データエンジニア - 福岡県 の求人・仕事・採用

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リモート可/データエンジニア国内有数の数億~数十億単位のデータ量を扱う/フルフレックス

PayPayカード株式会社

  • 福岡市博多区

  • 年収580万円〜1,200万円

  • 正社員

  • 昇給あり
  • インセンティブあり
  • 交通費支給
  • 資格取得支援制度
  • 年俸制
  • 土日休み
  • 完全週休2日制
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • フレックスタイム制
  • 18時までに退社可
  • 在宅ワーク
  • リモートワーク
  • 転勤なし
  • 退職金制度あり
  • 残業手当あり
  • 副業OK
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 産休・育休実績あり
  • WEB面接OK
  • 学歴不問
  • スキルアップ

仕事内容PayPayカード株式会社 【リモート可】データエンジニア◆国内有数の数億~数十億単位のデータ量を扱う/フルフレックス 【仕事内容】 【リモート可】データエンジニア◆国内有数の数億~数十億単位のデータ量を扱う/フルフレックス 【具体的な仕事内容】 リモート可×フルフレックス/PayPayやLINEヤフーなどのグループ会社のエンジニアと連携しながら国内有数の数億~数十億単位のデータ量を取り扱う/サービス成長の判断軸となるデータの基盤を作る業務 ■概要 現在利用されているDWHの開発及び運用・保守業務に従事いただきます。 更に新しいデータ基盤整備を数年単位で進めていくため、そちらの業務への参

登録エントリー

データ運用(フルリモート)

株式会社デジタルソリューション

  • 福岡市博多区 博多駅前 / 祇園駅 徒歩約3分

  • 月給22万円〜25万円

  • 正社員

  • 社会保険完備
  • 交通費支給
  • 昇給あり
  • 賞与・ボーナスあり
  • 完全週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 残業なし
  • 残業月20時間以内
  • 18時までに退社可
  • U・IターンOK
  • 在宅ワーク
  • リモートワーク
  • フルリモート
  • 転勤なし
  • 駅チカ
  • 大手企業
  • 退職金制度あり
  • 残業手当あり
  • 家族手当あり
  • ブランクOK
  • 福利厚生充実
  • スキルアップ
  • オフィスカジュアル

仕事内容■お願いしたい仕事 「経験が浅いから不安…」 「無理な働き方はもうしたくない」そんな方も大丈夫。 当社ではテスト経験しかない方やブランクのある方でも、まずは経験を活かせる業務からスタートし、スキルアップに合わせて段階的にステップアップできます。 プロジェクトは安定的・継続的な案件が中心で、「短納期で次々と案件をたらい回しにされる」や過重労働はありません。 九州支店長が最も大切にしているのは「社員の意向を尊重すること」です。 たとえば、家族の介護のため残業なし・フルリモートを希望した社員には、本人の希望を優先して案件を調整。子育て中の社員は、フルリモートで参画できるように配慮しました。安心して

福岡/経験者枠/半導体製造装置メーカーでのデータサイエンティスト

東京エレクトロン九州株式会社

  • 福岡市博多区 博多駅東 / 博多駅 徒歩5分

  • 年収450万円〜1,200万円

  • 正社員

  • 社会保険完備
  • 賞与・ボーナスあり
  • 昇給あり
  • 交通費支給
  • 年間休日120日以上
  • 寮完備
  • 年俸制
  • 土日休み
  • 完全週休2日制
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 特別休暇
  • フレックスタイム制
  • 時短勤務あり
  • 16時までに退社可
  • 17時までに退社可
  • 18時までに退社可
  • 駅チカ
  • 退職金制度あり
  • 残業手当あり
  • 職場内禁煙
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 家族手当あり
  • 住宅手当あり
  • 介護休暇あり
  • WEB面接OK
  • 経験者優遇
  • 有資格者歓迎
  • 語学を活かせる

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 【職務内容】 データサイエンティストとしてご活躍いただきます。 半導体装置のデータ分析、機械学習等の手法を用いたアルゴリズム開発、装置制御への組み込みをご担当いただきます。 【具体的には】 (1) データ解析 ・半導体製造装置から取得した大量のセンシングデータやログ情報を効率的に収集・統合し、欠損値の補完、ノイズ除去、特徴量エンジニアリングなどの前処理の実施 ・統計的手法や機械学習技術を駆使し、製造プロセスのパターン解析やトレンド検出を行い、潜在的な異常兆候や改善点を特定 ・データドリブンでの問題定義や解決策の方向性を導出し、開発部門へ具体的な提案をおこなう

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