研究開発 - 岐阜県 の求人・仕事・採用

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研究開発職(未経験OK) 技術開発・品質管理・生産技術も挑戦可/土日祝休/年休120日/残業月20h

株式会社BCラボ

  • 岐阜県

  • 月給19.6万円〜60万円

  • 正社員

  • 残業手当あり
  • 特別休暇
  • スキルアップ
  • ブランクOK
  • 年間休日100日以上
  • シニア活躍中
  • 完全週休2日制
  • 賞与・ボーナスあり
  • 産休・育休実績あり
  • 転勤なし
  • 男性活躍中
  • 年間休日120日以上
  • 年間休日110日以上
  • 残業月20時間以内
  • 育児サポートあり
  • 資格取得支援制度
  • 研修あり
  • 第二新卒歓迎
  • U・IターンOK
  • 昇給あり
  • 託児所あり
  • 未経験OK
  • 寮完備
  • 長期休暇あり
  • 退職金制度あり
  • 若手活躍中
  • 自社サービス
  • 交通費支給

仕事内容希望や適性に応じてバイオ系、化学系どちらかの研究プロジェクトにアサインします。細胞培養・動物実験・有機合成・電池評価など様々な研究開発・品質管理・試験業務に携わることが可能です! 【プロジェクト例】 ■バイオ系 ・細胞製剤の製造に伴う研究開発 ・難病に対する疾患モデルの開発 ・IPS細胞を用いた再生医療の研究 ・バイオ医薬品の製造プロセスの開発 ・PCR検査や抗原検査 ・遺伝子発現や変異解析 ・実験動物を用いた非臨床試験 など ■化学系 ・低分子、高分子の有機合成 ・液晶材料や新素材開発のサンプル合成、精製 ・汎用樹脂、アクリル樹脂の原料開発 ・抗体医薬品の試験法開発及び分析 ・化粧品

エン転職

転勤無/研究開発/石灰産業のリーディングカンパニー等/寮・社宅完備/残業ほぼ無し/研究・開発(化学・素材・食品・衣料)/岐阜県/正社員

上田石灰製造株式会社

  • 岐阜県 大垣市 赤坂町

  • 年収500万円〜699万円

  • 正社員

  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 社会保険完備
  • 車通勤OK
  • 職場内禁煙
  • 賞与・ボーナスあり
  • 昇給あり
  • 駐車場あり
  • 特別休暇
  • 週休2日制
  • 産休・育休実績あり
  • 寮完備
  • 交通費支給
  • 転勤なし
  • 年間休日110日以上
  • 1日6時間以内OK
  • 家族手当あり
  • 退職金制度あり
  • 語学力不問
  • 18時までに退社可
  • 住宅手当あり
  • 残業月20時間以内
  • 学歴不問

仕事内容【応募資格】 [必須] ※学歴不問! ・化学業界での研究開発職のご経験がある方 ・下記3テーマについて多少なりとも経験がある方 (1)石灰に係る新機能・新用途 (2)環境事業 (3)新素材・新分野 [歓迎] ・その他のISOの業務経験がある方 【職種名】 【岐阜県大垣市/転勤無】研究開発<石灰産業のリーディングカンパニー等>◇寮・社宅完備/残業ほぼ無し 【仕事内容】 ■組織構成: 商品開発部は、主に石灰系商品の開発研究に取り組む第一研究課と、環境事業(主にフロン分解など)をターゲットにする第二研究課からなり、総勢6名(30代1名/40代1名/50代4名)で構成されています。 ■働き方につい

ミドルの転職

研究開発(データサイエンス・機械学習活用)/正社員/20代〜40代お待ちしております!超精密研磨材/世界シェア84%の製品/積極的な投資を行う研究開発型メーカー

株式会社フジミインコーポレーテッド

  • 岐阜県 各務原市

  • 年収530万円〜900万円

  • 正社員

  • 雇用保険完備
  • 介護休暇あり
  • U・IターンOK
  • 社員旅行あり
  • 特別休暇
  • 年間休日110日以上
  • 長期休暇あり
  • スキルアップ
  • 年間休日120日以上
  • 残業月20時間以内
  • 資格不問
  • 18時までに退社可
  • 17時までに退社可
  • 退職金制度あり
  • 社会保険完備
  • 研修あり
  • 未経験OK
  • 厚生年金加入
  • 年間休日100日以上

仕事内容【仕事内容】 AIはじめとする先端半導体デバイス向け製品の開発や品質安定化に向けた業務をお任せします。 【具体的には】 ・マテリアルズ・インフォマティクス/これまでに蓄積する膨大な研究データを用いた組成の最適化、材料探索、性能予測 ・統計学や機械学習による分析/製品および製造プロセスの各種パラメータと製品品質との相関の調査、品質向上に向けたデータ提供 ・研究開発部内でのデータサイエンス技術開発/すでに実用段階にある独自ツールの開発改良。組成設計の最適化/材料探索/性能予測などへデータサイエンスを応用した開発力の向上 ・全社へのクロスファンクションでの推進/他部署(品質管理部門等)と連携し、会

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