<各務原市>半導体研磨材メーカーのデータサイエンス(51278)
480~850万
株式会社フジミインコーポレーテッド
岐阜県各務原市
480~850万
株式会社フジミインコーポレーテッド
岐阜県各務原市
データサイエンティスト
【ミッション】 入社後は研修を通じて業務理解を深め、将来的には部門の中核メンバーとして、先端半導体デバイス向けCMPスラリーの開発・品質安定化に貢献していただきます。 【仕事内容】 AIやデータサイエンスの手法を活用して、CMPスラリー(半導体製造用研磨材)の開発や品質向上に取り組みます。 ■具体的業務 マテリアルズ・インフォマティクス - 蓄積されている膨大な研究データを活用し、組成最適化や材料探索、性能予測を実施 統計学・機械学習を用いた分析 - 製造プロセスや製品の各種パラメータと品質との相関を調査 - 品質向上に向けたデータ提供や改善提案 ※CMPスラリーとは、化学作用(Chemical)と機械的作用(Mechanical)によって半導体の多層配線をナノレベルで磨く材料です。金属や酸化膜など異素材表面における化学・物理作用を最適化した組成設計を行います。 【職場環境】 総合的に働きやすいホワイト企業 離職率2.1%、正社員のリストラ実績なし 残業時間や年間休日も整備され、長期的に安心して勤務可能
<必須> ・データサイエンス分野への意欲と学習経験(独学含む) <歓迎> ・化学系/材料系のバックグラウンド ※異分野(情報系、生物系、バイオ系など)の方も歓迎 ・化学や素材メーカーの研究開発担当または品質保証担当の経験(記載業務に近しい経験を有すると尚可) ・関連する知識、経験 -計算科学(第一原理計算、古典MD計算など) -データサイエンス、統計学 -関連するプログラミング言語(SQL、Python、R等) -KNIME等のデータ解析ツール
正社員
無
有 試用期間月数: 6ヶ月
480万円〜850万円
一定額まで支給
08時間00分 休憩60分
08:00〜17:00
無
有 平均残業時間: 30時間
有
127日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
年末年始、夏期
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
<月給制> 月給:26万円~40万円 予定年収:480万円~850万円 ※経験・年齢・能力を考慮の上、決定いたします。
岐阜県各務原市
屋内全面禁煙
資格取得支援制度 研修支援制度 従業員専用駐車場あり
有
・社会保険完備 ・交通費規定支給 ・残業手当 ・昇給有 ・賞与年2回 ・厚生年金基金 ・退職金制度 ・車通勤可(無料駐車場完備) ・各種教育、研修制度 ・資格取得奨励金 ・社員食堂 ・引越補助 ・提携リゾート施設割引利用 ・社員旅行 ・社有車貸出 ・ベネフィットワン ・財形貯蓄 ・持株会 ・有給休暇 ・慶弔休暇 ・特別休暇
幅広い分野の製品に対応する研磨材等の製造販売
最終更新日:
460~850万
【部門のミッション/業務概要】 電子事業本部では、半導体パッケージ基板の開発~生産を行っています。システム開発部では電子事業本部のデジタル化、システム化を担う部門になります。工場設計Gはその中でも工場運営に必要なシステムを担当しています。 【業務詳細】 ・データ収集・統合・クレンジング・分析基盤の構築、保守 ・データ分析チームとの連携、データ分析の支援 ・データ品質管理、データガバナンスの仕組み構築 ・現場のニーズを拾いながら、データ基盤構築とデータ品質管理・データガバナンスの仕組み構築・データサイエンスを用いた業務変革の推進を行っていただきます。 【キャリアステップ】 データマネジメントのスペシャリストとして、データ分析基盤構築を担当しし、データ活用による事業革新の仕組み作り・推進を担当頂きたいと考えています。 将来的には、データ解析基盤を運用する部門のリーダーへと成長してくれることを期待しています。 【配属予定部門】 電子事業本部 システム開発部 工場設計G(22名) 【部門担当者からのメッセージ】 データサイエンティスト、データマネジメントエンジニアご経験の皆様へ 半導体向けICパッケージ基板の最先端技術とデータ分析技術を融合し、新しい未来を共に創造しませんか? 商品開発や品質改善おけるデータ分析や、スマートファクトリーにおけるデータ利活用など、大量のデータ群から新たな価値を創造する 最先端の舞台で、お持ちの経験やスキル、そして情熱を活かして頂きたく思います。 【従事すべき業務の変更の範囲】 (1)会社内での全ての部署、業務 (2)出向を実施した場合は、出向先の定める部署、業務
■必須要件 ・データ分析経験 (統計分析) ■歓迎要件 ・データ可視化スキル ・機械学習モデル開発の経験
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460~850万
【部門のミッション/業務概要】 電子事業本部では、半導体パッケージ基板の開発~生産を行っています。システム開発部では電子事業本部のデジタル化、システム化を担う部門になります。工場設計Gはその中でも工場運営に必要なシステムを担当しています。 【業務詳細】 ・データ収集・統合・クレンジング・分析基盤の構築、保守 ・データ分析チームとの連携、データ分析の支援 ・データ品質管理、データガバナンスの仕組み構築 ・データ基盤構築とデータ品質管理・データガバナンスの仕組み構築 ・データサイエンスを用いた業務変革の推進 を行っていただきます。 クラウド上で管理するシステムは作りが進行しており、今後そのシステムの運用・管理を行っていきたいと考えております。 【キャリアステップ】 データマネジメントのスペシャリストとして、データ分析基盤構築を担当しし、データ活用による事業革新の仕組み作り・推進を担当頂きたいと考えています。 将来的には、データ解析基盤を運用する部門のリーダーへと成長してくれることを期待しています。 【配属予定部門】 電子事業本部 システム開発部 工場設計G(22名) 【部門からのメッセージ】 データサイエンティスト、データマネジメントエンジニアご経験の皆様へ 半導体向けICパッケージ基板の最先端技術とデータ分析技術を融合し、新しい未来を共に創造しませんか? 商品開発や品質改善おけるデータ分析や、スマートファクトリーにおけるデータ利活用など、大量のデータ群から新たな価値を創造する 最先端の舞台で、お持ちの経験やスキル、そして情熱を活かして頂きたく思います。 【従事すべき業務の変更の範囲】 (1)会社内での全ての部署、業務 (2)出向を実施した場合は、出向先の定める部署、業務
■必須要件 ・データマネジメントに携わった基礎的な知識 ■歓迎要件 ・データ品質管理・ガバナンスに関する知識 ・データサイエンティストとの連携した業務経験
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400~900万
■業務内容 マテリアルズ・インフォマティクス(MI)を利用しながら、イビデンの材料開発・品質予測を支援していっていただきます。顧客は世界トップのメーカーばかりであり、他社ではなかなか持っていないデータ(量・質)を利用しながら共同開発スピードを促進することで、事業の拡大や新規市場に参入できる可能性がある業務です。また、将来的にはMIに限らず、様々なツールを活用してデジタル支援ができる人材として活躍や技術開発の開発エンジニアでも活用できるよう教育やソフトなどの環境を整備するリーダーやマネジメントの役割など幅広いキャリアを歩んでいただけます。
【必須要件】 機械学習、深層学習、AIなどデータサイエンスの関するご経験をお持ちの方 【歓迎要件】 化学や材料の知見をお持ちの方 【生かせるご経験/スキル】 ・pythonを実務で活用 ・データサイエンティスト検定資格 ・G検定もしくはE検定資格
ICパッケージ基板、SiC-DPF、触媒担体保持・シール材、グラファイト、高温断熱ウール
480~850万
【ミッション】 入社後は研修を通じて業務理解を深めていただき、将来的にはデータサイエンスを軸に研究開発部をリードする存在としての活躍を期待しています。 【仕事内容】 AIなど先端半導体デバイス向けのCMPスラリー(※)開発および品質安定化に向け、データサイエンスの知見を活かした技術開発に取り組んでいただきます。 ※CMPスラリー:半導体デバイスの多層配線をナノレベルで研磨するための材料 ■主な業務内容: マテリアルズ・インフォマティクス 膨大な研究データを用いた組成最適化、材料探索、性能予測 統計学・機械学習を用いた分析 製品や製造プロセスのパラメータと品質の相関を解析し、品質向上に繋がる知見を提供 ■キャリアイメージ: 入社直後:研究開発部のデータサイエンスチームにて、当社独自ツールの技術開発を中心に担当 中長期: (1) 技術開発:組成設計の最適化や材料探索にデータサイエンスを導入し、開発力を強化 (2) 全社展開:品質管理部門など他部署と連携し、品質問題へのデータサイエンス活用(ツール開発・統計解析・機械学習応用)を推進 複雑で難解な構造ロジックを、データの力で解き明かす面白みとやりがいを実感できるポジションです。 【職場環境】 配属先:CMP開発部 CMP開発課(1チーム4~6名体制) 平均残業時間少なめ、年間休日充実 離職率2.1%、正社員のリストラ実績なし → 働きやすさと安定性が整ったホワイトな環境で、腰を据えてキャリアを築けます
<必須> ・データサイエンス分野への意欲と学習経験(独学含む) <歓迎> ・化学系/材料系のバックグラウンド 【異分野(情報系、生物系、バイオ系など)の方も歓迎】 ・化学や素材メーカーの研究開発担当または品質保証担当の経験(記載業務に近しい経験を有すると尚可) ・関連する知識、経験 ‐計算科学(第一原理計算、古典MD計算など) ‐データサイエンス、統計学 ‐関連するプログラミング言語(SQL, Python,R等) ‐KNIME等のデータ解析ツール
幅広い分野の製品に対応する研磨材等の製造販売
400~600万
【職務概要】 老舗Tier1メーカーの同社にて、画像解析技術を活用したシステム開発をお任せします。 【職務詳細】 ・e-WAVESやCAPSULE SENSE、今後商品化するIoT機器などで蓄積したデータの分析を行い、その解析結果を「活用」しシステムへ適用(データサイエンティスト業務) ・AIを用いたシステムの開発(データエンジニア業務、AI技術者) ・新規事業開拓(市場ニーズ発掘、アイデア・仕様検討、基盤技術開発、実証実験 等) ・画像処理/画像認識/機械学習/データ解析/画像計測等による、異常検知/予兆検知/問題発見を実現し、製造業向けに不… ※詳細は面談時にお伝えします
【必須】以下いずれか ・ITに関する資格をお持ちの方(基本情報技術者、応用情報技術者など) ・IT業界での実務のご経験 【歓迎】 ・ITエンジニアとしての開発経験3年程度(言語不問) ・プログラム言語(Python)の開発のご経験
自動車部品(プレス・樹脂部品・バルブ製品・制御機器)の企画、開発、製造
460~840万
【業務内容】 新規事業展開のためのスタートアップメンバーの募集です。 三井金属の基幹事業(先端技術開発・研究開発)に対し、開発プロセス支援のための MI(マテリアルズ・インフォマティクス)システムの新規開発・導入を予定しています。 経営計画の中でも重要な位置づけを担う本プロジェクトを、スタートアップメンバーとして 一緒に作り上げていけるICT人材を募集しています。 【業務詳細】 ・ユーザー部門にあたる三井金属の研究開発部門と連携し、現状調査(業務ヒアリング)を実施 ・研究開発現場からの要望を整理し、帳票データをデータベースに格納・蓄積する仕組み構築 ・データベースに蓄積したデータの利活用の支援(エンドユーザの支援含む) 【魅力】 ・要件定義からツール作成までアジャイルで推進します。DXプロジェクトにおいて上流から下流まで一貫して関わることができますので、 柔軟にコミュニケーションを取りながら自ら作品を作り上げたいとお考えの方にお勧めです。 ・三井金属の研究部門を含む多くの関係部署が、より良いシステム開発を通してグローバルでの競争優位性を高めるという 共通の目標に向かって一丸となっています。幅広いバックグラウンドを持つメンバーと協働する中で、チームとして成長していける環境があります。 ・最先端の素材開発現場とDXプロジェクトに同時に携わることができますので、他では得られない希少な経験と知識が身に付きます。
<必須要件>※下記いずれか ・SQL やPythonなどを使用したオープン系言語での開発業務経験 または ・Power BIなどを使用したデータ分析ツールの開発業務経験 <歓迎要件> ・製造機器、検査機器などからデータを集積し解析するためのシステム導入、保守経験
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500~700万
社内で業務効率の悪いアナログな仕事を洗い出し、デジタル化で効率化する。 直近でデジタル化を進める為のチームを作った。 社内ヒアリング(課題調査) 設計(システム概要の作成など) システム開発補助(ソースレビューなど) データ分析と社内への提供 データエンジニアリング
プログラミング(SQL)スキル 設計、データ分析、データ構築の経験
製造業(主に特殊車両に使用する油圧シリンダの設計開発、製造販売、修理再生)
530~900万
◇AIをはじめとする先端半導体デバイス向けCMPスラリー(※)の開発や品質安定化に向け、以下業務に取り組みます。 ・マテリアルズ・インフォマティクス:当社に蓄積する膨大な研究データを用いた組成の最適化/材料探索/性能予測 ・統計学や機械学習による分析:製品および製造プロセスの各種パラメータと製品品質との相関の調査、品質向上に向けたデータ提供 ※CMPスラリーとは、化学的(Chemical)作用と機械的(Mechanical)作用により、半導体デバイスの多層配線をナノレベルで磨く(Polishing)材料のこと。当社では、金属や酸化膜など、特性の異なる異種素材から成る表面に対し、各素材、砥粒、薬液の界面における化学的、物理的作用を最適化した組成のスラリー開発を行う。 ◇キャリアイメージ 入社後は、研究開発部内のデータサイエンスチームにて、当社独自ツールの技術開発を中心に1.2.を担って頂きます。 複雑で難解な構造ロジックを、データサイエンスの力で解き明かしていく面白みとやりがいを感じられます。 1.技術開発(研究開発部内でのデータサイエンス技術開発) 当社独自ツールの開発を行います。すでに実用段階にあるものの、技術的な課題・発展代は多く、また、中長期的に半導体業界の技術革新が継続的に見込まれていることから、当社における技術開発も加速するとともに、技術課題の難易度が上がっています。 組成設計の最適化/材料探索/性能予測などに、データサイエンスの力を導入して開発力を向上させていきます。 2.全社への適用、応用(クロスファンクションでの推進) 他部署(品質管理部門等)と連携し、会社全体のデータへ適用できるよう共有、議論していきます。 また、品質問題も複雑化しており、データサイエンスの品質問題への適用(品質問題へ適用できるツールの開発、統計学や機械学習を用いた分析、各部門での導入支援)も担います。 <将来的に期待する役割> 社内には製品開発、基礎研究、品質問題、工程改善などデータサイエンスで解くべき課題が多々あり、そのほとんどが多数のパラメータを持つ複雑なものです。 また、世の中のインフォマティクス技術自体が日進月歩で、取り込むべき技術は常に変化しているため、自身の技術をアップデートし続け、当社独自のツールに導入して頂きたいと期待しています。 将来的には、データサイエンスのスペシャリスト、技術開発リーダーやインフォマティクス技術を社内へ展開するクロスファンクションでの推進リーダーなど、本人の志向や能力に合わせ幅広いキャリアパスがあります。 <教育環境> ・未経験の方は、計画的に学習の機会を設け、業務時間中に学んで頂けます。 経験豊富なメンバーが複数名いるため、しっかりとレクチャー・バックアップできる環境です。 ・スキル/経験のある方は、課題・テーマに対してご自身で仕事の多くをマネジメント頂けます。 技術動向や文献調査をし、セミナーや学会にも足を運ぶなど、エンジニアとしての学習機会も自ら獲得できる環境です。 (変更の範囲)当社業務全般
◇大学卒以上 ◇データサイエンス分野への意欲と学習経験(独学含む)を有する方。 なお、下記の歓迎要件に記載の知識を元にした実務経験を有する方を特に歓迎いたします。 <歓迎要件> ◇化学系/材料系のバックグラウンド 【異分野(情報系、生物系、バイオ系など)の方も歓迎】 ◇化学や素材メーカーの研究開発担当または品質保証担当として、記載の業務内容に近しい経験を有すること ◇関連する知識、経験 ‐計算科学(第一原理計算、古典MD計算など)の知識 ‐データサイエンス(機械学習、ベイズ最適化など)、統計学(多変量解析など)の知識 ‐関連するプログラミング言語(SQL, Python,R等)の学習経験 ‐KNIME等のデータ解析ツールの適用技術
シリコンウェハー、半導体デバイス、ハードディスクの超精密研磨材