Tokyo Fidel Consulting KK

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

会社概要:

当社は、先進的で流動的、そして思いやりのあるマインドセットを通じて、お客様のビジネスの将来性確保を支援します。デジタルエンジニアリングに強みを持ち、お客様が人間中心のデジタルファースト組織へと進化し、応答性、効率性、親密性、創造性、持続可能性を高めるお手伝いをいたします。現在、36カ国に19,000人のエキスパートを擁し、「ナガリアンの国」を形成し、お客様の成功を支援する準備を整えています。



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