データマネジメント - 福岡県 の求人・仕事・採用

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福岡/データマネジメント(戦略立案・企画・推進)国内最大級規模の地方銀行グループ/リモート可

株式会社福岡銀行

  • 福岡県 福岡市中央区

  • 年収600万円〜1,000万円

  • 正社員

  • 社会保険完備
  • 年間休日120日以上
  • 賞与・ボーナスあり
  • 昇給あり
  • 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
  • 16時までに退社可
  • 17時までに退社可
  • 18時までに退社可
  • 在宅ワーク
  • リモートワーク
  • 転勤なし
  • 自社サービス
  • 地域密着
  • 退職金制度あり
  • 残業手当あり
  • 交通費支給
  • 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

仕事内容株式会社福岡銀行 【福岡】データマネジメント(戦略立案・企画・推進)◆国内最大級規模の地方銀行グループ/リモート可 【仕事内容】 【福岡】データマネジメント(戦略立案・企画・推進)◆国内最大級規模の地方銀行グループ/リモート可 【具体的な仕事内容】 ■業務概要: 当社が目指す「データマネジメント」は、データ活用による組織および顧客体験のDX推進、および多種多様なビジネス施策の強化といった攻めの領域から、「ガバナンス」や「セキュリティ」といった守りの領域まで幅広くカバーしながら、データ活用の最重要項目として強力に推進しております。 特に、「データドリブンな組織の構築」や「生成AIへのデータ

登録エントリー

年休128日/残業10時間/IT技術活用の推進/プロジェクトマネージャー/プロジェクトマネージャー(Web・オープン系)

株式会社カホエンタープライズ

  • 福岡県 福岡市博多区 中洲中島町 / 中洲川端駅 徒歩5分

  • 年収600万円〜1,049万円

  • 正社員

  • 賞与・ボーナスあり
  • 社会保険完備
  • 年俸制
  • 高収入
  • 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
  • 特別休暇
  • フレックスタイム制
  • 残業月20時間以内
  • 16時までに退社可
  • 17時までに退社可
  • 18時までに退社可
  • 転勤なし
  • 駅チカ
  • 残業手当あり
  • 交通費支給
  • 職場内禁煙
  • 介護休暇あり
  • 語学力不問

仕事内容【応募資格】 [必須] ≪必須≫ ・システム開発におけるプロジェクトマネジメントのご経験 [歓迎] ≪歓迎≫ ・データ分析基盤構築におけるプロジェクトマネジメントのご経験 【職種名】 福岡市/年休128日/残業10時間/IT技術活用の推進(プロジェクトマネージャー) 【仕事内容】 BIツール「Tableau」の導入支援およびデータ活用のサポートをご担当いただきます。 ・ETLやDWHを使用したデータ分析基盤システムの構築、運用 ・Tableau操作トレーニング・ダッシュボード作成(可視化)に関する支援、データ分析代行 当社グループであるホームセンター「グッディ」で培ったデータ活用ノウハウをも

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

  • 福岡県 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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