【京浜(川崎)/研究開発】AI・データサイエンス技術/大規模プロジェクト
600~1100万
JFEスチール株式会社
神奈川県川崎市川崎区
600~1100万
JFEスチール株式会社
神奈川県川崎市川崎区
データサイエンティスト
研究開発(鉄鋼/非鉄金属/金属製品)
IT研究開発
当社は鉄づくりの現場における膨大なデータを活用し、センシング・AI・ロボティクス・プロセスシミュレーションに加え、生成AI/デジタルツイン/IoT/機械学習などの先端技術を駆使して、未来の製造業の実現に向け 取り組んでいます。それを支える重要な柱であるAI・データサイエンス技術を活用した研究開発者を増員募集します。 【詳細】■製鉄プロセスや物流課題におけるデータ解析・AIモデル構築・実装■製造ラインの異常検知・予測保全のための機械学習アルゴリズム開発■生成AIを活用した品質予測・プロセス最適化■社内外の研究機関との共同研究・技術交流★開発・提案・現場導入まで一貫して携われる大規模プロジェクトが多い
【必須】■機械学習/深層学習/統計モデリング/数理最適化いずれかの経験■製造・プラント・インフラ分野での実務経験3年以上 【歓迎】■Python/C++/MATLAB/LabVIEWなどでのデータ解析・AI開発経験■生成AIや 機械学習を活用したプラントモデル化経験 【働き方】1人1テーマ担当ですが、製造技術、設備制御など他部門の方とチーム組んで3~5人でプロジェクトを進めて頂きます。 【研究テーマ例】■鉄鋼プロセスにおけるセンサーデータや映像、現場での操作、製造条件などを活用し、各種モデルを使って解析し、プロセスの最適な制御を実現■シミュレーションを活用した鉄鋼プロセスのエネルギー効率化または物流課題効率化の実現
大学、大学院
正社員(期間の定め: 無)
更新:無
有 3ヶ月(試用期間中の勤務条件:変更無)
600万円~1,100万円 月給制 月給 300,000円~ 月給¥300,000~ 基本給¥300,000~を含む/月 ■賞与実績:年2回(6月、12月)※業績連動
会社規定に基づき支給 会社規定による
07時間45分 休憩45分
有 コアタイム 無 (コアタイム:無)
有 平均残業時間:25時間
有 残業時間に応じて別途支給
年間121日 内訳:土曜 日曜 祝日
入社半年経過時点10日 最高付与日数20日 入社時より入社月に応じて付与(詳細下部)
その他(年末年始休暇、慶弔休暇、特別休暇)
雇用保険 健康保険 労災保険 厚生年金
■業務内容の変更の範囲:将来的には当社業務全般に変更の可能性有 ■勤務地の変更の範囲:当社拠点全般 ■標準就業時間 8:30~17:00 【休暇について】 ■年間休日121日(+指定年休数日※毎年変動あり) ■休日休暇形態:週休2日制(土日祝日) ■有給休暇:入社時に応じて付与される有給休暇は入社時点より利用可(試用期間を含む) (以下、入社月:付与日数) 4月:20日、5月:19日、6月:17日、7月:15日、8月:14日、9月:12日、10月:10日、11月:9日、12月:7日、1月:5日、2月:3日、3月:0日 ■その他:WLBS休暇、創立記念日、年末年始休暇、慶弔休暇、特別休暇、産前産後休暇・育児休暇 など
スチール研究所(全体500~600人) サイバーフィジカルシステム研究開発部 ※研究テーマにより5~10人のグループ複数あり。1人1テーマ担当。
当面無 将来的には当社拠点全般に異動可能性有
神奈川県川崎市川崎区扇島1番地1
JR京浜東北線川崎駅
敷地内禁煙(屋外・屋内喫煙可能場所あり)
JR福山駅より車で約20分
在宅勤務(一部従業員利用可) リモートワーク可(一部従業員利用可) 時短制度(一部従業員利用可) 出産・育児支援制度(全従業員利用可) 資格取得支援制度(全従業員利用可) 研修支援制度(全従業員利用可) U・Iターン支援(一部従業員利用可) 社員食堂・食事補助(全従業員利用可) 託児所あり(一部従業員利用可) 従業員専用駐車場あり(一部従業員利用可)
有
有
財形貯蓄、住宅融資、診療所、各種体育施設、健保会館、保養所、国内外留学研修など
[充実した福利厚生制度] ■独身寮/借上社宅制度…各配属地の近隣に独身寮を完備。また結婚後、賃貸住宅の家賃の一部を会社が負担(賃料の75%、月額最大10万円)する借上社宅制度あり。 ■平均残業時間…27.5時間(全社平均) ■有休取得率…78%(15.5日) ■事業所内保育所(勤務地による) ■育児休業制度…子どもが1歳6ヶ月に達するまで(保育所への入所が困難な場合は満3歳まで延長可)※男性は配偶者の出産時に利用可(有給休暇5日) ■時短勤務制度…子どもが小学校を卒業するまで(2時間/日) ■ワーク・ライフ・バランス・サポート休暇制度…家族の看護や子の学校行事、妊娠中の就業困難などリフレッシュ休暇制度など ■キャリアサポート制度…出産・育児・介護・配偶者の転勤などで退職しても一定条件を満たしていれば再入社できる制度 ■介護休暇・介護による時短勤務…通年3年/人 ■「なでしこ銘柄(女性活躍推進企業)」に過去3回選出
1名
2~3回
筆記試験:有
■鋼材輸出比率40%超、世界トップクラスの技術力、国内2位の粗鋼生産量を誇る大手鉄鋼(高炉)メーカー ■2050年カーボンニュートラル実現に向け、カーボンリサイクル高炉+CCU、水素製鉄など超革新的技術開発へ挑戦中
【JFEスチールについて】■西日本製鉄所の広さは倉敷地区1,089万平方メートル(東京都千代田区と同面積)、福山地区1,420万平方メートル、全体で東京ドーム534個分で、規模・生産量ともに世界最大級の一貫製鉄所としてその名が知られています。東日本製鉄所(千葉地区、京浜地区)の千葉地区は戦後わが国で初めて建設された銑鋼一貫の臨海製鉄所で、今まで常識を超えた様々なプロセス開発を実現してきました。1日に生産する鉄鋼は約6万t。圧倒的スケールでビジネスを展開し、国内鉄鋼業界では2位、世界で14位(2022年度実績)。国内生産基盤を強化し粗鋼生産量を伸ばす一方で、同時にエネルギー消費量の削減やカーボンニュートラルにも力を入れています。粗鋼生産時排出CO2量(CO2原単位)も、技術開発や設備投資による省エネ努力により大幅に改善しています。■当社は高い技術力を維持・発展させるために、設備や研究開発に多くの投資を行っています。設備投資額は2,388億円(製鉄所エンジニア約1.1億円/人)、研究開発費は324億円にも上ります。また国内外で数多くの特許(過去3年分だけでも国内2,165件、海外では5,455件)取得しており、世界最高峰の技術力を製品に反映し続けています。本年は構造改革の実行によって、世界トップクラスの収益力確保を目指しています。
〒100-0011 東京都千代田区内幸町2-2-3日比谷国際ビル
■製鉄所/東日本(千葉・京浜)、西日本(倉敷・福山)■製造所/知多製造所、仙台製造所■スチール研究所/千葉、京浜、知多、倉敷、福山、仙台
■鉄鋼事業:薄板、厚板、形鋼、鋼管、ステンレス・特殊鋼、電磁鋼板、鉄粉などの鉄鋼製品の製造及び販売
■JFE条鋼 ■JFEケミカル ■JFE物流 ■JFE建材 ■JFE鋼材 ■JFE鋼板 ■JFEシステムズ ■JFEコンテイナー 他
非公開
JFEホールディングス株式会社 100.0%
| 決算期 | 売上高 | 経常利益 | |
|---|---|---|---|
| 前々期 | - | - | - |
| 前期 | - | - | - |
| 今期予測 | - | - | - |
| 将来予測 | - | - | - |
※連結決算
最終更新日:
500~700万
顧客課題に応じたデータ解析・分析業務(要件定義~レポーティング)に加え、データ基盤構築やデータマネジメントなどのデータ管理業務に至るまで幅広く担当していただく可能性がございます。 まずはPL候補としてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成のサポートからお願いします。ゆくゆくは独り立ちしてマネジメントをしていただきます。 ■顧客組織のデータ活用課題の深い理解と、解決に向けた方針の立案 ■要件定義から分析設計、BI可視化、施策立案までの一連の業務 ■プロジェクトマネジメント ■アカウントプラン実現に向けた社内体制構築およびチームビルディング
【いずれか必須】 ■プログラミングの実務経験2年以上 かつ PJにおける上流業務のご経験 ■データ分析(抽出加工・分析)の実務経験2年以上 【早期で昇格・昇給・スキルアップを狙える環境】■当社のプロジェクトは、比較的小規模(10人未満)で、システムエンジニア(SE)やコンサルティングの経験を活かしつつ、無理のない範囲でマネジメント業務を学ぶことが可能です。複数のプロジェクトを同時に担当することはなく、一つ一つの案件に集中して取り組むことができるため、効率的にリーダーシップスキルを磨くことができます。■年間平均昇給率13.45%と高い水準◎
■データ分析 システムインテグレーション
350~500万
【概要】AIエンジニア(AIチームメンバー)としてビジネス課題を最新技術で解決する仕事です。 【詳細】 ■ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ■機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ■生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ■クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む)
【必須】 ■藤沢本社に出社できる方 ■言語・機械学習問わず実務での開発経験1年以上 【歓迎】 ■Pythonの実務経験 ■データ分析コンペティション(Kaggle, SIGNATEなど)の参加経験 ■競技プログラミングコンペティション(AtCoderなど)の参加経験 ■統計・機械学習関連の資格保有 ■基本情報技術者試験の資格保有 ■顧客折衝の経験
■データ分析 システムインテグレーション
450~700万
AIエンジニアとしてビジネス課題を最新技術で解決頂きます。AI技術を通じて個人と企業のポテンシャルを最大限に引き出し、誰もが想像を超える強みを発見・創出できる世界の実現を目指しています。 ■ビジネス課題に基づいたAIソリューションの企画・設計 ■機械学習・深層学習アルゴリズム(画像認識・自然言語処理など)の開発と最適化 ■生成AIなどの最新技術を用いたAI開発 ■クライアント向けAIソリューションのプロトタイピングと実証実験(コーディングを含む)
【必須】■研究または実務でのAI開発経験1年以上 ■主要なAIフレームワーク(TensorFlow、PyTorchなど)を利用した開発経験 【所属チームについて】 AIチームは、オープンで活発なコミュニケーションを基盤に、多様な価値観を尊重し合いながら協働する組織です。「ワークアズライフ」の考えのもと、一人ひとりが自分らしく挑戦し成長できる環境を大切にし、チームワークとホスピタリティをもって誠実に業務へ向き合います。 創造性を発揮し新たな課題に挑み続けることで、技術と人間性の両面から進化し、感謝と情熱を原動力に目標達成を目指します。
■データ分析 システムインテグレーション
830~1100万
・先端半導体、高速通信などの有望市場に対する材料を開発する部署において、市場調査や競合分析を行い、新たなビジネスチャンスを探求しながら以下実務を推進するスタッフとして活躍いただきます。 - 新規用途開発のテーマ策定および市場投入プロセスのプロジェクトマネジメント - マーケティングを基盤としたイノベーション戦略の立案と推進 - 特許網構築を伴う競争力の高い製品開発 - 現場マネジメントおよび部下への技術指導 【募集背景】 高収益市場での競争優位性確保のため、先端半導体・電子材料など有望市場の技術を理解し、市場ニーズを嗅ぎ付け商品開発テーマを立案する、高性能な複合材料に関する深い知識を持つ経験豊富なエンジニアの戦略的採用を検討しています。 【ポジションの魅力】 市場に大きなインパクトを与える製品開発に貢献し、グローバルなプロジェクトで活躍し、業界への影響力を持つ機会を持てます。 多様な分野の専門家と連携し、新たな価値の創出に貢献できます。 【得られるスキル】 先端技術の開発に関わるチャンス:先端半導体・電子材料市場にて、経験・実績を活用したグローバルプロジェクトの推進、業界の主要なお客様との直接対話が可能です。 【求める人物像】 自律的に新規テーマを提案・推進できる方 市場動向を踏まえた戦略的な開発が得意な方 高いコミュニケーション力とリーダーシップを発揮できる方 【キャリアパス】 新規用途開発のチームリーダーとして、自律的にテーマ提案・プロトタイプ検証、量産検証などを、チームメンバー数名と共に遂行いただきます。 【配属先のミッション】 ●応用商品開発部のミッション: マーケティングによりグローバルイノベーターとの連携を強化し、新規ソリューションの迅速な提案と検証を行います。 ●用途開発グループのミッション: グローバルな市場ニーズを的確に捉え、自社材料を中心とした製品形態の最適化と、他材料が有する機能の自社材料との複合化による最先端のソリューション提案を有望市場に対して行うことで、新たなる用途開発へ繋げます。 【メッセージ】 あなたの持つ経験と、AGCの保有技術、製品を掛け合わせ、ユニークな製品群、市場を創出しませんか?グローバル企業AGCとともに世界を相手に勝負しましょう。
【必須】 ・製造業での量産移管まで含めた開発実務経験(7年以上) ・製品アピールの戦略立案を自律的に実行した経験を有する方 ・製品競争力を高める特許戦略を立案し、特許網構築の経験を有する方 ・製造業の開発系職場での現場管理経験を有する方 ・TOEICスコア700点以上 ・海外のお客様・拠点との議論および交流を行っており、英語での資料作成および技術内容の説明ができる方、業務で英語を日常的に使用した経験がある方など、実務レベルでの英語コミュニケーションに苦手意識が無い方。 【歓迎】 ・製造業でのマネジメントシステムに関する知識・経験を有する方 ・材料物性を理論的・体系的に捉え
AGCグループはガラス・電子・化学品・セラミックスの4つの事業領域でグローバルに事業活動を展開しています。 【取扱製品など】 各種板ガラス、自動車用加工ガラス、太陽電池用部材、液晶ディスプレイ用ガラス基板、プラズマディスプレイ用ガラス基
700~1000万
顧客が持つビジネスデータを活用した課題解決支援を行って頂きます。PM,PLとしてチームマネジメントや若手データアナリスト/データサイエンティストの育成をお任せします。 ■プロジェクトマネジメント データ活用課題抽出/提案・解決方針策定/経営計画に基づくアカウントプラン策定・提案/全体方針・タスク・スケジュール管理/コスト・進捗・品質管理 ■トラブル対応 ■社内体制構築、契約内容調整・交渉 ※ご経験によっては『エンジニア領域』をお任せする場合もございます。
【必須要件】 ■プログラミングの実務経験(2年以上) ■クラウドを用いた基盤構築のPM経験またはPythonを用いた機械学習のPM経験 【歓迎】■データ分析実務経験 ■プリセールス経験 【特徴/強み】 現在、SHIFT商流にて大手クライアントよりコンサルティング業務を含む分析案件の引き合いを多数いただいております。 そのような案件において、PM,PLとしてご自身のスキルをフルに活かしながら、分析業務はもちろん、企画・提案から基盤構築、コンサルティングまでを一貫してご担当いただくことが可能です。
■データ分析 システムインテグレーション
346~576万
AI・機械学習技術を活用し、検索・予測・自動化など多様な業界企業様の課題解決に貢献いただきます。 ※スキルに応じて以下のような案件に携わって頂きます。 ■生成AIを活用した検索・自動化システムの開発 ■AI人材教育支援やターゲティング最適化モデル構築 ■通信業向け在庫予測モデルの開発・改良業務 ■顧客満足度調査集計システムの設計・構築 ■製造業向け異常検知・画像解析AIの開発業務 ■製薬業向け治療効果予測モデルの設計・実装
【必須】■機械学習・AI・生成AIの学習経験又は実務経験 ■プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力 ■プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力 (ライブラリとしてTensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなどを利用) 【ポジションの魅力】 ■顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。
■データ分析 システムインテグレーション
600~1000万
【採用の背景】当社では、『エネルギー・素材の安定供給』と『カーボンニュートラル社会の実現』との両立に向け挑戦しています。これを達成するため、化石資源由来の既存の液体燃料からバイオ資源や再生可能エネルギー由来のカーボンニュートラル燃料まで幅広い燃料の研究開発に取り組んでおります。今後のカーボンニュートラル社会の実現に向けて基礎研究から事業化まで取り組んでいただける経験者の方を募集しています。 職務内容 種々の燃料の物性、性能評価やシミュレーションモデル活用による事業性検討を通じた液体燃料に関する品質設計、研究開発業務 【採用後のキャリアパス】 カーボンニュートラル燃料等の燃料開発のスペシャリスト (希望すれば将来的に研究開発マネジメントも可能) 【仕事のやりがい・アピールポイント】 石油精製・石油化学におけるリーディングカンパニーである当社を技術面で支える当研究所において、将来のカーボンニュートラル社会を見据えた液体燃料の技術開発を共に取り組む仲間を募集しています。 ■配属グループ(予定):燃料技術グループ ■平均残業時間:15時間/月 ■テレワークの有無:有 ■人数 ・部署の人数:135名 ・配属グループの人数:17名 ■職場の平均年齢 ・部署:42歳 ・配属グループ:43歳
■必須 ・液体燃料の性能評価、燃料組成の影響評価が可能な化学工学、機械工学の基礎知識 ・周囲の部門、他社と協調、連携出来るコミュニケーションスキル ■歓迎 ・エネルギーモデル等の数値シミュレーションを扱えるデジタルスキル
石油製品(ガソリン・灯油・潤滑油等)の精製および販売 ガス・石炭の輸入および販売 石油化学製品等の製造および販売 電気・水素の供給 石油製品・石油化学製品及び天然ガス・電力等、多岐にわたるエネルギー事業を展開。 資源開発から調達・
930~1800万
【組織の概要】 当部は、AI技術に対する高い知見を持つ専門家集団として、AIを活用した開発プロセスを確立し、抜本的な生産革新を実現することがミッションです。 当部には、最新AI技術を活用した開発プロセスを獲得する技術開発チームと、獲得した開発プロセスを現場に展開し、現場と一緒に並走支援する現場展開チームがあります。 【募集職種の期待役割】 AIとシステム開発両方の専門家として、現実的で効果的な開発プロセスの確立に向けて、技術開発と現場展開を推進するポジションです。 LLM(大規模言語モデル)を中心としたAI技術の特徴・限界を捉えた上で、システム開発の現場ニーズや現状を考慮した新しいプロセスの確立と展開支援を行うことが求められます。 技術に対する高い好奇心、システム開発に対する高い知見、現場が抱える本質的な課題を的確にとらえる高い思考力、プロセスを変えていくための粘り強いリーダーシップが求められます。 【具体的な職務内容】 最新AI技術のキャッチアップ・技術開発、それを応用した新しい開発プロセスの確立、実際の現場への展開支援まで一連のプロセスを担っていただきます。 主な業務内容 ・最新AI技術のキャッチアップ ・AIを活用した新しい開発プロセスの仮説検証 ・AIを活用した開発ツールの開発・運用 ・各事業本部とAI導入に向けた展開計画の立案 ・各プロジェクトに対してAI技術導入の技術支援 (求人ID:376156)
【必須】 ・AI関連に対する高い関心 ・システム開発における設計~テスト工程などの経験 ・開発経験(React/Python/Javaなど) 【歓迎】 ・開発標準化の経験 ・新規ツール導入などの開発プロセス改善の経験 ・新しいことへ挑戦するマインド ・クラウド利用経験 ・アジャイル開発の経験
同社は、日本初の民間シンクタンクである野村総合研究所と、システムインテグレーターの草分けである野村コンピュータシステムの合併によって生まれました。経営とテクノロジーの融合で時代を先駆け、DXの先にある豊かさを洞察し、デジタル社会資本で世界をダイナミックに変革する存在を目指します。
500~700万
SQL・Python等を用いたデータ分析業務に加え、顧客課題の抽出・提案・施策実行までを担う。技術力とビジネス力を両立し、成果に直結する分析を実現できるデータサイエンティストポジションをお任せします。 ■データ収集・前処理、分析設計、機械学習モデル構築 ■BIツールによる可視化、レポート作成、施策提案 ■顧客課題の抽出・整理、KPI設定、戦略立案 ■プロジェクト推進、契約調整、SLA管理 ■若手育成支援、チームマネジメント ※業界横断で多様なデータ分析に携わることが可能です
【いずれか2年以上必須】 ■データ分析(データ抽出、統計解析、機械学習など)の実務経験 ■SQL/Pythonを用いたデータ処理やシステム開発経験 + 要件定義や設計などの上流工程業務経験 【マッチする方】 ■大手では味わえないスピード感の中で、自分の成果をダイレクトに感じたい方、安定した環境で着実にスキルを伸ばしたい方 ■指示通りの分析に「おもしろくない」と感じている方 ■顧客や事業に踏み込んだ提案型の分析に挑戦したい方 ■自身のキャリアの幅の可能性を見出したい方
■データ分析 システムインテグレーション
570~930万
【事業・組織構成の概要】 データサイエンスラボラトリーは、テキストや数値など様々なデータを価値に変えるデータサイエンス技術の研究開発・活用を通じて、社会貢献することがミッションです。 その中で、音声言語活用グループは、主に言葉(テキスト、音声)を扱う顧客の業務に生成AIを実際に適用し、業務の生産性向上や、技術導入コスト低減を実現するための要素技術をボトムアップに研究開発するグループです。独自に音声認識技術も手掛けており、生成AIと密連携することで更なる価値遡及を目指しています。 【職務内容】 ・生成AIを顧客業務に適用する際の課題の分析・課題を解決する要素技術の研究・開発 - 具体的には、先端技術は活用しつつ(巨人の肩に乗りつつ)、顧客価値の創出に不足する部分を技術開発で補完する点に注力 - テキストが入力となる顧客業務が主。関連情報として音声や数値データ、画像を扱うこともある ・生成AIの顧客業務への適用・価値実証(顧客業務での効果・価値の検証) - 必要に応じて事業部門と共に顧客訪問し、技術紹介や実証実験の取りまとめ、説明等も行う ・研究開発成果の知財化・学会発表(国際学会を推奨) ・成長に合わせ、研究開発プロジェクトや顧客への生成AI導入プロジェクトの管理、後進の育成 【ポジションのアピールポイント】 ・注目度の高い生成AIに関するアカデミックな貢献と、顧客実装を通じた実課題把握・社会貢献を共に経験できます。 ・AI研究用スーパーコンピュータを用いて研究開発できます。(A100 GPU x 928枚) 【職場環境】 リモートワーク:週半分以上可能
【MUST】 ・機械学習・言語処理に関する知識 (代表的な確率モデル・言語モデルと仕組み、深層学習のノウハウ、代表的な評価方法等) ・自律的に研究(課題発見・文献調査・仮説構築・実装・評価)を進められること ・言語処理・AI分野でCore Ranks B以上に採択された経験。workshopは除く。 Core Ranks 【WANT】 ・顧客との技術実証等、自組織以外の組織に対する技術提供・技術実証の経験 ・HuggingFace等のLLMライブラリの活用経験・スキル ・先端の英語論文を調査・理解できること 【求める人物像・ソフトスキル】 アカデミックな貢献への興味に加え、グループの特性上、開発した技術を役立てることにも興味を持っている人材が望ましい 例えば自分の作業を効率化するためや他者を喜ばせるためにプログラムを自作しているような人材
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