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福岡県/自動車(四輪・二輪)/20代の求人・転職・中途採用情報

公開求人54件中 51〜54件表示
マツダ株式会社
マツダ株式会社

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生産性倍増に向けたシステムの構築・運用/保守を行うITエンジニア 

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
600万円~1,200万円
勤務地
広島県安芸郡府中町 他

■同社にて、下記業務を担当して頂きます。 【具体的には】 ・全社の生産性倍増や新価値創造に向け、データサイエンティストと協力し、AI機能を搭載したシステムのUI(Web)開発及びバックエンドシステム開発、インフラの構築、テスト、運用・保守を担う <ポジション特長> AIを活用するプロジェクトの企画・構想段階から参加していただき、積極的に提案をしていただくことにより、同社が将来提供する新しいサービス構築に直接かかわる事ができます。 <配属チーム> 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするチームでの配属を予定しています。

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データサイエンティスト

職種/業界
社内SE(インフラ) / 自動車(四輪・二輪)
年収
400万円~1,200万円
勤務地
広島県安芸郡府中町 他

■統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社の社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化(可視化) ・プログラミング(解析、シミュレーション等) <ポジション特長> ・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。 ・海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。 <配属チーム> 全社の「生産性倍増」「新価値創造」などを主なミッションとするAIチームでの配属を予定しています。現在約10名のチームとなり、大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍しています。また、同チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域がアサインされます。

データサイエンス<運転支援・自動運転システムの研究開発>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
福岡県福岡市博多区

■商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を支えるデータサイエンス・データ分析・データ利活用を行っていただきます。 【具体的には】 ・市場走行車両データやテストデータの分析を通じ、商品改善や価値創出につながる提案を行う ・データに基づく製品改善(データドリブン開発)や、ユーザーの声の継続的反映(ユーザーインザループ)を実現するためのデータ活用環境の構築・展開 ・プロダクトにデータで寄与する自由な企画~実装~実現 【開発ツール】 ・言語: Python, SQL等 ・データ分析・AIライブラリ: pandas, Polars, NumPy, SciPy, scikit-learn, PyTorch等 ・AWS: Amazon Athena,Amazon Redshift, Amazon SageMaker等 ・CI/CD: GitHub, Docker,CDK, Terraform等 ※全てについて使用経験がある必要はありません。

データエンジニアリング<運転支援・自動運転システムの研究開発>

職種/業界
ネットワークエンジニア / 自動車(四輪・二輪)
年収
590万円~1,090万円
勤務地
福岡県福岡市博多区

■商品開発にフィードバックするデータドリブン開発を支援するためのデータエンジニアリング業務を担っていただきます。 【具体的には】 ・データパイプラインの構築:世界中の顧客が使っている同社製品から集めた市場データや、開発車両による公道走行で取得したデータを高速かつ低コストに集約し、使いやすい形に加工変換し、保管するため一連のデータ流れ(ELT/ETL)の設計・構築 ・データ基盤の設計・構築:収集したデータを効率的に管理するため仕組み(データレイク、データウェアハウスなど)をクラウド上に構築また、保存されているデータの可視化や、使いたいデータを検索するためのダッシュボードを構築 ・データ品質管理(データクレンジング):データの欠損や不整合などを解消し、分析に使える品質の高いデータに整える ・データガバナンス:データのセキュリティやアクセス管理など、データを適切に管理・利用するためのルールの作成と徹底 【開発ツール】 業務では以下のような開発ツールを使用していますが、全てについて使用経験がある必要はありません。 ■AWS: Lambda、SageMaker, Athena, Redshift 等 ■CI/CD: GitLab, Docker, Ansible, Terraform, Jenkins 等 ■データウェアハウスツール:SnowFlake、Databricks ■言語:Python, SQL ■データ分析・AIライブラリ:numpy, scipy, scikit-learn, Jupyter Notebook, PyTorch)

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