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製造DX・データサイエンティスト
- 勤務地
- 熊本県菊池郡菊陽町
- 休日
- 年間休日126日完全週休2日
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
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・定着させる役割です。工程・装置・検査データの分析、異常検知や予知保全に向けた分析モデルの構築、データ集計・分析の自動化や可視化基盤の構築などを担当します。
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給与640〜1110万円/年
募集元で応募する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の採用ページへ相談する共有準備中
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応募資格
必須
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
募集要項最終確認 10/22
- 職種
- データサイエンティスト
- 雇用形態
- ■雇用形態:正社員■試用期間:3ヶ月
- 給与
- 640〜1110万円/年
- 給与の詳細
- ■月給：32万円〜52万円■年収：640万円〜1110万円※年収及び下記モデル年収は業績給標準評価、超過勤務手当30h含む■賞与:年1回（6月）■給与改定:年1回（7月）
- 手当
- 超過勤務手当通勤手当
- 勤務地
- 熊本県菊池郡菊陽町大字原水4000-1長崎県諌早市津久葉町1883-43山形県鶴岡市宝田1-11-73大分県大分市大字松岡3500番地鹿児島県霧島市国分野口北5-1福岡県福岡市博多区博多駅東1-18-33
- 働き方
- 記載なし
- 勤務時間
- 1日の標準となる勤務時間は8:30〜17:30の8時間です。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。
- 年間休日
- 126日
- 休日・休暇
- 年間休日126日（2026年度）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）年次有給休暇 （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）
- 福利厚生
- ソニーグループ確定拠出年金制度・退職金制度持株会制度子育て支援（ランドセル贈呈式、ベビーシッター費用補助等）各種慶弔金ソニー独自のカフェテリアプラン（ソニーストア等で利用できるポイント付与等）人間ドック受診（35歳〜44歳は奇数年齢、45歳以上は毎年）ソニー保養所契約リゾート施設財形貯蓄提携住宅ローンソニーグループ各種保険など各テクノロジーセンターにはカフェテリアを完備
- 社会保険
- 社会保険完備（雇用・労災・健康・厚生年金）
- 受動喫煙対策
- 敷地内全面禁煙（博多オフィスのみ屋内分煙）
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務（出向含む）
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所（出向、在宅勤務実施場所含む）
- 経験年数
- 3年以上
- 掲載日
- 2026/10/12 08:03（10日前）
- 最終確認
- 2026/10/22 02:26（今日）
仕事内容
採用背景
- 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。
職務内容
- 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
- ※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。
この求人は、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の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
募集元の採用ページから応募できます
応募は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の採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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