データサイエンティスト/Data Scientist 7MY and above

魅力的なポイント：

• データサイエンスを通じて製造現場に真のインパクトをもたらす。機械、センサー、プロセスデータを分析し、予知保全を推進し、ダウンタイムを削減し、製造パフォーマンスを向上させる。
• 予知保全のための高度な分析を主導する。時系列モデリング、異常検知、機械学習を適用し、産業環境におけるエンドツーエンドのソリューションを構築・展開する。
• データインサイトと運用アクションを橋渡しする。保守チームおよび運用チームと緊密に連携し、複雑な分析結果を実用的で価値を生み出す意思決定に落とし込む。

年収:700万ドル以上

職務内容

• 機械、センサー、プロセスデータを分析し、故障パターン、ダウンタイム要因、最適化の機会を明らかにする。
• 予知保全モデル（故障予測、RUL、異常検知）を構築・展開する。
• 保守チームおよび運用チームと緊密に連携し、製造現場の課題を分析ソリューションに変換する。
• データクリーニング、特徴量エンジニアリングからモデリング、検証、製品化まで、エンドツーエンドのデータサイエンスワークフローを主導する。
• 技術系および非技術系のステークホルダーに対し、洞察を明確かつ自信を持って伝達する。
• 製造ライン全体にわたるデジタル/AIイニシアチブの導入を支援する。

応募資格：

• データサイエンス分野で5年以上の経験があり、製造または産業環境での実務経験を有すること。
• 保守関連の分析（機器の健全性、故障モード、信頼性メトリクス、SPCなど）に精通していること。
• 時系列モデリング、異常検知、機械学習（教師あり学習および教師なし学習）に関する豊富な経験があること。
• Python、SQL、および一般的なDSライブラリ（Pandas、Scikit-Learn、TensorFlow/PyTorchが望ましい）に精通していること。
• 産業用データソース（PLCデータ、OSIsoft PIなどのヒストリアン、MESデータ、SCADA）の運用経験があること。
• 現場チームとの円滑な連携、適切な質問、そして洞察に基づいた行動への転換ができること。
• 優れたコミュニケーションスキル（流暢で、体系的で、説得力があること）。
• ビジネスレベルの英語力日本語能力は大きな強みです。

歓迎

• 機械工学、工業工学、または製造工学のバックグラウンド。
• クラウドプラットフォーム（AWS/GCP/Azure）を介したモデルのデプロイ経験。
• TPM、リーン、シックスシグマ、または信頼性工学の概念に関する知識。

日本語: ネイティブレベルの日本語（JLPT N）とビジネスレベルの英語力が必要