【東京】データサイエンティスト（生産性・品質改善等）111 社名非公開
| 職種 | 【東京】データサイエンティスト（生産性・品質改善等）111 |
|---|---|
| 社名 | 社名非公開 |
| 業務内容 |
【職務内容】 （1）改善PJ参画：事業所社や新規事業部門での生産性改善・品質改善PJにデータサイエンティストとして参画し、事業部門や設備、IT関係者と協働で改善をあたっていただく。主な業務範囲は課題整理、仮説立案、必要データ把握、データ加工、解析、モデル化 ※課題（プロジェクト）ありきで各本部のデータ分析支援を行います。各事業部からの依頼に基づいて、現地へ赴き操業データの意味あいのヒアリングやデータ取得、解析を行って頂きます。プロジェクト規模に応じ3名から10名で対応。 （2）専門教育：生産性改善や品質改善を現場で自走化するために必要な論理的思考や統計教育の企画・運営 ※別に生産技術部に教育担当がおりますがその業務補助的な部分になります。主に現地プロジェクト担当、現地情シス、現地作業員への教育になります。 （3）新規技術開発：解析技術を社外から入手し、PoCで技術検証し、有益であれば社内展開を進める。社内外の技術情報交換会や勉強会への参画も含む ※外部講習、顧問から技術、知見を得たものを自社に合うよう水平展開することが業務になります。 業務の比率は（1）改善PJが6割、（2）専任教育が1割、（3）新技術開発が3割程度となります。 【働き方について】 ・出張 頻度：月3～4回/月。期間：日帰り～数週間。拠点：国内が主。支援要請があれば海外もあり ・テレワーク:数回/月 程度 【配属部署】 生産技術部 管理技術担当 ◇組織ビジョン: 新技術を開発、導入し、事業所社や各部門にその技術を活用できる人材を育成する事で、本部の自走、新規事業の創出に貢献する ◇配属先ミッション: 生産性の高い操業や業務を実現するために、QC的な考え方*で業務遂行できる、問題解決力のある人材を育成する仕組みを構築し、運用を継続している 【業務の面白み/魅力】 ・生産性改善・品質改善などの課題解決に直接携わることができる ・本社部門のため、MMSグループの川上～川下事業や国内外拠点と幅広く経験を積むことができる ・設備/OT/ITと役割分担はあるが、各技術領域とオーバーラップして進めるため、ものづくり現場で必要なデータ活用技術を幅広く習得することができる 【代表的なキャリアパス】 複数の事業部門のデータサイエンティスト →… |
| 求める経験 | 【必須要件】※履歴書に「顔写真の貼付」が必須となります。 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ・製造現場での改善業務、生産技術等のご経験をお持ちの方で、以下いずれかのご経験をお持ちの方 機械学習、統計、Python、SQL、問題解決手法実践経験 【歓迎要件】 ・クラウド基盤、センシング、計装、化学分析の知識 ～三井金属は男女共同参画を推進しています～ |
| 勤務地 |
東京都
詳細につきましてはご面談時にお伝え致します
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| 年収 |
年収 500 ～ 1200 万円 ※上記年収はあくまで想定であり選考を通じて上下いたします。 賞与：年2回（6、12月） 昇給：年1回 なお、経験・スキルに応じて変動の可能性があります |
| 勤務時間 | 09:00～17:50 |
| 休日・休暇 | 週休二日（土日）土・日・祝祭日、夏季休暇、年末年始休暇、年次有給休暇（10～20日）、結婚休暇、忌引休暇、育児休業制度、介護休業制度 等 |
| 募集背景 | 増員のための募集になります。詳細につきましてはご面談時にお伝え致します。 |
| 雇用形態 | 正社員 |
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