長崎県諫早市
敷地内全面禁煙
<長崎テクノロジーセンター>長崎県諌早市津久葉町1883-43 ・JR西諌早駅から車で約6分 ※自転車・自動車通勤OK ※将来的に転勤の可能性あり
休日休暇 ◎年間休日126日 ・完全週休2日制(土日) ・国民の祝日 ・年末年始 ・夏季一斉休日 ・個人別休日(個人が設定できる休日) ・有給休暇(初年度:入社時に入社月に応じて最大17日付与、最大24日付与) ・その他特別休暇(結婚休暇、忌引休暇、育児休暇、介護や不妊治療等を行う際に使用できる休暇等) 待遇・福利厚生 ・社会保険完備 ・退職金制度 ・財形貯蓄制度 ・持株会制度 ・団体保険 ・ソニー製品購入クーポン券の支給やソニーグループ内の生命保険、損害保険に社員価格で加入することが可能 ・各テクノロジーセンターにはカフェテリアを完備 ※入社に伴う転居の引越費用、住宅初期費用、着任旅費は当社負担 ◎就業場所変更の範囲:会社の定める範囲
半導体の設計・開発・生産・カスタマーサービス スマートフォンやデジタルカメラといったイメージング領域、車載、セキュリティ、インダストリーなどのセンシング領域におけるイメージセンサーを中心に半導体関連製品の研究開発、商品企画、設計、生産、販売を行うグループ企業の一翼を担っています
非公開
最終更新日:
640~900万
【募集背景】 生成AIや機械学習を活用し、製造現場の品質向上や歩留まり改善、生産効率化を目指しています。将来のスマートファクトリー化を担う人材を育成するため、データ分析やAI活用に興味がある方を募集します。 半導体やAIの実務経験は問いません。理系の基礎知識やプログラミング経験を活かし、研修やOJTを通じて成長できる環境です。 【仕事内容】 入社後は、先輩社員の指導のもと、製造データの分析やAI活用に関する業務をお任せします。 ・製造データの収集・加工・可視化・統計解析 ・CMOSイメージセンサーの特性や歩留まり、ばらつきに関する監視や分析の補助 ・Pythonを用いたデータ処理の自動化や簡易ツール作成 ・機械学習モデルの作成・評価・改善 ・分析結果の報告や製造現場の改善支援 ・将来的には生成AIやAIエージェントを活用したアプリ開発 ・手順書、設計書、テスト結果等のドキュメント作成と運用支援 ※入社後すぐに一連の業務を単独で担当することはなく、段階的にスキルを習得していただきます。 【この仕事の魅力】 設計・製造・品質など幅広い分野のデータを扱い、分析結果を実際の製造現場の改善につなげられる仕事です。研修やOJTを通じて専門知識を身につけ、データサイエンスやAI開発のスキルを高められます。 【組織について】 統計解析、機械学習、画像AI、生成AIなどを活用し、製造現場の品質・歩留まり・生産性の向上に取り組む組織です。チームで協力しながら業務を進め、知識や経験に応じて担当領域を広げていきます。 【入社後のキャリア】 まずはデータ処理や可視化、統計分析、Python、半導体の基礎を習得します。その後、担当テーマの分析や改善提案に取り組み、将来的にはデータサイエンティストやAI開発の専門人材、プロジェクトリーダーなどを目指せます。 【職場の雰囲気】 若手から中途入社者まで幅広いメンバーが在籍。OJTや勉強会、レビューを通じて相談しながら成長できる環境です。 【部門からのメッセージ】 入社時点ですべての知識や経験が必要なわけではありません。データ分析やAIに興味があり、新しい技術を学ぶ意欲のある方を歓迎します。 (変更の範囲)会社の定める業務
【応募条件】 ◎必須条件 ・専門、短大卒以上 ・33歳くらいまでの方(若年層の長期キャリア形成を図るため※例外事由 3号イ) ◎歓迎条件 ・Python等のプログラミングを学んだ経験(学校・研究・研修・自己学習を含む) ・理工系、数理・統計系、情報系のバックグラウンド ・研究、授業、個人開発等でのデータ分析、機械学習、画像解析、生成AI活用の経験 ・SQL、Git、クラウド、BIツール等の基礎知識 ・製造、半導体、設備、品質管理に関する学習・業務経験 ・英語の技術文書を調べながら理解できる力
半導体の設計・開発・生産・カスタマーサービス
740~1500万
【募集背景】 生成AIやLLMの進化に伴い、製造現場の課題を理解し、AIエージェントや業務アプリとして実装・定着させる役割が重要になっています。FDE(Forward Deployed Engineer)の考え方を取り入れ、専門知識とAI開発力を活かしてSmart Factory/AXを推進できる経験者を募集します。 【仕事内容】 ・製造・設備・品質領域の現場に入り込み、業務フローの可視化、課題分解、要件定義からPoC・MVP開発、本番導入、効果検証、改善までを一貫して推進 ・LLMを活用したAIエージェントの設計・実装(RAG、プロンプト設計、ツール/API連携、マルチエージェント・オーケストレーション等) ・社内文書、設備・保全履歴、品質・解析データ等を活用した、設備トラブル解析、要因分析、異常検知、ナレッジ検索・蓄積、業務問い合わせ支援エージェントの開発 ・用途に応じたLLMのFine-tuning/追加学習(LoRA等を含む)、埋め込み・検索方式の最適化、精度評価・改善 ・Python等によるバックエンド/データパイプライン開発、既存システム・データ基盤との連携 ・AIエージェントの品質・安全性・セキュリティ・ガバナンスを考慮した評価、監視、運用(LLMOps) ・開発した共通機能・テンプレート・ナレッジを再利用可能な組織資産として標準化し、他TEC・他部門へ横展開 【組織のミッション】 データ解析や生成AIなどの技術を活用し、製造現場の課題解決からAIの実装・定着までを推進。Smart Factory/AXの実現を目指します。 【仕事の魅力】 CMOSイメージセンサーの設計・開発から製造・品質管理まで、幅広い工程のデータを活用し、AIによる設備トラブル解析や品質・生産性の改善に取り組めます。開発したAIを現場に導入し、効果検証や他拠点への展開まで携われるほか、ソニーグループ内の専門メンバーとの協業を通じて、実践的なAI開発経験を積める環境です。 【職場の雰囲気】 若手を中心に、中途入社者など多様なバックグラウンドを持つメンバーが活躍しています。自発性やチャレンジ精神を大切にする職場で、出社と在宅勤務を組み合わせた働き方を導入しています(出社率は約50%)。 【描けるキャリアパス】 データ解析・機械学習に加え、生成AI、LLM、RAG、AIエージェントなどの専門性を高められます。将来的には、AI技術の専門リーダー、現場課題をAIで解決するFDE、AI活用の標準化や人材育成を担うマネージャーなどを目指せます。 【部門からのメッセージ】 裏面照射型や積層型イメージセンサーなど、先進技術を生み出してきた当社。これからもお客様の期待を超える製品を通じて、世界に感動と安心・安全を届けていきます。私たちと一緒に、未来をより良くする技術や製品を生み出していきませんか。 (変更の範囲)会社の定める業務
【応募条件】 ◎必須条件 ・Python等を用いたソフトウェア/AIシステムの開発経験 ・LLMを活用したアプリケーションまたはAIエージェントの設計・実装経験 ・現場部門と対話し、業務課題の整理、要件定義、PoCから導入まで主体的に推進した経験 ◎歓迎条件 ・RAG、ベクトル検索、プロンプト設計、Function Calling/ツール連携、エージェント・オーケストレーションの経験 ・LLMのFine-tuning/追加学習(LoRA等)、評価データ設計、精度・安全性評価の経験 ・クラウド環境、API、Git/GitHub、CI/CD、MLOps/LLMOpsの知識・経験 ・統計解析、機械学習、AutoML、異常検知、画像解析、時系列予測の経験 ・半導体製造、設備保全、品質管理などのドメイン知識 ・セキュリティ、データガバナンス、責任あるAIに関する知識 ※Fine-tuning経験は歓迎要件とし、RAGやエージェント実装を含む実務経験を広く評価する表現を推奨
半導体の設計・開発・生産・カスタマーサービス
510~1070万
【業務内容】 全社で利用されるデータの流れを可視化する「データリネージュ」を通じて、データの課題を発見し、あるべきデータの姿を定義します。その上で、データモデリングやデータ基盤の整備を行い、必要なデータの提供、品質改善、継続的な品質維持を推進していただきます。 【具体的には】 データマネジメントに関する以下の業務を担当していただきます。 <データスチュワードシップ> データ利活用者のニーズをヒアリングし、データ要件として整理します。また、データ品質を維持・管理するためのプロセスや品質基準を各部署と連携しながら整備します。 <データアーキテクチャ・データ設計> データ要件に基づくデータモデリングを行うほか、ETLなどのデータ処理・開発を担当します。また、データマネジメントに活用する各種ツールの導入・開発にも携わります。 【組織のミッション】 全社的なデータ活用基盤の整備、データ利活用の推進、データガバナンスの強化を通じて、データマネジメントを全社に定着させることがミッションです。 特にデータカバナンスについては、データを全社の基軸にすえデータドリブン経営へと進化するための重要な役割を担っています。データの要件を定義し、利活用できるデータを整備し、品質を維持する運用整備など1つ1つを実践するとともに、全体をプロセス化してデータマネジメントを全社へ定着させています。 【仕事のやりがい】 製造現場を担う部門だけでなく、開発部門とも連携しながら業務を進めるため、幅広い領域の関係者と関わりながら経験を積むことができます。 また、DXの中核を担うデータマネジメントを実践的に経験できるため、データ活用やデータガバナンスに関する専門性を高められる点も魅力です。 【当社の強み】 当社はCMOSイメージセンサー市場のシェアで世界No.1※。これまでの技術優位性を生かして、更に車載や産業機械、医療分野、更にフィジカルAIの普及が本格化する中でもイメージセンサー全体でマーケットをリードしていきます。 ※イメージセンサー市場の金額シェア (ソニー調べ。2024年実績) (変更の範囲)会社の定める業務
【応募条件】 ◎必須条件 ・ソフトウェア開発経験3年以上(要件定義、設計、実装、SQAいずれか) ・コミュニケーションスキル(人とのコミュニケーションが円滑に図れる方) ・主体性(指示待ちではなく、自ら進んで業務をされる方) ◎歓迎条件 ・DMBOK、ISO8000などのデータマネジメントに関する国際標準(Knowledge)のテーラリング経験 ・半導体開発経験
半導体の設計・開発・生産・カスタマーサービス
740~1500万
【業務内容】 ・工場内のビッグデータに対し、統計・機械学習などを用いて特性・歩留変動要因を分析、品質改善促進 ・CMOSイメージセンサーの撮像特性、電気特性の監視・データ解析による歩留・バラツキ改善 ・撮像特性の予測モデル構築に関連する業務(スクリプト作成、環境構築) ・CMOSイメージセンサー量産品の歩留監視、Yup、異常品処置 ・AI機械学習のモデル開発 【募集背景】 昨今のA.I.進化やデータサイエンティストのニーズに応えるべく、 社内育成も実施している。今後のデータ集計の自動化、分析から 異常の原因究明の完全オートメーション化、など、A.I.を駆使した Smart factory構想に備えるため人材拡大中。 【職場の雰囲気】 若手が多く活気がある職場です。これまでのビジネス拡大に伴い中途入社者も多く、さまざまなパックグラウンドを持ったメンパーが働いています。昇級や昇進も実カベースで行われます。 量産品の歩留向上・品質改善を行う部署で、自発的に行動することやチャレンジ精神を持って行動することが求められます。現在は、出社と在宅勤務を織り交ぜた勤務形態になっており、約50%程度の出社率です。 ◆勤務地 ご希望に合わせて選考いたします。 ・長崎テクノロジーセンター(長崎県諌早市津久葉町1883-43) ※業務内容によっては、将来的に会社の定める業務(出向含む)へ変更となる場合があります。 ▼参考ページ ・勤務地について:https://sony-semicon-manufacturing-recruiting-site.jp/entry/2023/07/24/104732 ・社員インタビュー記事 https://www.sony-semicon.com/ja/jobs/interview/index.html?utm_source=chatgpt.com
いずれかに該当する方を求めています。 ・理系のバックグラウンド(数理系、統計学、情報系など) ・半導体の基礎知識 ・統計や解析、ソフトウェアの知見(Python,R,C+の部署のあり)
半導体の設計・開発・生産・カスタマーサービス
450~600万
大手デバイスメーカー工場内での生産技術に関する業務をお任せします。 半導体ウェーハ工程における生産設備の導入・生産性改善・歩留改善・コスト改善などの業務をお任せいたします。 ※予告なく終了することがございます。 (求人No.RCT0000159216)
半導体業界で下記いずれかの業務経験のある方 ・プロセス開発、プロセス技術、デバイス技術、生産技術、設備保全、解析、品質保証 ・機器や設備の不具合に対し改善を計画・実行した経験 ・業務内での技術課題に対し解決に向けた提案を行った経験 ・所属する他メンバーへ技術的な育成を行った経験
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600~690万
弊社内における、特にBRAIS分野に特化したシステムエンジニア職をご担当いただきます。Bigdata、Robotics、AI、IoT、Sharingを始めとする先端技術の検証やシステム開発を行って頂きます。 【具体的な業務内容】 ■当社の新技術開発および技術検証フェーズにおける要件定義、設計、実装、テスト■開発した技術のプロトタイプ作成や評価、検証作業■技術開発後は、お客様から受注した案件として、実際のプロジェクト開発に参画■顧客との折衝、要望のヒアリング、技術的課題の解決に向けた提案・改善活動
【必須】■システムエンジニアとしての要件定義や設計経験がある方 【歓迎】■新技術への関心や、技術検証・プロトタイピングの経験がある方。プロジェクトリーダーやプロジェクトマネジメントのご経験がある方。 【魅力】 セイノー情報サービスは西濃運輸グループの情報戦略会社として1984年に設立。事業展開の基盤としているのは西濃グループで培った大規模システムの構築・維持運用のIT技術です。 その基盤技術を基に物流・ロジスティクス領域のサービス事業、IT技術サービス事業を設立以来一貫して展開しています。
■付加価値データ通信(VAN)サービスの提供 ■コンピュータによる情報処理 ■ソフトウェアの開発・販売 ■コンピュータおよび関連機器の販売/リース/レンタル ■コンピュータシステムの管理・運営 ■貨物運送取扱事業 他
500~800万
車載向け製品の測定・信頼性評価を行う部署にて、集積された評価・解析データの効率的な運用方法の企画・実装をお任せします。
・SAS,R,Python等、数理処理に関わる言語経験 ・統計手法を用いた分析経験
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640~1110万
製造・装置・検査データを活用し、品質・歩留まりの向上および製造プロセスの安定化をデータサイエンスの観点から推進していただきます。 製造・プロセス・装置・品質エンジニアと連携し、データに基づく改善活動を現場へ実装・定着させる役割を期待しています。 具体的には以下のような業務をお任せします。 ※ご経験を踏まえて決定させていただきます。 ・製造工程・装置・検査・計測データを横断的に分析し、歩留まり低下や品質ばらつきの要因特定および改善提案を実施 ・統計解析や機械学習を用いた、工程異常の早期検知・不良発生予兆の可視化・原因分析 ・SPC(統計的工程管理)や工程能力指標(Cp/Cpk 等)を用いた工程状態の見える化および安定化支援 ・ウェハマップや欠陥データの解析による不良分布の特徴抽出および装置・工程起因の切り分け ・装置ログ・センサーデータを活用した装置状態監視、異常検知、予知保全に向けた分析モデルの構築 ・検査・評価工程におけるデータ活用(画像検査データ、電気特性データ等)による品質改善・特性安定化の支援 ・データ集計・分析業務の自動化や可視化基盤の構築を通じた製造現場の業務効率化・意思決定の推進 【募集背景】 近年、AI技術の急速な進化に伴い、製造現場においてもデータ活用を前提としたDX(デジタルトランスフォーメーション)が加速しています。当社においても、生産データの集計・可視化にとどまらず、データ収集の自動化、分析から異常発生時の原因究明までを一気通貫で行う高度な仕組みづくりが求められています。 今後は、AIを駆使したデータ分析により、製造プロセスの最適化や品質向上、設備トラブルの予兆検知などを実現するSmart Factory構想を本格的に推進していく方針です。その実現に向け、データ基盤の構築から分析モデルの設計・運用までを担えるデータサイエンティストの役割はますます重要となっています。 こうした背景から、AI・データ活用を軸に製造現場の高度化をリードいただける人材を迎え入れ、体制強化を図るため、新たにデータサイエンティストを募集することとしました。 ◎従事すべき業務の変更の範囲:業務内容については、将来的に会社の定める業務(出向含む)へ変更となる場合があります。
≪必須≫ 下記のようなご経験を3年以上お持ちの方 ・データ分析・データサイエンスの実務経験 ・回帰分析、仮説検定、多変量解析、相関分析、工程データ分析経験 ・Python、R、SQL 等を用いたデータ分析の実務経験 ・機械学習・AIモデルの開発および実務適用経験 ・異常検知、分類・予測モデル、時系列データ解析経験 ・画像データを用いた分析・AI活用経験 ・製造DX、スマートファクトリー推進に関わった経験 ≪歓迎≫ ・製造メーカーにおけるデータ活用経験 ≪求める人物像≫ ・データの裏側にある工程を理解しようとする探究心をお持ちの方 ・半導体や製造業の知識を、入社後も主体的にキャッチアップできる方 ・既存のやり方にとらわれず、データ活用の仕組みそのものを改善したい方 ・データサイエンティストでありながら、製造現場の一員として改善をリードしたい方
半導体の設計・開発・生産・カスタマーサービス スマートフォンやデジタルカメラといったイメージング領域、車載、セキュリティ、インダストリーなどのセンシング領域におけるイメージセンサーを中心に半導体関連製品の研究開発、商品企画、設計、生産、販売を行うグループ企業の一翼を担っています
400~800万
【職務概要】 親会社ONEのコンテナ船事業における、港湾・運航費用および燃料スラッジ処理コストの管理・分析・適正化。 【港湾・運航費用管理業務】 ・データ分析ツールを用いた不自然な請求・重複支払いの特定および是正 ・海外拠点と連携した内容照合および過払い金の返金対応(リカバー)の実行 ・コンテナ積み替え(T/S)等のオペレーション費用に関する請求妥当性の検証 ・契約条件に照らした費用負担区分の精査と、エビデンスに基づく船主への求償完遂 ・各国現地オフィスに対する、港湾費用データの整理・精度向上支援 ・新規・更新契約の申請内容精査、および本社承認取得に向けたロジック構築 ・他社事例・過去実績との比較分析による、コスト水準の妥当性評価と改善提案 ・コスト管理ルールの標準化およびオペレーションフローの刷新 【燃料スラッジ(残渣)管理業務】 ・世界各地のからスラッジ処理費用データを収集し、国・港別の比較分析を実施 ・廃棄物処理の実行計画と実際の支払いデータの照合による不正・漏れの防止 ・本船ごとの廃棄物発生傾向の分析と、処理業者のパフォーマンス評価 ・燃料の注文・消費・廃棄に至る一連のサイクルのデータ管理と効率化提案 ・効率的かつ低コストな廃棄手法の策定、および燃料関連業務の全般サポート
【必須】 ・分析力・問題解決力:大量のデータの中から違和感や異常値を見つけ、その原因を調査・整理できる方 ・英語力(ビジネスレベル):海外拠点や外部関係者とのメールやオンライン会議でのコミュニケーションが可能な方 ・コミュニケーション力:データの不備や誤りについて、海外担当者に対して論理的に説明し、確認や修正を依頼できる方 ・PCスキル:Excelを用いたデータ集計・分析(VLOOKUP、Pivot Tableなど) 【尚可】 ・データを用いた課題特定と、組織的な業務改善の推進経験 ・海運業界での業務経験(運航管理、港湾業務、燃料管理など) ・物流コスト管理、購買、監査などの経験
現法・代理店管理、市場調査・情報分析、人事サポート