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Process Modelling Data Scientist （Osaka/Yamaguchi）
年収：800万 ～ 1100万
採用企業案件
武田薬品工業株式会社
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- 資本金1,676,200百万円
- 会社規模5001人以上
- 医薬品メーカー
| 部署・役職名 | Process Modelling Data Scientist （Osaka/Yamaguchi） |
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| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
募集部門の紹介 我々データサイエンスグループは製造部門に所属し、国内にある３つの工場の仲間たちや間接部門、グローバル組織と協力しながら、製造収量の改善や生産性の向上などを目的とした高度なデータ分析やデジタルツインモデルの開発に取り組んでいます。 Our Data Science group is part of the manufacturing division, working in collaboration with colleagues from three manufacturing sites in Japan, indirect departments, and global organizations to conduct advanced data analysis and develop digital twin models aimed at improving manufacturing yield and enhancing productivity. 職務内容 ・技術移管の加速や医薬品製造プロセスの高度な自動制御化を目的として、Digital twin modelsの開発・実装をリードする ・開発するモデル(予測・シミュレーション、ソフトセンシング)には、熱力学、輸送現象、流体力学、分子動力学などの第一原理に基づいたMechanistic model、ビッグデータに基づく統計/機械学習モデル、そしてそれらのHybrid modelが含まれる ・GMP環境へのモデル実装に必要なドキュメントを準備し、製造部門や品質部門と協力しながら、モデルの実運用に向けての検証を成功させる ・既存、もしくはこれから導入されるデジタルインフラやプラットフォームを最大限に利用して、実生産現場へのモデル実装を社内外のステークホルダーと共に推進し、サステイナブルなモデル利用方法の確立とモデルのライフサイクル管理を担当する ・専門家としての知識を利用して、プロセス可視化、問題解決、予測モデリングなどに必要なデータの準備をサポートする ・シミュレーションモデルや高度なデータ分析技術を利用して、高い製品品質を維持しながら生産収量や生産性の向上、逸脱や廃棄率・故障率の削減を実現する ・関係者と協力してデータサイエンス技術の適用機会を特定し、多くの価値創造に貢献する ・Lead the development and implementation of digital twin models aimed at accelerating technology transfer and advancing the automation of pharmaceutical manufacturing processes. ・The models to be developed (predictive, simulation, soft sensing) include mechanistic models based on first principles such as thermodynamics, transport phenomena, fluid dynamics, and molecular dynamics, as well as statistical/machine learning models derived from big data and hybrid models combining both. ・Prepare the necessary documentation for implementing the models in a GMP environment, collaborating with manufacturing and quality departments to successfully validate the models for operational use. ・Leverage existing or future digital infrastructures and platforms to facilitate model implementation in real production environments alongside internal and external stakeholders, while establishing a sustainable model utilization approach and managing the model lifecycle. ・Support data preparation required for process visualization, problem-solving, and predictive modeling by utilizing expertise as a data scientist. ・Utilize simulation models and advanced data analytics to improve production yield and productivity, while reducing deviations and discard/failure rates, all while maintaining high product quality. ・Collaborate with stakeholders to identify opportunities for applying data science technologies and contribute to creating significant value. |
| 労働条件 |
【待遇】 諸手当：通勤交通費、借家補助費、勤務時間外手当など 昇給：原則年1回 賞与: 原則年2回 勤務時間：工場（山口県光市・大阪市淀川区）8:00～16:45 、（千葉県成田市）8:30～17:15；本社（大阪市中央区・東京都中央区）9:00～17:30 休日：土曜、日曜、祝日、メーデー、年末年始など（年間123日程度） 働き方関連制度：フレックスタイム制、テレワーク勤務制導入 休暇：年次有給休暇、特別有給休暇、傷病休暇、ファミリーサポート休暇、産前産後休暇、育児休暇、子の看護休暇、介護休暇 【労働条件に関する重要事項】 業務内容については入社後に会社の定める業務への変更もあり得ます。 配属先および就業場所に関しては、入社後に会社の定める部署および就業場所への変更もあり得ます。 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ＜学歴＞University degree in STEM (Science, Technology, Engineering or Mathematics – preferably: Chemical/Biochemical Engineering) with a post-graduate degree (Masters/PhD) would be highly desirable ＜実務経験＞ ・3+ years in pharmaceutical/chemical/biotech industry Hands-on experience with digitizing industrial processes, computational modeling, process simulation, soft sensor modeling (PAT) and data analytics ・Excellent knowledgeable with statistical/machine learning/deep learning/AI methodologies ・Familiar with cGMP requirements and quality system ・Hardware experience (e.g. building experimental setups) ・Capabilities to translate business needs into data analytics concepts and the other way ・Demonstrated ability to develop innovative solutions for real-world business problems ・High level project management skills ・Ability to interface with international stakeholders and to connect internal and external data analytics experts of both academia and industries ＜スキル・資格＞ ・Strong expertise in Machine Learning and AI/Deep Learning algorithms (PCA, PLS, RF, XGB, SVM, LSTM, etc.), cross-validation and hyper-parameter tuning techniques, model interpretation and deployment ・Expertise in mechanistic and hybrid modeling (e.g. gPROMS, Aspen+) ・Expertise in (multi-variate and multi-step) Time Series Analysis ・Experience with Soft sensor development for drug manufacturing processes is a strong asset ・Good programming knowledge of Python required, further skills such as GitHub, Julia, SQL, PowerBI, Plotly, Streamlit, R, RShiny, etc. are advantageous. ・Experience with Databricks, SIMCA Online & Offline, Dataiku, DataRobot, AspenTech Inmation, OSI PI, Discoverant ・Prior experience of SCRUM and other project management methodologies is a strong asset ＜語学＞ Fluent oral and written communication skills in Japanese and English |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり 日系グローバル企業 女性管理職実績あり 上場企業 従業員数1000人以上 創立30年以上 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり ストックオプション制度あり 教育・研修制度充実 資格支援制度充実 |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2025/12/02 |
| 求人番号 | 6211423 |
採用企業情報
- 武田薬品工業株式会社
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- 資本金1,676,200百万円
- 会社規模5001人以上
- 医薬品メーカー
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会社概要
【設立】1925年1月29日
【代表者】クリストフ・ウェバー
【資本金】1兆6,762億円 ※2022年3月末時点
【従業員数】5,149名 ※2022年3月末時点
【本社所在地】東京都中央区日本橋本町二丁目1番1号
【その他事業所】大阪、神奈川、山口、千葉、京都
【事業内容】医薬品等の研究開発・製造・販売・輸出入
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