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| 部署・役職名 | 日本最大級の総合電機メーカー｜MI推進コンサルタント・データサイエンティスト（主任クラス） |
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| 仕事内容 |
◇◆ 最先端AI・マテリアルズインフォマティクス（MI）で素材産業のDXを牽引する高度コンサルタント ◆◇ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■本求人のオススメポイント ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ✓ 【大手IT・電機グループ】 安定基盤のもと、年収1000万超も狙える充実した待遇・福利厚生 ✓ 【希少価値の高いキャリア】 最先端AI/機械学習と素材ドメインを掛け合わせ、専門性を確立 ✓ 【柔軟な働き方】 週1出社・在宅勤務メインの柔軟な働き方！20代・30代前半が主力の風通しの良い組織 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■職務内容 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 素材産業（R＆D・生産技術部門）に対するマテリアルズ・インフォマティクス（MI）/ プロセス・インフォマティクス（PI）を活用したDX提案・データ分析コンサルティング ・顧客のビジネス課題・研究課題のヒアリングおよび仮説立案・ソリューション提案 ・材料データ／プロセスデータの収集・前処理・機械学習モデルの設計・構築・チューニング ・データ分析結果に基づく材料開発指針・ビジネスインサイトの提示 ・社内のデータエンジニアと連携したSaaS型分析基盤への機能実装・運用支援 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■具体的なプロジェクト例と技術環境 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 自動車・バッテリーメーカー向け新材料探索AIコンサルティング ・役割：研究課題の分析・仮説立案、機械学習モデル開発および研究者へのドメイン提案 ・環境：Python, PyTorch, TensorFlow, Scikit－learn, AWS/Azure, Jupyter Notebook 半導体・素材メーカー向け製造プロセス最適化（PI）基盤構築 ・役割：プロセスデータの分析、最適化アルゴリズムの検証、SaaS基盤連携モデルの設計 ・環境：Python, R, SQL, RAG/LLM活用ツール, Docker, Git ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■こんな方にオススメ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ・SIerやコンサルファームで、AI・機械学習を用いたデータ分析・提案の経験をお持ちの方 ・メーカーで材料工学・化学領域の知識を持ち、データサイエンスやプロセス開発に携わってきた方 ・最先端のAI技術をビジネス実装し、カーボンニュートラル等の社会的課題解決に挑戦したい方 |
| 労働条件 |
■労働条件 ・勤務地：東京都品川区 ・リモートワーク：可（週1日程度の出社を基本とした在宅勤務メイン／プロジェクトにより出張あり） ・受動喫煙対策：あり（敷地内禁煙 / 屋内喫煙専用室あり） |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ※以下いずれかのご経験（修士卒以上）（1） SIerやコンサル等でAI・機械学習を用いたデータ分析関連業務経験（3年以上）および顧客折衝経験 （2） メーカー等での材料工学分野の知識、データサイエンスを用いた生産技術やプロセス開発経験 【歓迎（WANT）】 ✓Kaggle Competitions Expert以上の実績、生成AI・LLM・RAGの実装経験✓企業での材料開発・MI/PI・材料シミュレーション経験、論文・特許執筆経験 ✓ビジネスレベルの英語力（TOEIC600〜700点以上）、プロジェクトリード経験 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 喫煙室設置 |
| 更新日 | 2026/07/28 |
| 求人番号 | 9300804 |
採用企業情報
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