We're looking for a sharp, energetic Data Scientist who thrives in fast-paced manufacturing environments and knows how to turn machine and process data into real-world value.
You'll work hands-on with production, maintenance, and engineering teams to build models that predict failures, optimize asset performance, and streamline operations.
Key ResponsibilitiesAnalyze machine, sensor, and process data to uncover failure patterns, downtime drivers, and optimization opportunities.
Build and deploy predictive maintenance models (failure prediction, RUL, anomaly detection).
Partner closely with maintenance and operations teams to translate shop-floor challenges into analytical solutions.
Lead end-to-end data science workflows — from data cleaning and feature engineering to modeling, validation, and productionization.
Communicate insights clearly and confidently to technical and non-technical stakeholders.
Support implementation of digital/AI initiatives across manufacturing lines.
Required Skills & Experience
4+ years in data science with hands-on experience in manufacturing or industrial environments.
Strong exposure to maintenance-related analytics (equipment health, failure modes, reliability metrics, SPC, etc.).
Deep experience with time-series modeling, anomaly detection, and machine learning (supervised & unsupervised).
Proficiency with Python, SQL, and common DS libraries (Pandas, Scikit-Learn, TensorFlow/PyTorch preferred).
Experience working with industrial data sources (PLC data, historians like OSIsoft PI, MES data, SCADA).
Comfortable interfacing with shop-floor teams; able to ask the right questions and translate insights into action.
Strong communication skills — fluent, structured, and persuasive.
Business-level English; Japanese proficiency a strong advantage.
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