兵庫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

【募集背景】三菱重工では2024事業計画に沿って、①AI技術やデジタル化などの最新ツールの導入でサービス力強化、②AI、量子技術などのCutting-Edgeテクノロジー（最先端技術）による新たな顧客価値の創造、を推進しています。デジタルインテリジェンス研究開発部は、DX・AI活用を推進するための研究開発部門であり、新たな技術に関する研究開発をベースに、これまでほぼ全ての製品で事業部のニーズに応えてきました。三菱重工の事業に対するニーズが年々多様化、複雑化している中、我々と一緒に新たな顧客価値の創造をしていただける人材を求めています。【仕事内容】■AI・データサイエンス(機械学習／深層学習／大規模言語モデル／強化学習等）に関する新たな手法の創出や、業界で新たに提案された手法の評価、活用検討、そして同社製品の全バリューチェーンへの適用検証を行う研究開発について、提案、推進する■同社グループ事業が、業務改善や事業拡大を目的とした、AI・データサイエンスの適用、検証において、事業部門の技術支援を提案、推進、プロジェクトマネジメントする【業務詳細】■機械学習、深層学習、数理解析、統計解析、強化学習などの分析技術の基礎研究（高度化・新規手法の創出）■生成系AI（大規模言語モデル）を活用した業務プロセス改善■心理的安全性、自律神経による体調、などの定量的な尺度をもたない現象に対する尺度の定義と分析■発電プラント、環境プラント、交通システム等の最適運転解析、稼働率向上解析■顧客動向解析、市場予測解析、受注・売上予測解析【仕事の魅力・やりがい】■AIデータサイエンスの最新技術の研究開発が行うことができます（大学・企業との共同研究、海外学会参加など含む）■国内外の同社「グループ製品（ガスタービン・フォークリフト・航空機・宇宙等）のバリューチェーンのデジタライゼーションを目的に、新規技術の導入や、新たなシステム開発を計画・要件定義段階から構築、システム導入による事業効果の検証までを実施できます。■人材育成に注力しており、希望すれば、教育・研修への参加、海外プロジェクトへの参画機会があり、成長できるチャンスが広がっています。【同社について】・三菱グループの創業者岩崎彌太郎は政府より工部省長崎造船局を借り受け、長崎造船所と命名して造船事業を開始したことを契機に1884年に創業した同社は発電プラントなどの社会インフラ、船舶、航空機などの輸送機器、大型ロケットなどの宇宙機器に至るまでエンジニアリングとものづくりのグローバルリーダーとして、社会を牽引しております。・2025年3月期決算で受注高7.0712兆円、売上収益5.0271兆円、当期利益2,454億円等いずれも過去最高であり、日本を代表する企業でありながら、さらなる成長を続けております。・在宅勤務、時間単位年休、フレックスタイム制度導入、えるぼし」「くるみん」の各認定等ワークライフバランスを整えた働き方が可能です。・パソナから入社実績が多数あり、選考フローを熟知しておりますので、内定まで丁寧にフォロー致します。

・社内業務へのAI導入、AIに適したデータ基盤の構築・デジタル教育の推進・事業部門のデジタル活用プロジェクトへの参画【業務詳細】① AI導入・AIガバナンス・AI選定や導入、業務領域への適応、AIガバナンスの構築② データ活用推進・統合データ基盤の構築、データ活用促進による効果創出③ データ、マスタ整備・マスタ構成の検討・導入、MDM（マスタデータ管理）の推進、データマネジメントの推進・両グループ横断④ デジタル教育・DX要員計画とDX人材育成・データリテラシーの向上・デジタル革新人材の定義・認定制度の導入・各デジタルツールの教育推進・スマート・オペレーション推進グループ【仕事魅力】・最先端デジタルテクノロジーの社内導入を主導できる・グループ内のDX推進の中心となって牽引できる・社内各部門との関係構築ができる【募集背景】2026年1月に、各部門と共にデジタル・トランスフォーメーションを推進する専門部隊として、旧デジタル企画部（現：IT戦略統括部）から独立する形で、「デジタル共創推進室」を設立した。本組織のAI&データ活用推進グループ課長の退職に伴い、同ポジションの募集を行う。今後、AIを活用した抜本的な業務の効率化や、AI-Readyのデジタル基盤整備は急務であり、メンバーをリードして全社のデジタル・トランスフォーメーションを加速させるため人員を募集する。【配属組織について】（1）組織の目的AI、RPAやデータ活用に関する知見を集約し、事業部門とデジタル活用で共創し、全社の知的労働生産性の最大化を図る。（2）ミッションデジタル・テクノロジーを活用した効果創出のための活動を通じて、DUNLOPグループ各社、各部門と共にデジタル・トランスフォーメーション（DX）を推進する。また全社のDXに対する気運を高め、全社員のデジタル・スキルアップを進める。組織体制デジタル共創推進室長（2026年1月設立）※IT戦略統括部長と兼務AI&データ活用推進グループ課長グループメンバー：現在4名スマート・オペレーション推進グループ課長グループメンバー：現在9名IT戦略統括部：38名サイバーセキュリティ戦略統括部：15名【現在進行中のPJT】■戦略的データ統合基盤整備プロジェクトの主導Snowflake、Dataiku、Tableauを中心とした、データの蓄積・可視化／分析・AI活用のプロジェクト。複数のITベンダーを束ねたDUNLOPグループのデータ活用に関する一大プロジェクト。■デジタル人材教育プロジェクトの主導外部業者も活用した全社のデジタル教育推進。オープンバッジを活用したモチベーション向上や認定制度作りを進め、また海外グループ会社も巻き込んだ活動に昇華させていく。■事業部のデジタル活用プロジェクトへの参画外部業者に頼らず、自走でデジタルを活用したプロセス変革により効果創出を狙うプロジェクト。事業部門が推進するが、デジタル部門として参画してアクセル役となる。【部署の平均残業時間】5.5時間/月 【その他働き方】在宅勤務　月5日まで(管理職のため)フレックス制度利用可能休日出勤　無

同社は「カガクでネガイをカナエル会社」を掲げ、素材・食品・ライフサイエンス・医療など幅広い事業を展開する総合化学メーカーです。本ポジションでは、AI・デジタル技術を活用した生産技術開発を担当いただきます。【募集背景】生産技術研究所では、AIやシミュレーション、データ解析などのデジタル技術を活用し、開発・生産プロセスの高度化を推進しています。デジタル空間上で製造プロセスや設備の再現・解析を行うことで、スケールアップ検討や実機操業の高度化を進めており、今後、これらの取り組みをさらに加速し、競争力のある生産技術の確立と最先端の生産プラントの実現を目指すため、本ポジションの募集を行います。【職務内容】■主に以下の様な業務の取り組んで頂きます。・AI・シミュレーション等のデジタル技術に関する最新動向の調査および技術獲得・製造工程への各種センシング技術（プロセス・状態量等）の導入およびデータ取得基盤の構築・各種プロセスデータを用いた物理・統計・AIモデルの構築・検証（収率・コスト・品質の予測・最適化など）・技術実装に向けた、ラボ・ベンチ・パイロット・実機（工場）スケールでの各種実験・検証・製造現場への移管【やりがい】最先端の分野の新技術獲得から実装まで挑戦でき、研究者・技術者として大きく成長できる環境です。【キャリアパスプラン】当面の間は、本募集ポジションでご活躍頂き、プロセス開発におけるAI活用・DX推進のスペシャリストとして育成。その後は、本人の意向・適性を確認しながら、研究所内外のローテーション等を通して、キャリアアップを支援致します。【高砂工業所について】■大規模かつ多様な製造拠点健康・環境・食品など幅広い分野の製品を製造する、国内最大級の拠点です！約1500名の従業員が勤務しており、第２の本社という位置づけとなっております。■充実の福利厚生社員食堂は栄養バランスの取れたメニューを安価に提供。社宅・独身寮あり（勤務地近く／自己負担も抑えめ）で、生活面も安心いただけます！【人材戦略について】〇Diversityの推進　多様な個性がカネカならでは！を生み出す年齢・性別・国籍といった属性を問わず異なるタレントを持つ多彩な社員によって、新たな価値を生み出せるようダイバーシティを積極的に推進しています。〇１on１を柱に女性活躍を推進、女性幹部職比率・事務系新卒女性採用比率ともに増加〇男性育休取得も推進し、取得対象者の上司となるリーダー層への研修も実施参考：https://bemyself.pasonacareer.jp/interview/interview-3371/

当社が提供する各サービスの生産性向上ツールとして、AI・機械学習を活用した機能開発を担当していただきます。AWSのマネージドサービスやサーバーレスアーキテクチャを活用し、Pythonを用いた開発を行います。特に、以下の領域でのAI技術の活用を進めています。【仕事内容】■音声解析：音声データのテキスト化、自然言語処理を用いた解析（例：AWS Transcribe、Whisper など）■OCR（光学文字認識）：紙やPDFなどのドキュメントデータをデジタル化し、業務プロセスを効率化（例：AWS Textract、Tesseract 、GoogleGemini など）■生成AI：業務支援のための大規模言語モデル（LLM）の活用、プロンプト設計やファインチューニング（例：Amazon Bedrock、OpenAI API など）■データパイプライン構築：AIモデルの学習データ収集・前処理・モデルデプロイの自動化（例：AWS SageMaker、Kinesis、Lambda など）■AI推論APIの開発：各種AIモデルのAPI化・運用（FastAPI、Flask などを活用）■パフォーマンス改善・精度向上：AIモデルの最適化、推論速度向上、モデル選定AWSを活用したクラウドネイティブなAI開発に興味があり、技術的な課題解決を楽しめる方を募集しています。