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製造業(メーカー)のデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストの転職・求人情報(4ページ目)

製造業(メーカー)のデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストの転職 求人数は165件です。

さらに総合電機、家電・AV機器メーカーなどの業種での絞り込みや、年収・役職・働き方での絞り込みも可能です。

製造業(メーカー)のデータサイエンティスト・データ分析・データアナリストの新着求人としては、NGK株式会社・日産自動車株式会社・トヨタ自動車株式会社などがあります。

専門知識やスキルを最大限に発揮しながら、あなたのライフスタイルや価値観に合った理想の働き方を叶えましょう。想定年収が高い順に検索結果を並べ替えることも可能です。

検索結果一覧165件(154~165件表示)
  • データサイエンティスト【東京】《入社実績多数》

    アパレル・消費財・化粧品メーカー

    【業務内容】■通販に関する各種分析ツールを利用して、社内・外部データを分析、兆候・課題発見し、各ブランドに提言・提案を行っていただきます。◎同社について◎■ 1947年の創業以来、ピアスグループでは美容と健康の本質を見つめ、お客様が毎日をいきいきと過ごせる、他にはない強さと魅力をもつ製品を世に送り出してきました。「業界初」「日本初」となる製品も多く生み出し、お客様の明日の輝きを支えています。(※日本初、肌タイプ別に使い分ける化粧水の販売、業界初、乳化技術を生かした乳化ファンデーション、業界初マットタイプのアイライナー 等)■ピアスグループは、美容と健康のあらゆるニーズに対応するため、「多ブランド戦略」を推進しています。化粧品をはじめ、医薬品、機能性食品の製造販売、エステティック、まつげエクステンション、アイブロウトリートメントの施術など、多面的に事業を展開し、美容と健康の総合メーカーとして、お客様の輝きを支えています。

    年収
    500万円~800万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.07.05

  • データサイエンティスト【大阪】《入社実績多数》

    アパレル・消費財・化粧品メーカー

    【業務内容】■通販に関する各種分析ツールを利用して、社内・外部データを分析、兆候・課題発見し、各ブランドに提言・提案を行っていただきます。◎同社について◎■ 1947年の創業以来、ピアスグループでは美容と健康の本質を見つめ、お客様が毎日をいきいきと過ごせる、他にはない強さと魅力をもつ製品を世に送り出してきました。「業界初」「日本初」となる製品も多く生み出し、お客様の明日の輝きを支えています。(※日本初、肌タイプ別に使い分ける化粧水の販売、業界初、乳化技術を生かした乳化ファンデーション、業界初マットタイプのアイライナー 等)■ピアスグループは、美容と健康のあらゆるニーズに対応するため、「多ブランド戦略」を推進しています。化粧品をはじめ、医薬品、機能性食品の製造販売、エステティック、まつげエクステンション、アイブロウトリートメントの施術など、多面的に事業を展開し、美容と健康の総合メーカーとして、お客様の輝きを支えています。

    年収
    500万円~800万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.06.26

  • 【京都勤務】電池に関するシミュレーション技術の研究開発

    電気・電子・半導体メーカー

    電池、および電池を用いたシステムに関わるシミュレーション関連技術の研究開発業務全般をご担当いただきます。特に計算化学(古典力場計算、第一原理計算、機械学習ポテンシャルなど)を用いた電池材料の創造、電池・電気化学応用にかかわる材料の反応シミュレーションなどをご担当いただきます。

    年収
    年収非公開
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.03.10

  • 【仙台】【DX推進】Tableauエンジニア BIツール作成

    電気・電子・半導体メーカー

    全社DXを推進するためのシステム構築を専門とします。■主な仕事内容・Tableauダッシュボードの運用、改修支援・新規ダッシュボード、分析基盤の構築・ダッシュボードの要件定義/設計/構築作業・データマート設計/作成作業・データ抽出/加工/クレンジング・ダッシュボードを基にしたデータ利活用推進BIツール:Tableau など

    年収
    400万円~700万円
    職種
    社内SE

    更新日 2026.06.25

  • リサーチャー

    アパレル・消費財・化粧品メーカー

    【業務内容】主に大規模アンケート調査を通じて、社会動向を明らかにする業務- 【調査設計】デスクリサーチやヒアリングに基づいた調査目的・仮説の構築- 【解析】基礎分析や多変量解析、モデリングを扱うデータ解析- 【可視化】情報の可視化およびレポートの作成- 【発信】セミナーやメディアなどを通じた社内外へのリサーチ発信

    年収
    570万円~800万円
    職種
    リサーチャー・データ集計

    更新日 2026.03.24

  • 【長崎】DX推進(AIとデータサイエンスを活用した業務改革)

    機械・精密機器メーカー

    事業部門(※)の設計業務やプロジェクト管理業務の効率化や現場運転/操業の省人化を実現するために、AIとデータサイエンス技術を駆使した以下の業務に従事■Microsoft 365 Copilotや Azure AI を活用した開発/実証■データサイエンス技術を活用した業務(データ解析による故障予測など)※国内の水処理施設や廃棄物処理施設の設計/建設、運転/維持管理 水素関連装置の製作工場 等【出張について】■神戸本社、播磨製作所等の主要拠点や全国各所の水処理・廃棄物処理施設の運営事業所での事業部門担当者との打合せ等で、年数回出張することあり■最新技術動向の調査やベンダーとの打合せ等で、年数回出張することあり

    年収
    450万円~850万円
    職種
    社内SE

    更新日 2026.07.06

  • データサイエンスや機械学習を活用した研究開発

    化学・繊維・素材メーカー

    ■業務内容当社のCMP開発部 CMP開発課にて、データサイエンスや機械学習を活用した研究開発業務に従事頂きます。研磨スラリー開発や分析の高精度化、および効率化を可能とするスキームの構築・運用がミッションとなります。例えば、品質問題が生じた際に、各種パラメータとの相関を調査し、顧客(半導体メーカー各社)へデータ提示を行うこととなりますが、その際に統計学や機械学習を用いて分析を行い、正確かつ迅速にデータ抽出を行っていただきます。※補足:同課で取り扱う製品について半導体デバイス向けのCMP研磨材(スラリー)⇒CMPとは、Chemical Mechanical Polishingの略であり、研磨材の入った薬品(chemical)と砥石で機械的(mechanical)にウェハーの表面を磨く(polishing)工程のことを指します。CMP工程では、金属や酸化膜など特性の異なる異種素材から成る表面をナノレベルで平坦化する必要があり、当社では表面を形成する各素材、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研磨材を開発しています。

    年収
    530万円~900万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.07.15

  • 【川崎】センシングシステム・計測技術の研究開発◆転勤無相談可

    化学・繊維・素材メーカー

    【期待する役割】光・超音波・電磁気などの要素技術に最新の画像処理技術や信号処理技術を駆使し、鉄鋼プロセス(製銑・製鋼・圧延・表面処理など)での化学的・物理的・機械的な現象や欠陥の見える化、デジタルデータ化を実現するセンシングシステムの研究開発を担って頂きます。【職務内容】■製鉄プロセスにおける高精度センシング技術の開発・実装■計測データの解析・モデリングによるプロセス最適化■AI・IoT・ロボティクスとの連携によるスマートファクトリー化の推進■社内外の研究機関との共同研究・技術交流<具体例>■従来目視検査が必要だった表面模様のある鋼材の欠陥を特殊な光学系とAIを用いて検出するセンシングシステムを開発し、自動検査を実現■鋼板表面の材質を電磁気パラメータから機械学習で推定する技術を開発し、高品質鉄鋼材料の品質保証を実現【働きがい】同社は、鉄づくりとその技術を通して豊かな地球の未来に貢献している会社です。変化の激しい素材業界であり新商品、DX(デジタルトランスフォーメーション)、GX(グリーントランスフォーメーション)などの観点で様々な研究開発を行っています。これらの新領域における研究開発はもちろん、商品化や工場での工程化・実機化という最終段階まで携わる機会があり、達成感を得られる仕事が多くあります。【魅力】★世の中では使われていないセンサを自ら開発し、実際の製造現場へ導入することができます。特に大規模な製造現場への適用は他業界にはない魅力であり、自身の成長にもつながります。また、導入した技術を全世界に幅広く展開できることも魅力の一つです。★研究を追求する社員だけでなく社内の他部署へ異動する社員も存在しており、個人の希望・能力に応じて様々なキャリア形成が可能です。【募集背景】同社では、カーボンニュートラルやDX(デジタルトランスフォーメーション)などの社会課題の解決に貢献する技術開発を進めています。鉄づくりの未来を支える重要な柱であるセンシング技術を活用した研究開発をさらに加速するため、新たな仲間を募集しています。【組織構成】京浜地区 スチール研究所 サイバーフィジカルシステム研究部同社で培った製鉄プロセスの高度化・自動化を目指し、リアルとデジタルを融合した次世代技術の研究開発を推進しています。同部では、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やデジタルツイン、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。また、DXを加速させることで、スマートファクトリーの実現と持続可能な社会への貢献を目指しています。研究は商品化や工場での実機化まで関わることができ、高い達成感を得られる仕事です。希望や能力に応じて多様なキャリアパス(研究継続・他部署異動など)も可能です。【働き方】■出張機会:年3~10回程度(同社の各製造拠点、国内外の学術会議、展示会、ベンダー訪問など)■寮、社宅有※各配属地の近隣に独身寮を完備※結婚後、賃貸住宅の家賃の一部を会社が負担(月額最大10万円)する借上社宅制度など有■両立支援制度有※育児休暇:最長3年まで※育児時短勤務:小学校卒業まで2時間/日【同社の特徴】■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 同社は日本を代表する大手鉄鋼(高炉)メーカーとして、次代を担う独自性や機能性の高い鉄鋼商品・サービスを提供しています。鉄鋼は、数ある素材の中でも用途が幅広く、裾野が広いのが特徴です。自動車、家電製品、建材、インフラといった、あらゆる分野において必要不可欠な素材であり、古くから産業の発展に大きな役割を担ってきました。鉄鋼製品は、社会の発展フェーズにより、さまざまな性能・ラインナップが求められるため、依然として社会的な意義の大きな素材といえます。また、鉄鋼業はダイナミックな事業であり、グローバルな事業展開などを行うため、他の素材メーカーにはない魅力があります。

    年収
    500万円~1100万円
    職種
    生産技術・プロセス開発

    更新日 2026.07.23

  • 【川崎】データサイエンティスト/製鉄プロセスのAI活用

    化学・繊維・素材メーカー

    【期待する役割】鉄鋼製品の製造において、データサイエンス技術を駆使し、様々な作業の自動化や製造工程の自動化にむけて、人間の判断や作業を分析し、機械工学や制御工学、デジタル化・DXツールの知識を駆使してシステムを作り上げる研究開発を担って頂きます。【職務内容】■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<具体例>■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の実現■シミュレーションを活用した物流課題効率化の実現鉄鋼業の生産現場は特殊な環境が多く、ベンダー活用だけでは実用化しないこともあり、ベンダーの仕様と現場との技術の間を埋める研究開発が多いイメージです。【求める人物像】以下のような志を持つ方を歓迎します。■製造現場の課題をデータから読み解き、実装可能なソリューションを設計・開発できる方■機械学習・統計解析・AIモデル構築・数理最適化などに強みを持つ方■センシング・ロボティクス・シミュレーションとの連携に興味がある方■現場と研究の両方に情熱を持ち、未来志向で技術を磨きたい方■データサイエンス技術の研究開発に携わりながら、鉄鋼メーカーならではの知識・経験を習得することに興味がある方【募集背景】同社では、「ねがう未来に鉄で応える。」というパーパスのもと、カーボンニュートラルやDX(デジタルトランスフォーメーション)などの社会課題の解決に貢献する技術開発を進めています。鉄づくりの未来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をさらに加速するため、新たな仲間を募集しています。【組織構成】京浜地区 スチール研究所 サイバーフィジカルシステム研究部同社で培った製鉄プロセスの高度化・自動化を目指し、リアルとデジタルを融合した次世代技術の研究開発を推進しています。同部では、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やデジタルツイン、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。また、DXを加速させることで、スマートファクトリーの実現と持続可能な社会への貢献を目指しています。研究は商品化や工場での実機化まで関わることができ、高い達成感を得られる仕事です。希望や能力に応じて多様なキャリアパス(研究継続・他部署異動など)も可能です。【働き方】■出張機会:年3~10回程度(同社の各製造拠点、国内外の学術会議、展示会、ベンダー訪問など)■寮、社宅有※各配属地の近隣に独身寮を完備※結婚後、賃貸住宅の家賃の一部を会社が負担(月額最大10万円)する借上社宅制度など有■両立支援制度有※育児休暇:最長3年まで※育児時短勤務:小学校卒業まで2時間/日【同社の特徴】 同社は日本を代表する大手鉄鋼(高炉)メーカーとして、次代を担う独自性や機能性の高い鉄鋼商品・サービスを提供しています。鉄鋼は、数ある素材の中でも用途が幅広く、裾野が広いのが特徴です。自動車、家電製品、建材、インフラといった、あらゆる分野において必要不可欠な素材であり、古くから産業の発展に大きな役割を担ってきました。鉄鋼製品は、社会の発展フェーズにより、さまざまな性能・ラインナップが求められるため、依然として社会的な意義の大きな素材といえます。また、鉄鋼業はダイナミックな事業であり、グローバルな事業展開などを行うため、他の素材メーカーにはない魅力があります。

    年収
    500万円~1100万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.07.23

  • 【広島】データサイエンティスト/製鉄プロセスのAI活用

    化学・繊維・素材メーカー

    【期待する役割】鉄鋼製品の製造において、データサイエンス技術を駆使し、様々な作業の自動化や製造工程の自動化にむけて、人間の判断や作業を分析し、機械工学や制御工学、デジタル化・DXツールの知識を駆使してシステムを作り上げる研究開発を担って頂きます。【職務内容】■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<具体例>■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の実現■シミュレーションを活用した物流課題効率化の実現鉄鋼業の生産現場は特殊な環境が多く、ベンダー活用だけでは実用化しないこともあり、ベンダーの仕様と現場との技術の間を埋める研究開発が多いイメージです。【求める人物像】以下のような志を持つ方を歓迎します。■製造現場の課題をデータから読み解き、実装可能なソリューションを設計・開発できる方■機械学習・統計解析・AIモデル構築・数理最適化などに強みを持つ方■センシング・ロボティクス・シミュレーションとの連携に興味がある方■現場と研究の両方に情熱を持ち、未来志向で技術を磨きたい方■データサイエンス技術の研究開発に携わりながら、鉄鋼メーカーならではの知識・経験を習得することに興味がある方【募集背景】同社では、「ねがう未来に鉄で応える。」というパーパスのもと、カーボンニュートラルやDX(デジタルトランスフォーメーション)などの社会課題の解決に貢献する技術開発を進めています。鉄づくりの未来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をさらに加速するため、新たな仲間を募集しています。【組織構成】福山地区 スチール研究所 サイバーフィジカルシステム研究部同社で培った製鉄プロセスの高度化・自動化を目指し、リアルとデジタルを融合した次世代技術の研究開発を推進しています。同部では、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やデジタルツイン、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。また、DXを加速させることで、スマートファクトリーの実現と持続可能な社会への貢献を目指しています。研究は商品化や工場での実機化まで関わることができ、高い達成感を得られる仕事です。希望や能力に応じて多様なキャリアパス(研究継続・他部署異動など)も可能です。【働き方】■出張機会:年3~10回程度(同社の各製造拠点、国内外の学術会議、展示会、ベンダー訪問など)■寮、社宅有※各配属地の近隣に独身寮を完備※結婚後、賃貸住宅の家賃の一部を会社が負担(月額最大10万円)する借上社宅制度など有■両立支援制度有※育児休暇:最長3年まで※育児時短勤務:小学校卒業まで2時間/日【同社の特徴】 同社は日本を代表する大手鉄鋼(高炉)メーカーとして、次代を担う独自性や機能性の高い鉄鋼商品・サービスを提供しています。鉄鋼は、数ある素材の中でも用途が幅広く、裾野が広いのが特徴です。自動車、家電製品、建材、インフラといった、あらゆる分野において必要不可欠な素材であり、古くから産業の発展に大きな役割を担ってきました。鉄鋼製品は、社会の発展フェーズにより、さまざまな性能・ラインナップが求められるため、依然として社会的な意義の大きな素材といえます。また、鉄鋼業はダイナミックな事業であり、グローバルな事業展開などを行うため、他の素材メーカーにはない魅力があります。

    年収
    500万円~1100万円
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.07.23

  • データサイエンティスト/AIプランナー【大阪本社】

    機械・精密機器メーカー

    • 未経験可

    【配属先部門の担う役割】AI(機械学習、自然言語処理等)を活用し、自社製品・サービスの課題解決・価値創出を実現すること【入社後の具体的な仕事内容】自社製品や自社サービスに対して機械学習や自然言語処理等を活用することにより、課題の解決や新たな価値創出を行っていただきます。現状の製品やサービス毎の課題を解決するために、AIのモデリングを通じてデータ活用や可視化分析等を行います。定型化されたモデルがあるわけではなく、案件に応じてモデルの選定を行い、入手したデータをどう活用すべきか、各部署へのヒアリングやベンダーの意見も取り入れながら最適解を模索していただきます。【組織構成】情報科学技術グループ:12名20代と30代で構成された若くて勉強熱心な方が多い組織です。【仕事の進め方】デザイン思考による価値抽出や新たなビジネスアイデア創出など、データ活用の観点から様々なエッセンスをもたらしていただきたいと考えています。【出張の有無】有無:有頻度:年数回程度1回の期間:1~2日【転勤】当面なし【事業の目指す姿】組織として強固な基盤を作るため、将来的にはデータの加工形成といったサイエンス、そしてアイデアや価値創出といったプランナーの分業を目指す等、組織力強化に努めています。【募集背景】新規案件増加に伴う増員募集【本ポジションの魅力ややりがい】各事業部門の課題や改善点に向き合い、AI活用において理想を実現することで、実際に形となった(自社製品・サービス)を目にすることができるのが最大のやりがいです。

    年収
    年収非公開
    職種
    データサイエンティスト・データ分析・データアナリスト

    更新日 2026.06.25

  • 【横浜】プロセスエンジニア(データサイエンス)

    医療機器メーカー

    【概要】・本ポジションは、Treat Operations全体における計画・生産プロセス改善プロジェクトに対して、技術的支援および継続的なエンジニアリングサポートを提供する役割を担います。データドリブンな意思決定とビジネスアナリティクスに強く焦点を当てており、プロセスエンジニアとデータサイエンティストを兼ね備えたハイブリッド型の人材として、高度な分析手法を活用してデータを実行可能なインサイトへと変換し、横浜Treat拠点における業務上の課題を明確化し、エンドツーエンドのソリューションを提供することが期待されます。本役割では、現行の業務慣行を分析し、データドリブンおよびソフトウェアを活用した取り組みを通じて、生産性・リードタイム・在庫管理・品質の改善に向けた変更を実施します。また、実験計画法(DOE)や統計的プロセス管理(SPC)などの統計的分析を立案・実施し、バラつきの物理的原因を特定して継続的改善を推進します。製品・プロセス設計、ソフトウェア開発、バリデーション、各サイト機能部門と密接に連携し、プロセスおよびデザインの整合性とスケーラビリティを確保します。【職務内容】・グローバルエンジニアリングチームの一員として、社内クライアント(製造、計画、トレーニング、新製品開発、クリニカルなど)に対する技術的サポートを提供する。・計画、ソフトウェア・バリデーション、ビジネスアナリティクスの各チームと連携し、現行プロセスおよびデジタルツールの改善策を分析・設計・実施する。・標準作業(スタンダードワーク)を展開・維持・改善し、コアとなる計画・生産プロセスの安定性とスケーラビリティを推進する。・パレート分析・5Why・特性要因図(フィッシュボーン)などを用いた根本原因分析を実施し、実行可能な是正処置・予防処置を提案する。・組織目標に沿ったプロジェクトを立案・優先順位付け・実行し、成果(生産性、リードタイム・在庫、コスト、品質)を追跡・管理する。・製造コストを見積もり、標準時間を策定し、新規または既存製品ラインに対するツーリング・プロセス・自動化の要件を提案する。・キャパシティ・在庫・リードタイム管理のためのダッシュボードおよび意思決定支援ツールを構築し、関係者とともにデータソースおよび入力情報を維持管理する。・業務プロセスおよびデータ分析を実施し、ギャップや改善機会を能動的に発見し、インサイトを業務上のアクションへと変換する。・DIKWモデル(データ→情報→知識→知恵)を適用し、生データを実行可能な知恵へと変換することで、Treat Operationsにおける業務課題を明確化し解決策を提供する。・統計モデリングおよび機械学習を用いた仮説検証型の分析をリードし、戦略の妥当性を確認するとともに業務最適化を推進する(例:需要予測、異常検知、最適化)。・意思決定支援ツールを開発・維持し、クロスファンクショナルなステークホルダーの意思決定に影響を与えるための主要な分析結果を提示する。・グローバルなステークホルダーに対して影響力を持ち、要件・スケジュール・トレードオフの調整を交渉により実現し、リスク管理および変更の受け入れ促進を担う。

    年収
    500万円~750万円
    職種
    生産技術・プロセス開発

    更新日 2026.07.02

  • 検索結果一覧165件(154~165件表示)

    年収800万円以上、年収アップ率61.7%

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    よくあるご質問

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