【東京/~1000万】データサイエンティスト
800~1000万
住友化学株式会社
東京都中央区, 東京都中央区
800~1000万
住友化学株式会社
東京都中央区, 東京都中央区
データサイエンティスト
化学生産技術
化学製品開発分析/解析
リーダー候補として、住友化学のDX戦略を推進する重要な役割を担います。 各種DX施策の実務を遂行しながら、複数のプロジェクトを取りまとめ、全体の進捗管理 と成果の最大化を図ります。 将来的には、部下を率いる立場として、全社規模のDX展開を牽引し、住友化学の デジタル変革をさらに加速させるリーダーシップを発揮することが期待されています。 <具体的な業務内容> ・デジタル技術やAIを活用した業務改善・変革の推進 ・複数のDX関連プロジェクトの取りまとめと進捗管理 ・AIやデータ分析を中心としたデジタル技術の活用計画の企画・実施 ・研究開発部門と協力しながら、R&Dプロセスの効率化と高度化を実現 ・最新のデジタル技術を活用した課題解決と業務改善 <仕事のやりがい> ・住友化学の次世代DX戦略「DX NEXT」を推進し、事業構造の変革や新たな価値創造など、 全社規模のDX推進に貢献できる。 ・デジタル技術を活用して研究開発プロセスを効率化・高度化し、革新的な製品や技術の創出 に直接関わることができる。 <キャリアパス> 短期的なキャリア: DX施策やデジタル技術活用の実務を通じて、専門性を磨きながら複数の プロジェクトを成功に導く。研究所や他部門との連携を深め、デジタル技術を活用した業務改善 や価値創出の実績を積む。 中期的なキャリア: 部門内でのリーダーシップを発揮し、DX推進の中心的な役割を担う。 全社規模のDX展開やデジタル戦略の企画・実行に関与し、企業の変革を牽引する。 【募集背景】 中期経営計画の中でDX推進が重要な柱として位置づけられ、DXに関する取り組みのスコープ が大幅に拡大しました。これに伴い、複数のプロジェクトを同時に進める必要があり、専門性を 持った人材の増員が急務となっています。 このような背景から、DX施策の実務を担い、プロジェクトを取りまとめるリーダー候補を募集しています。 <配属部署のミッション> デジタル技術とAIを活用し、研究開発プロセスの効率化や精度向上を実現することで、住友化学 の競争力を強化する役割を担っています。生成AIの登場によって加速するビジネス環境の変化に 対応し、全社のDX戦略を策定・推進することで、革新的な製品や技術の創出を目指しています。 また、これまでの手法では解決が困難だった研究開発上の課題に対し、AIやデータ活用を通じて 新たなアプローチを提供し、事業成長を支える具体的な成果を追求しています。
【必須】 ・デジタル技術やAIを活用した業務改善・変革などのDX関連プロジェクトの実務経験 ・プロジェクトマネジメント経験 ・研究開発の流れや業務内容を理解し、それに基づく業務改善の経験 ・生成AIやマテリアルズ・インフォマティクス(MI)などの技術に関する知識や活用経験 【歓迎】 ・部門横断的なデジタル変革をリードした経験があれば尚良い ・複数のプロジェクトを同時に管理し、進捗を調整した経験があれば尚良い
大学院(博士)、大学院(修士)、大学院(MBA/MOT)
正社員
無
有 試用期間月数: 3ヶ月
800万円〜1,000万円
有
124日
有給休暇 結婚・忌引・転勤・マタニティー
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
有
東京都中央区
東京都中央区
1名
■石油化学部門:ポリエチレン、ポリプロピレン、メタクリル樹脂などの合成樹脂や合成繊維原料、各種工業薬品など ■エネルギー・機能材料部門:アルミナ、アルミニウムから高性能な高分子添加剤やゴム用薬品、スーパーエンジニアリングプラスチックス、リ
最終更新日:
590~1090万
【職務内容】 四輪事業における販売台数や生産リスクを予測し、 戦略的なラインナップ決定や中長期の意思決定を支援いたします。 社内外の多様なデータと先進的な分析技術を活用し、 需給バランスや環境要因による変動リスクに対応いたします。 戦略・商品企画部門やサプライチェーンマネジメント部門と連携し、 需要予測モデルの構築や供給リスクの予測を行い、安定供給に貢献いたします。 特徴量エンジニアリングや因果構造分析を用いて、モデル精度と説明性を両立させた分析を実施いたします。 Hondaの中核事業の安定と成長を、データサイエンスの力で支える役割を担います。 【具体的には】 ・ 四輪事業の戦略・商品企画部門と連携し、 10年・5年・3年といった中長期スパンで販売台数の需要予測モデルを構築 ・ サプライチェーンマネジメント部門と連携し、 在庫や原材料の供給に関わるリスクを予測し、安定供給に貢献 ・ 現場との対話を通じて課題の構造を把握し、社内外の膨大なデータをもとに予測モデルを設計・改善 ・ 特徴量エンジニアリングや因果構造分析を用い、モデル精度と説明性を両立させた分析を実施 ・ 四輪事業における販売台数や生産リスクを、社内外の多様なデータと先進的な分析技術を活用して予測 ・ 需給バランスや環境要因による変動リスクに対応し、 戦略的なラインナップ決定や中長期の意思決定を支援するポジション(求人ID:393836)
【必須】 ・手段にとらわれず自ら考えて行動できる力 ・多様な分野の人と協働するコミュニケーション力・協調性 ・問題解決力(スコープ設計、目標設定、課題設定力) ・基礎的なデータ解析スキル ・海外拠点とのコミュニケーション能力(TOEIC:700点以上) 【歓迎】 ・ 顧客・市場分析など(デジタル)マーケティングの経験 ・ 企画・商品開発・生産・品質・購買などモノづくりの経験 ・ コンサルティングなどによる課題解決の経験
同社は、創業者から受け継ぐ「人々の生活を豊かにしたい」という強い想いのもと、二輪車、四輪車、そしてライフクリエーション(汎用製品)や航空機まで、多岐にわたるモビリティ製品を提供しています。単なる移動手段を提供するだけでなく、製品を通じて人々に「走る喜び」や「自由な移動の喜び」を届けることをミッションとしています。
580~950万
【職務内容】 ・データ分析基盤の汎用データマートの設計・改修や安定運用への寄与 ・データ活用プロジェクトが円滑に進むようにソースデータの調査や各種データの設計・実装やそのための各種支援 ・既存のデータプロダクトの定常運用の包括的なリード、データ活用プロジェクトマネジメントの実行 ・社内の様々なステークホルダーとコミュニケーションを行い、要件の取りまとめ ・データの品質担保の取組みやデータマネジメントの実践・仕組化 ※これまでのご自身のご経験や意向、弊社のプロジェクトの状況を踏まえ、関わって頂く業務をアサインさせて頂きます。 【ポジションの魅力・得られる経験】 データ系の横断組織にて、様々な事業領域を横断した汎用性の高いデータとは何か?を考えながら、データの整備開発・運用に取り組める点が魅力です。 ・経営・事業へインパクトをもたらし得るデータ活用に必要なデータの整備開発を主に行って頂きます。前述の通り、社内の業務生産性の改善が重要テーマになっており、各領域における重要指標の可視化に必要なデータの設計と実装、運用に関わることができます。 単にデータマートを開発・運用するだけではなく、AEとしての提供価値を最大化するために、AI開発ツールを普段の業務にどう活用していくかも常に考えながら業務に取り組んでいきます。 ・既存のデータマート資産を活かしつつ、新規のデータマートの構築に関わることができます。また、データマートを開発して完了ではなく、利用状況や利用ユーザからのフィードバックを元に継続的な改善に関わることができます。 ・データをどう活用していくかについて、AIとBIをいかにバランス良く活用していくか?の難問にチームとして取組み、データとAIドリブンな活動をいかに加速していくかに取り組んでいきます。(求人ID:406562)
【必須】 ・データマートの開発プロジェクトへの参画経験(2年以上、設計/開発フェーズに関わっていることが望ましい)があること ・データに関わる業務の実務経験2年以上: 具体的には以下を満たしていること ・データ活用における要件定義、データ抽出・集計、可視化の一連の業務が一通りできること ・SQLを用いたデータ抽出・加工・集計ができること 【歓迎】 ・ git/GitHub(又はGitLab)を利用した開発経験 ・ dbtやdataform等のデータモデリングツールの利用経験(業務、プライベートでの利用は問わない)・ AWS、GCP等のクラウドサービスを利用したDWH/データマート開発・運用の経験・ ディメンショナルモデリング等のデータモデリングへの強い関心・ AI開発ツール(CursorやClaudeCode等)を利用したデータマートの開発経験や実業務へのAI活用の組込み
▼BtoC:自動家計簿・資産管理サービス「Money Forward ME」 家計簿アプリシェアNo.1。 多様な金融関連サービスに対応しており、口座一括管理で自動で家計簿作成が可能です。 ▼BtoB:会計から人事労務までのバックオフィス向けSaaS「Money Forward クラウド」 クラウド会計ソフト満足度No.1。継続率99%。確定申告、経理や人事労務の面倒な業務を効率化し、作業の自動化をAI技術で実現していきます。
590~1040万
業務詳細 ・NTT東日本初の生成AIサービス※における地域企業や自治体等へのビジネス展開における戦略策定・方式検討 生成AI活用の競合製品の調査や、社外・社内ユーザからのニーズ調査 ・同サービスの社内展開支援、営業支援 社内業務への生成AI導入プロジェクトにおける技術支援、営業現場での技術的サポート ・同サービスの追加機能開発・検証・保守運用 自律エージェント/マルチエージェント、LLMの自治体向けチューニング、AI駆動開発などの最先端領域が対象 ・AIファーストな社内業務変革を見据えた次期生成AI基盤(AIエージェント基盤)の戦略・アーキテクチャ・開発方針策定と推進 新技術に積極的に挑戦しながら、現場のニーズを起点に社会にインパクトを与えるソリューションを共に形にしていくダイナミックな業務です。 ※生成AIサービス:お客さま保有のデータを活用できるRAG機能を具備したAIチャットツール(2025.4.9リリース)。社内業務の他、多くの地域企業や自治体のお客様へ導入し、検索や文章要約、文書作成・添削、アイデア出しなど、日々の業務を強力にサポート。 ポジションの魅力 NTT東日本は地域に密着した営業力と設備・アセットを有します。デジタル技術によるソーシャルイノベーションを起こして、地域の活性化をめざして全社挙げたプロジェクトを興しています。スピーディなソフトウェア開発力と生成AIをはじめとした技術力を活かして様々な取り組みを地域のお客様と共にトライ&エラーで推進しています。職場には、新入社員などの若い社員や経験者採用社員など様々なバックグラウンドで経験を積んだ社員もいます。メンバー全員が同じ目線でフラットに意見を交わしながら新しい価値を生み出すことに挑戦しています。年齢やキャリアに関係なく、風通しの良い環境で、誰もが自分の考えを発信できることを大切にしています。あなたのこれまでの経験や視点が、私たちのチームに新しい風を吹き込んでくれることを、心から楽しみにしています。ソフトウェア開発力を礎として、ともにビジネス創出力、技術力を磨き、様々なパートナー、お客様に使っていただくことで、世の中を変えていくような、未来をつくる仕事を私たちと一緒に、挑戦しましょう!
応募資格(必須) ■以下①あるいは②の条件を満たしている。 ①AI、IoT、その他DXツールを活用したソフトウェアソリューションの開発に関するプロジェクトマネジメント業務の経験 PM、PL、それに準ずる責任あるポジションにて、要員数20人規模以上の案件に3年以上従事した業務経験を有している ②システム開発、運用等の経験 企業向けあるいは自社内のAI活用のアプリケーションシステムやWEBサービスの開発・運用に2年以上従事した業務経験を有している 応募資格(歓迎) ・AI等の最新技術を活用したビジネスのインキュベーションやサービス開発の経験 ・自治体等の地域創生に関するサービス・ソリューション開発経験 ・生成AIを活用したシステム開発の経験 ・クラウド事業者・ベンダー等の業界・コミュニティ人脈 求める人物像 ・デジタル技術・ソフトウェア事業により地域活性化、高度化に貢献したい方 ・サービス開発やSI案件によるシステム開発業務に従事したい方(業務SE、開発プロジェクトマネジメント、システム設計・構築) ・生成AI等の新しい技術に対する好奇心と習得意欲を持つ方 ・チーム内外との協力や知識共有がスムーズに行える方 ・AIファーストな社内の業務変革に携わっていきたい方
東日本地域における地域電気通信業務及びこれに附帯する業務、目的達成業務、活用業務
780~1800万
■職務内容: #### 募集背景 「求む。大規模で難易度の高いデータを使って顧客に提供する価値を肌身で感じたい人」 お願いしたいことは、「製造業AIデータプラットフォームの膨大なデータベースを用いたデータ抽出から分析、必要に応じてソリューション開発のデリバリまでを一気通貫でやり遂げること」です。それはデータサイエンティストであり、事業開発であり、あるいはエンジニアであり、エンタープライズ顧客という大きな組織のマインドを変えていく伴走者でもあります。 製造業顧客の最重要データを取り扱い、また非構造データを構造化データとして活用することができます。圧倒的なデータの量と種類を扱うため、難易度の高い仕事です。何より「私がやらなきゃ誰がやるんだ」という壮大な野心を持った方と、まずはお話させていただきたいです。 同じ志を持った人間が集まることで生まれるモメンタムが、個の能力を何倍にも引き上げるチームを目指しています。大きな挑戦に、大きな志を持った方の応募を心待ちにしています。 #### 職務内容 ソリューション部門で、エンタープライズ企業向けのソリューション提案から開発に必要なデータ抽出、加工、分析などに携わっていただきます。 データサイエンティストとしてだけではなく、顧客への提案やソリューション開発にも伴走いただきます。 #### <具体的な職務内容> - CADDiに蓄積された製造業関連データ(図面、仕様書、諸元、不具合報告書、DR議事録、過去トラ、原価など)の収集、加工、分析 - 製造業クライアントの課題特定と、データ分析に基づいた改善提案、ソリューション開発 - 機械学習、深層学習などのAI技術を用いた予測モデル、異常検知システムの構築、運用 - データ可視化ツールを用いた分析結果の報告、プレゼンテーション - 新しいデータ分析手法、AI技術のリサーチ、導入 - ビジネス部門と連携した、データドリブンな意思決定支援 #### 入社後のイメージ まずはキャディの会社全体、Enterprise Solutionそれぞれのオンボーディングを受けていただきます。製造業未経験の方でもキャッチアップ可能な環境を用意しています。次に商談に同席しつつ、業界・顧客・プロダクト・ソリューションの理解を更に深めていただきます。顧客のCxOや部門責任者などにヒアリングし、課題の整理やソリューションの磨き込みを進めていただきます。セールス、カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業の上で、顧客課題の特定とソリューション設計、プライシング、提案を複数回重ねながら受注し、受注後は各部署と連携しながらデリバリを実施する流れです。提案フェーズでは、10社程のエンタープライズ企業のソリューション案件にオーナーシップを持って取り組んでいただきます。1社当たりおおむね数ヶ月〜半年での受注を想定しています。 #### 仕事のやりがい・魅力 - 製造業における最大規模のデータ量を扱える - CADDiは製造業における最大規模のデータ量を誇るデータインフラです。顧客1社あたり数十万〜数百万枚の図面に加え、仕様書・発注価格・不良報告書など様々な製造業データを抱えています。データマネジメントチームが整備したデータ基盤と膨大なデータを活用し、顧客の経営課題・事業課題を解決するためのソリューション開発に取り組むことができます。 - Global SaaSトップクラスの成長スピード - 日本だけでなく米国をはじめとしたグローバル展開の最中です。顧客1社で数百〜数千人規模で利用されるソリューションやグローバルで利用できるユニバーサルユースケースを提案し、数千万〜数億円規模の大型案件を仕掛けています。 - 一気通貫、自分で構想して自分でデリバリーできる - クライアントの言う通りに進めるのではなく、自ら構想してソリューションに落とし込んでデリバリーした上で、プロダクトに落とし込むという経験ができます。そのソリューションは1クライアントへの価値提供に留まらず、製造業という巨大産業にインパクトをもたらすかもしれません。 - チームで顧客が「変わる」瞬間に立ち会える - カウンターパートは製造業の経営層やCxOなど。顧客のトップマネジメントから現場までを一気通貫で動かすため、現場が変わる瞬間に立ち会えるのは面白さの一つ。カスタマーサクセス、データマネジメント、オペレーション等のチームと協業し、顧客にとっての本質的なサクセスを、キャディの持つプロダクトやソリューションをもって実現するところまで伴走できる、手触り感のあるミッションに取り組めます。
■応募資格(必須): - データサイエンティスト、またはデータアナリストとしてのデータ分析経験が3年以上 - Python、Rなどを用いたデータ分析、統計モデリングの実務経験 - SQLを用いたデータベース操作経験 - データ可視化ツール(Tableau, Power BIなど)の使用経験 - ビジネスレベルの日本語能力 - チームでの協働経験 ■応募資格(歓迎): - 製造業の業務知識(設計、生産、品質管理など) - 製造業におけるデータ分析経験 - 機械学習、深層学習に関する専門知識、実務経験 - クラウド環境(AWS, GCP, Azureなど)でのデータ分析経験 - 大規模データの処理経験 - 英語力(ビジネスレベル) - データサイエンティストとしての資格保有者 ■求める人物像: - 大規模や希少性の高いデータを構造化、分析することにワクワクする方 - 社会課題解決への意欲がある方 - 素早く検証するフットワークがある方 - 顧客/社内に対する価値提供意識やホスピタリティが高い方 - 不確実性が高いことにワクワクし、行動し改善ができる方 課題に真正面から向き合い、チームで一丸となって課題解決に取り組む。そんな組織を一緒に作っていきたいという方を歓迎します。
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700~1050万
【職務内容】 AI/データ活用コンサルタント、データサイエンティスト、またはAIエンジニアとして、金融分野の銀行、保険、カード会社等の様々な顧客に対し、デジタル化戦略としてのAIやデータ活用をテーマに、コンサルティングをはじめとして、データ可視化や分析、データ活用のためのデータマネジメント、AIモデル構築まで、幅広い領域でご活躍いただくことが可能です。 【アピールポイント(職務の魅力)】 金融機関におけるAI/データ活用推進のプロフェッショナルとして、業界トップレベルの顧客に向けた上流のコンサルティングからデータ分析・データマネジメント・AIモデル設計・実行、開発プロジェクトまで幅広くご担当いただきます。 今まさに多くの金融機関がDXに取り組むにあたっては、AIやデータ活用のケイパビリティを獲得することが不可欠であり、ITだけでなく金融ビジネスも理解するパートナーを求めています。全社レベルでのAI・データ活用戦略策定によって改革実現に向けたロードマップを描き、現場レベルのオペレーション改善につなげるためのデリバリーまでを含めたトータルサポートへの二―ズは非常に強いものがあります。 今後拡大していくビジネスとともに、個人としての成長だけでなく、組織のビジネス成長・拡大の中心となって活躍できるチャンスです。 金融分野に限らず当社内で他の業界に向けて同領域を展開している部隊とも連携し、AIエージェントなどの最先端の情報や技術にも触れて専門性を高め、経験を積むことができます。
【必要条件】 ■求める経験・スキル・知識 (下記のいずれかの要件を満たす方) (現所属企業はコンサルティング会社、Sier、事業会社(ユーザサイド)などを問わずご応募可能です。) 1. 積極的に人とのコミュニケーションを図る事ができること 2. 新たな知識を吸収し、自ら調査・学習することに意欲的に取り組めること 3. 簡易的なSQLを扱えること 【歓迎条件】 ■求める経験・スキル・知識 ※データ活用・分析による業務改善活動や、AIやBIの導入推進、データマネジメント業務のご経験をお持ちの方 ※金融業界の豊富な知見があり、経営層への企画提案経験とプロジェクト実行経験をお持ちの方 ※金融業界においてPMとして上流工程の業務のご経験、システム開発経験をお持ちの方 ■資格 統計検定やTableau Certified Data Analyst、CDMPなど、AI/データ活用やデータマネジメントに関する資格をお持ちの方 応用情報処理技術者試験をはじめとした高度情報処理資格をお持ちの方 ■他言語力 英語(製品情報、知識を原典に当たって調査できるレベル)
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500~1000万
◆企業名 レバレジーズ株式会社 ◆ポジション CRMスペシャリスト(マーケティング部) ◆企業概要 ・ ITや医療など多角的なドメインで業界トップクラスのシェアを誇る、 急成長中のインハウス型マーケティング集団です。 ・ 全職種のスペシャリストが社内に在籍し、 全ての事業課題を自分たちの専門性で解決することを目指しています。 ・ マーケティングを事業成長の根幹と位置づけ、 業界No.1の組織創りに携わることができる非常にエキサイティングな環境です。 ・ 渋谷スクランブルスクエアにオフィスを構え、 自由度の高い勤務スタイルや充実した福利厚生など、 社員の成長と健康を支える制度が整っています。 ・ 事業の急拡大に伴い、 組織体制の構築から共に進めていける、 主体性と成長意欲の高い方を求めています。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆業務内容 ・ ユーザー調査に基づいたカスタマージャーニーの策定、 および各チャネルを通じた最適なコミュニケーションシナリオの設計。 ・ MAツールやLINE等を活用した、 潜在・顕在顧客向けのコンテンツ企画から配信・運用までのトータルディレクション。 ・ 営業部門と密に連携し、 オフラインとオンラインを融合させた 一気通貫のユーザー体験向上施策の実行。 ・ BigQueryやTreasure Dataなどの基盤を活用した、 価値あるデータ蓄積のためのデータ基盤設計および分析。 ・ LTV最大化を目指し、 フロー型・ストック型双方のビジネスモデルにおいて、 BtoC/BtoB両面のマーケティング戦略を推進。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━ ◆プロジェクト例 ・ レバテック等の主力事業における、 複数チャネルを横断した高度なCRM戦略の立案と実行。 ・ 大規模なユーザーデータを活用した、 セグメント別のパーソナライズ・コミュニケーション基盤の構築。 ・ 新規事業の立ち上げフェーズにおける、 ゼロからの集客スキーム構築およびCRM組織のマネジメント。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━
CRM領域経験者
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600~1200万
■ケミカル医薬品原薬プロセス開発研究メンバーの募集 ・低中分子の新規合成医薬品原薬製造ルートの探索 ・プロセス開発、スケールアップ研究 ・国内外製造サイト技術部門への技術移管 ・治験・承認申請における最新のグローバル規制要件を満たす品質管理戦略立案、データ取得・ドキュメント作成 ・新規な生産技術や製造設備に関する開発 ーーーーー ■職種の魅力 1)当社が注力する中分子の製剤開発においては、分子量が多いが故さまざまな工夫が求められます。難しさがある反面、非常に挑戦しがいのある課題です。 2)世界有数の製薬会社である戦略的アライアンス企業と連携することで、国内ではまだ実績の少ない新技術の導入など、デジタル技術を組み合わせながら、新しいアプローチを確立していく取り組みが可能です。 3)プロパー社員とキャリア入社者の区別なく、誰もが意見を出しやすい風土が根づいている環境です。全社的にDXを推進しており、新技術の導入提案が受け入れられやすく、先進的なプロジェクトに挑戦する機会が豊富にあります。
■求める経験 ・合成原薬プロセス開発業務を3年以上、もしくは有機合成化学研究にて博士課程を修了し、その後も有機合成化学研究に従事 <以下の経験があると尚可> ・合成原薬連続生産技術開発、合成原薬製法開発における特許調査・出願、CDMOマネジメント業務、グローバル開発関連業務 ■求めるスキル・知識・能力 ・高い有機合成化学、プロセス化学の知識と実践能力 ・技術レポート作成、コミュニケーションレベルの英語力 <以下のスキルがあると尚可> ・計算化学、データサイエンス ■求める行動特性 ・最先端の科学技術を駆使した新たな価値創出に向けて情熱と当事者意識をもって取り組み、トップイノベーターとして世界の製薬技術をけん引し、競合優位な製薬技術を確立することができる。 ・社内外の多様なステークホルダーと協業し、チームとして価値を最大化する。 ・明確な正解のない複雑な問題に対して、多角的な視点から本質的な課題を捉え、多様な評価軸を駆使してベストと考える解決策を丁寧に、且つ迅速に導く。
医薬品の研究、開発、製造、販売および輸出入
600~1200万
■ケミカル医薬品原薬製造プロセス開発研究メンバーの募集 ・新規ケミカル医薬品原薬製造プロセス開発、スケールアップ研究、生産サイトへの技術移管における化学工学検討 ・化学工学計算、プロセスシミュレーション・モデリングによるプロセス開発およびプロセス最適化 ・新規生産技術や製造設備に関する開発、設計 ーーーーー ■職種の魅力 革新的な低中分子医薬品を患者さんにお届けするために、モノづくり技術の革新が必要不可欠です。 本職種では、 ・最先端の科学をベースにした革新的な製薬技術の開発とその技術を製品に反映することに注力しており、人々の健康や社会の発展に大きく貢献することができます。 ・戦略的アライアンス企業グループの一員、グローバルトップイノベーターの一員として、国内外のステークホルダーとのコラボレーションなど、世界に向けた活躍の機会があります。 ・新薬候補物質の初期開発から上市に至るまでの医薬品開発ライフサイクル全般に関わることができ、当職種内でのキャリア形成と共に、適性に応じて、CMC開発全体のプロジェクト推進業務やサプライチェーンマネジメント業務、生産技術研究業務など、同社グループ内の多様なキャリアの機会があり、実際に多くのメンバーが幅広く活躍しています。
■求める経験 ・修士課程もしくは博士課程を修了して、企業(製薬、化学、食品等)で3年以上の化学工学計算、プロセスシミュレーション・モデリングを活用したプロセス設計業務に従事。 もしくは、ケミカル医薬品原薬プロセス開発業務を3年以上経験して、新規生産技術や製造設備に関する開発、設計業務に従事。 以下の経験があるとなお良い ・ケミカル原薬連続生産技術開発、ケミカル原薬製造設備の開発・設計 ■求めるスキル・知識・能力 ・高い化学工学、もしくは、プロセス化学の知識と実践能力 ・技術レポート作成、コミュニケーションレベルの英語力 以下のスキルがあるとなお良い。 ・Aspen plus、gPROMS等の化学工学シミュレーション、データサイエンス ■求める行動特性 ・最先端の科学技術を駆使した新たな価値創出に向けて情熱と当事者意識をもって取り組み、トップイノベーターとして世界の製薬技術をけん引し、競合優位な製薬技術を確立することができる。 ・社内外の多様なステークホルダーと協業し、チームとして価値を最大化する。 ・明確な正解のない複雑な問題に対して、多角的な視点から本質的な課題を捉え、多様な評価軸を駆使してベストと考える解決策を丁寧に、且つ迅速に導く。
医薬品の研究、開発、製造、販売および輸出入
400~500万
AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。 ◇入社後の流れ◇ 3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。 ≪研修 1ヶ月目≫ ▼統計学 データの可視化と数値要約 確率と確率分布 統計的推測 統計的仮説検定 単回帰分析 ▼エンジニアリング SQL基礎 python基礎 pandas基礎 Git基礎 ≪研修 2ヶ月目≫ ▼多変量解析と機械学習 機械学習の基礎 機械学習の基本的な手法 ・線形回帰モデル ・主成分分析 ・k-means法 など 機械学習の発展的な手法 ・ロジスティック回帰モデル ・ハイパーパラメータ最適化 ・決定木 ・ランダムフォレスト ・線形SVM など ≪研修 3ヶ月目≫ ▼機械学習の実践 Numpy,Pandas演習 AWS EMRを用いたHive演習 ロジスティック回帰を用いた演習 リッジ回帰、Kerasを用いた演習 推薦システムについての演習 【研修を終えたらプロジェクトへ】 研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍! プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎ <プロジェクト例> ・画像の欠陥検出アルゴリズム ・エンターテイメント企業のユーザー分析 ・大学内の履修科目レコメンドシステム ・インターネット広告代理店企業での効果予測モデルの構築 ・決済サービスにおける顧客データ分析 ・AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装 など 【仕事のやりがい】 職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。 その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。 機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。 ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。 既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。 そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です。 【カルチャー】 ■フラットな組織 エンジニアには職位や肩書など堅苦しい制度は一切ありません。 誰もが主役となり、会社の代表として活躍しています。 ■他者を尊重する ラクスパートナーズでは四半期に一度表彰制度を実施しており、本社スタッフの推薦によりMVPを選出しています。互いに認め合い、協力し、仲間を尊重しながら成長し合えるのも特徴です。 ■健康で楽しく働く 過度な残業や負担が出ないよう、面談での業務状況把握やプロジェクト先への交渉を実施。またサークル活動(運動など)に任意で参加も可能です。社員全員が健康で楽しく働くことをモットーに企業文化を築いていきます。 【ポイント】 ■OpenWork「働きがいのある企業ランキング2023」で46位を受賞! 社員・元社員の「働く環境に関する評価点」の10万件以上のデータを元に「働きがい」をランキング化し、受賞企業が発表されました。 今回の受賞において、特に「風通しのよさ」「20代の成長環境」などの項目が高いスコアを獲得しております。残業時間10時間未満、高い有休取得率といった職場環境も評価されたと考えております。 ■スキルアップ・キャリアに関して 資格取得支援制度や書籍購入支援制度があり、スキルアップに取り組む方を費用面でも支援します。 その他、社内報や社内イベントで社員のキャリアについて知る機会も多くあります。 特に3年後、5年後、10年後の先輩はどんなキャリアを歩んでいるのかを知りたい方が多いと思いますが、それが分かる弊社独自のイベントも開催しています!
・4年制大学卒 ・社会人経験1年以上 ・30歳まで ・日本国籍 ・経験社数2社まで ・直近の離職期間が9か月以内
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1000~1500万
株式会社enechainは2019年創業のエネルギー事業者向けオンラインマーケットプレイス提供企業で、国内最大の取引市場(マーケットシェア95%、GTV約3兆円)へと成長しました。2024年に60億円の資金調達を実施し、開発チームへの積極投資を行っています。 主要プロダクトは以下の4つです:1. eSquare:国内初のオンラインエネルギートレーディングプラットフォーム。 2. eCompass:電力取引に必要なマーケットデータプラットフォーム。 3. eScan:日本電力に特化したマーケットのリスク管理ツール (ETRM)。 4. JCEX:環境価値取引のマーケットプレイス。業務内容は、機械学習・統計モデルの開発(要件ヒアリングから実装まで)を主導し、電力需要予測モデルや不正取引検知システムなどの高い可用性が求められるシステムの運用設計・推進、既存システムの維持改善、設計・開発ガイドラインの整備が含まれます。 技術スタックは、フロントエンドにReact/TypeScript、バックエンドにGo/gRPC、NestJS/GraphQL、データベースにPostgreSQL、データ分析にPython、インフラはGCP/GKE/BigQuery/Pub/Subなどを利用し、IaCとしてTerraformを使用しています。AI環境としてNotionAI、OpenAI、Claude、Geminiなどを活用しています。 必須スキルは、機械学習モデル・数理統計モデルを組み込んだサービス開発・運用経験3年以上、クリティカルシステムの運用推進経験(障害対応含む)、Public Cloud (AWS, Azure, GCP) 利用経験、説明性を考慮したモデル設計・実装経験、数理最適化・時系列解析に関する基礎知識です。歓迎スキルには、不正検知モデルの開発運用、MLOps実務経験、AI活用推進、レコメンドエンジンの開発運用経験があります。 求める人物像は、ミッションに共感し、目的志向で協働できる方、ビジネスインパクト最大化を目的とした優先順位設定ができる方、チーム成果にフォーカスできる方、オーナーシップをもって主体的にプロジェクトを完遂できる方です。
必須スキル: * 機械学習モデル・数理統計モデルを組み込んだサービス開発・運用経験3年以上 * クリティカルシステムの運用推進経験(障害対応含む) * Public Cloud (AWS, Azure, GCP) 利用経験 * 説明性を考慮したモデル設計・実装経験 * 数理最適化・時系列解析に関する基礎知識歓迎スキル: * 不正検知モデルの開発運用 * MLOps実務経験 * AI活用推進 * レコメンドエンジンの開発運用経験求める人物像: * ミッションに共感し、目的志向で協働できる方 * ビジネスインパクト最大化を目的とした優先順位設定ができる方 * チーム成果にフォーカスできる方 * オーナーシップをもって主体的にプロジェクトを完遂できる方
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