製造データサイエンティスト(宮城県) Manufacturing Data Scientist (Miyagi Pref. Japan)

Deadline:
Not set
Country:
Japan
Location:
Kurihara, Tokyo
Job-ID:
R0022669
Job category:
Finance
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<職務内容>

1.プロセスエンジニア/マネージャーと緊密に連携して、ビジネス分析のニーズを理解し、プロセス指標を特定し、実行可能な計画を作成します。

2.製造プロセスのデータを分析して、業績の改善を推進し、プロセスの信頼性、製造歩留まり、および収益性の継続的な改善をサポートします。

3.OSIsfoft、Microsoft Azure data lake、SQL、SAPなどの複数のデータソースからのさまざまなレポートコンポーネントのデータ解釈と分析を通じて、豊富で双方向的な視覚化とイベント管理(自動かんばん)を開発および維持します。

4.データ収集および統合理論を明確にして実行し、定義されたテクノロジー構造内で手法とツールの適切な組み合わせを選択して、最適なスケーラビリティとパフォーマンスを確保します。

5.一次および二次ソースからデータを取得してデータベースを開発および保守し、データ評価/意思決定プロセスでデータセット全体をより柔軟または拡張性のあるプログラム/コードに構築します。

6.社員からのリクエストに対するサポートを提供します。

7.現場からのフィードバックに基づいて、プロセス改善のための重要なオペレーションを識別します。

8.プロセスの改善およびその他の特定されたニーズに関連するトレーニングプログラムを開発および調整します。

9.ローカルおよびグローバルへの導入のために、グローバルデータサイエンスチームと効率的にコラボレーションします。

<組織構造>

  • PU Directorに報告し、Semine Production全体(インサート、ツール、ラウンドツール)を担当します。
  • グローバルインサートPTCデジタルへの報告する(ドットライン)。
  • 直属の部下はなし。

<コンピテンシー>

最低限必要

•C / C ++、Phython、C#、. NET、Qt / PyQt、Html5、Javascript、Css、Djangoの経験

•大規模なストリームデータの視覚化、OpenGl、シェーダープログラミング、Webベースの視覚化、d3.js、webglの経験

•MicrosoftAzureなどを利用したML、AI、AR、MRの経験

•分析のためのデータ取得、クリーニング、およびデータ有効化の経験

•API / RESTAPIの経験

• 英語での流暢なライティングとスピーキングのスキル

中程度必要

•RPAの経験–ロボットプロセス自動化

•大規模なデータストリームの分析と診断、プロセスの監視および制御の開発の経験

•SAPまたは同様の製造実行システム(MES)およびエンタープライズリソースプランニング(ERP)システムに関連するAPIに関する知識

•情報モデリングと最新のITインフラストラクチャおよびアーキテクチャの経験

•MSPower Apps、PowerAutomateなどの経験

あれば尚可

•リーンシックスシグマの製造に関する知識、

•予知保全と予防保全の経験

•製造の自動化とプロセス制御の経験

<職務経験>

グローバルな環境における製造部門での3年以上のデータ分析経験

<教育>

コンピュータサイエンス、基礎工学、データサイエンスと統計、工学系数学

1.Work closely with process engineers/mangers to understand the business analytic needs, identify process metrics and define actionable initiatives
2.Analyze manufacturing process data to drive improvement of business performance and support continuous improvement of process reliability, manufacturing yield and profitability

3.Develop and maintain rich interactive visualization and event management (automated Kanban) through data interpretation and analysis various reporting components from multiple data sources, e.g., OSIsfoft, Microsoft Azure data lake, SQL, SAP, etc.

4.Define and implement data acquisition and integration logic, selecting appropriate combination of methods and tools within defined technology stack to ensure optimal scalability and performance
5.Develop and maintain databases by acquiring data from primary and secondary sources, and build scripts/codes that will make our data evaluation/ decision process more flexible or scalable across data sets

6.Provide support for Adhoc requests from the Business Users

7.Identify critical operations for process improvement based on feedback from Key stakeholders
8.Develop & Co-ordinate training programs related to Process improvements and other identified needs.

9.Efficiently collaborate with the global data science team for local and global implementation

<Reporting structure>

  • Report to PU Director, and responsible for entire Semine Production(Insert, Tool, Round Tools)
  • Dotted line to global insert PTC-digital
  • No direct reports

    <Competencies>

    Minimum

    • Experience in C/C++, Phython, C#, .NET, Qt/PyQt, Html5, Javascript, Css, Django
    • Experience in visualization of large stream data, OpenGl, shader programing, web-based visualization, d3.js, webgl
    • Knowledge about APIs related to SAP or similar manufacturing execution systems (MES) and Enterprise resource planning (ERP) system
    • Experience in information modeling and modern IT infrastructure and architecture
    • Experience in MS Power Apps, Power Automate or similar

    Medium

    • Experience in RPA – Robotic Process Automation
    • Experience in large data stream analysis and development of diagnostics, process monitoring and control
    • Knowledge about APIs related to SAP or similar manufacturing execution systems (MES) and Enterprise resource planning (ERP) systems

      • Experience in information modeling and modern IT infrastructure and architecture

      • Experience in MS Power Apps, Power Automate or similar

    Bonus

    • Knowledge about Lean Sig sigma manufacturing

    • Experience in predictive and preventive maintenance

    • Experience in manufacturing automation and process control


    Work experience

    Over 3 years of work experience with in manufacturing data analysis in a global environment

    Education

    Computer science, Engineering Physics, Data Science and statistics, Engineering Mathematics

    Deadline: Not set
    Job-ID: R0022669

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