岐阜県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

【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。

【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。

【部門のミッション】技術開発本部は今後のイビデンの事業を担う技術や製品を開発していく部門になります。今回採用を予定しているデジタルGはイビデンおよびイビデングループ全社の製品開発、設備開発に必要なデジタル技術(シミュレーション、マテリアルズ・インフォマティクス；ＭＩ、スマート工場化)の調査・企画および提案などを行い、全社の開発を支えています。【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。【企業の特徴／魅力】同社は、安定した経営基盤と先進的な開発投資により、半導体パッケージ基板・DPFの2つの製品で世界トップクラスのシェアを誇っています。社会に貢献する製品を取り扱いつつ、社員一人ひとりが主体的に課題設定や企画提案を行い、自らの成長を実感できる環境があります。また、社員の働きやすさを大切にし、平均的な残業時間は月20～30時間程度となっており、年次有給休暇も年間15日程度取得しています。安定した働きやすさの中で、自己成長と会社の成長を同時に実現できる魅力的な職場です。

■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。