株式会社CPK の求人・仕事・採用

勤務時間交替制（シフト制） 就業時間１：6時30分〜12時30分 就業時間２：6時30分〜15時00分 就業時間３：15時00分〜21時30分 就業時間に関する特記事項：（４）１６：３０～２１：３０ （５）６：３０～２１：３０の間の８時間 （１）（４）実働４時間、 （２）（３）実働５．５時間 ＊上記の時間で相談可 ＊休憩は１～３時間 時間外労働時間あり 月平均時間外労働時間：1時間 ３６協定における特別条項：なし 休憩時間120分 休日その他 週休二日制：毎週その他シフトによる（休日相談可） ６ヶ月経過後の年次有給休暇は法定通り付与します。

仕事内容・駐車場から空港へのマイクロバスでの送迎、受付業務等。 （２名体制） ＊乗車定員９名の普通免許で可の車です。 ＊駐車場から空港までは５分程度の距離です。 ＊男性・女性問わず応募可能です。 《変更範囲：変更無し》

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・ASSY（組立）設備の設計経験 ・2D、3D CADスキル ・工程能力（Cp／Cpk）の理解 【尚可】 ・樹脂成形、金属加工の知識 ・英語力（抵抗がないレベル） [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 ‐ 【職種名】 【静岡】生産技術（メカ設計）（掛川市） 【仕事内容】 最先端の技術に触れながら成長できる環境があります！ 【職務概要】 世界的コネクタメーカーの工場内にて、自動車部品（ASSY工程）の生産設備設計を担当します。単なる製図ではなく「量産品質を作り込む生産システムの構築」がミッションです。

仕事内容ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社 【鹿児島】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【仕事内容】 【鹿児島】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【具体的な仕事内容】 製造DXの中核としてSmart Factoryを推進／半導体製造データを駆使して品質・歩留まり・予知保全をリードするデータサイエンティスト ■採用の背景 AI技術の進化に伴い、製造現場でもデータ活用を前提としたDXが加速しています。当社でも生産データの自動収集から分析、異常発生時の原因究明まで一気通貫

仕事内容【職務内容】 製造・装置・検査データを活用し、品質・歩留まりの向上および製造プロセスの安定化をデータサイエンスの観点から推進していただきます。製造・プロセス・装置・品質エンジニアと連携し、データに基づく改善活動を現場へ実装・定着させる役割を期待しています。 具体的には以下のような業務をお任せします。 ※ご経験を踏まえて決定させていただきます。 ・製造工程・装置・検査・計測データを横断的に分析し、歩留まり低下や品質ばらつきの要因特定および改善提案を実施 ・統計解析や機械学習を用いた、工程異常の早期検知・不良発生予兆の可視化・原因分析 ・SPC（統計的工程管理）や工程能力指標（Cp/Cpk 等）を

勤務時間実働8時間 ※平均残業時間「月10時間」（直近実績）

仕事内容【車載電子部品の評価】・工程管理項目の評価(データの分布まとめ、CpK算出等)・不具合分析、処置、対応、サポート 担当製品: 車載電子部品 職種: [ 電気・電子系 ] 評価・テスト 試験・実験 ツール: Excel Word PowerPoint 必要スキル: 【こんなスキルや経験のある方を歓迎します！】基本的なPC操作スキル、品質管理経験。（尚可）図面読解、電気回路読解 勤務地: 宮城県 柴田郡大河原町 ※プロジェクト先での勤務となります。 ※最終的な就業先は、希望・スキル・経験を考慮のうえ決定します。 面接地エリアでの就業率92％以上！地元で働きたい方も、U・Iターンを検討され

仕事内容サンディスク合同会社 【北上】QAQC（品質保証・品質管理）◆世界トップクラスメーカー／年間休日130日 【仕事内容】 【北上】QAQC（品質保証・品質管理）◆世界トップクラスメーカー／年間休日130日 【具体的な仕事内容】 【シリコンバレー発「フラッシュメモリ」開発企業／年間休日130日・土日祝休／福利厚生車通勤可／半導体企業である当社のメモリ製品は世界シェアトップクラス】 ■仕事概要： メモリデバイス製造工程の工程品質管理を他部門（プロセス、製品技術等）と連携しながら継続的改善のPDCAを実行していただきます。 異常管理、IQC（Inline Quality Control）、TE

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ■電子部品業界での生産技術の実務経験者 ・工程設計・生産立上げ経験 ・PFMEA・工程能力(CPK)検証対応経験 ・モノづくり検討の経験 ・メーカとの交渉ができる方、他部門(設計・工場・品証)連携・調整できる方 ・将来的に海外出向が可能な方 【尚可】 ・品質管理手法（MSA・SPC）の知識 ・基板アッセンブリ製品の知識 ・生産設備の知識 ・生産現場での生技業務経験 ・設備画像処理に関する仕様作成／検証スキル [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 ・セルフスターターな方 【職種名】 【埼玉】ユニット

仕事内容【仕事内容】 コンプレッサを扱う同社にて、品質保証業務をおまかせします。 【具体的には】 市場クレーム・不具合の原因調査 ・顧客からの市場クレーム・製品不具合情報の一次評価 ・製品構造、製造プロセス、過去不具合データをもとに不具合要因を仮説立案 ・現物調査、分解調査、試験（信頼性評価・耐久試験等）による原因特定 ・要因の層別（材料/設計/工程/作業者/外注/使用環境など） 再発防止策の立案・展開 ・原因に基づく有効な再発防止策の立案（工程改善・検査強化・作業標準改訂 等） ・関連部門（製造、技術、購買、外注先）への改善要求および調整 ・改善策の効果検証（データモニタリング、再発トレンド分

仕事内容掲載期間：08/10（月）～08/16（日） 株式会社デルタエンジニアリング 大阪営業所 工程設計／品質作り込み／製造現場支援の生産技術／完全週休2日／社員食堂あり／賞与実績あり 契約社員 ひとりで悩まず、まずは弊社に相談してみませんか？！ 経験のない仕事をやってみたいけど…、Wワークで仕事したいけど…、アルバイトの経験しかないけど…、学生だけど…、 ひとりで悩まず、まずは弊社に相談してみませんか？！ ご登録にお越しいただきますと、あなたのお悩みや不安をお伺いし「あなたの良さ」「あなたらしさ」を一緒に考えあなたにあったお仕事をご紹介いたします。 ★充実した研修もございますので、安心し

勤務時間9:00 ～ 18:00

仕事内容雇用形態： ミラエール（無期雇用派遣） お仕事No：25-04404636 おすすめポイント： ◆質問しやすい環境でスムーズに業務習得！先輩社員が教えてくれる体制で安心スタート！ 幅広い年齢層の方々が活躍中の職場！休憩室利用可能でリフレッシュできます！ お仕事内容： ＜自動車部品の製造・販売会社＞本社勤務で安定した就業環境！ＯＪＴがしっかりあり、業務に安心して取り組めます！【内容／ＯＡ事務】ゲージ測定データの集計（手書きデータのＥｘｃｅｌ化・ グラフ化・Ｃｐｋ算出）｜品管業務のサポート（帳票作成・工場でのデータ入力サポート）｜電話応対（１日１０～１５件程）などをお願いします。 【担当】ミ

仕事内容ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社 【大分】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【仕事内容】 【大分】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【具体的な仕事内容】 製造DXの中核としてSmart Factoryを推進／半導体製造データを駆使して品質・歩留まり・予知保全をリードするデータサイエンティスト ■採用の背景 AI技術の進化に伴い、製造現場でもデータ活用を前提としたDXが加速しています。当社でも生産データの自動収集から分析、異常発生時の原因究明まで一気通貫で行

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ■ エンジニア関連分野での学士号または同等の経験 ■ Microsoft Office（Excel、Word、PowerPoint）スキル ■ プロジェクトマネジメントスキル（計画立案、進捗管理、リスク管理、チームビルディング） ■ 英語・日本語での日常会話以上のコミュニケーション能力 ■ 統計学基礎（標準偏差、Cpkなど） 【歓迎要件】 ■ 半導体基礎知識 ■ CAD知識 ■ 機械・電気・制御の基本知識（図面・回路図・フローチャート読解） ■ 財務基礎知識（キャッシュフロー、減価償却費） ■ SQL基礎知識 ■ 生産工学基礎（

勤務時間【時間】08:30 ～ 17:30（休憩60分） 【残業】10時間程度

仕事内容＠角田≪車載電子部品の不具合分析・処置・対応≫/A38864 仕事内容： 【車載電子部品の評価】 ・工程管理項目の評価(データの分布まとめ、CpK算出等) ・不具合分析、処置、対応、サポート 【担当製品】車載電子部品 給与： 時給 2,100円～ 交通費別途支給 【月収例】33万6000円＝時給2100円×160時間（残業代別途） 職種： 【その他】電気･電子系 使用するツール： Excel、Word、PowerPoint 契約期間： 長期 派遣先： 大手自動車部品製造メーカーでのお仕事です。 ＼こんな方にもオススメ／ 各種試験装置や計測機器の使用経験などの経験がある方 問題解決

仕事内容コンプレッサを扱う同社にて、品質保証業務をおまかせします。 【具体的には】 ● 市場クレーム・不具合の原因調査 ・顧客からの市場クレーム・製品不具合情報の一次評価 ・製品構造、製造プロセス、過去不具合データをもとに不具合要因を仮説立案 ・現物調査、分解調査、試験（信頼性評価・耐久試験等）による原因特定 ・要因の層別（材料／設計／工程／作業者／外注／使用環境など） ● 再発防止策の立案・展開 ・原因に基づく有効な再発防止策の立案（工程改善・検査強化・作業標準改訂 等） ・関連部門（製造、技術、購買、外注先）への改善要求および調整 ・改善策の効果検証（データモニタリング、再発トレンド分析） ・取

仕事内容ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社 【長崎】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【仕事内容】 【長崎】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【具体的な仕事内容】 製造DXの中核としてSmart Factoryを推進／半導体製造データを駆使して品質・歩留まり・予知保全をリードするデータサイエンティスト ■採用の背景 AI技術の進化に伴い、製造現場でもデータ活用を前提としたDXが加速しています。当社でも生産データの自動収集から分析、異常発生時の原因究明まで一気通貫で行

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ・データ分析・データサイエンスの実務経験（3年以上） ・回帰分析、仮説検定、多変量解析、相関分析、工程データ分析経験 ・Python、R、SQL 等を用いたデータ分析の実務経験 ・機械学習・AIモデルの開発および実務適用経験 ・異常検知、分類・予測モデル、時系列データ解析経験 ・画像データを用いた分析・AI活用経験 ・製造DX、スマートファクトリー推進に関わった経験 【尚可】 ・製造メーカーにおけるデータ活用経験 [歓迎] ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております 【フィットする人物像】 ・データの裏側にある工程を理解しようとする探究心を

仕事内容ステアリングの生産技術 機械／生産技術フォロー《機械》 【仕事内容】 ステアリングの生産技術、生産準備業務になります。 ・製造プロセス設計・ラインレイアウト設計：組立工程の工程設計、サイクルタイム算出、設備選定・配置、セル生産や自動化導入計画の立案。 ・治具・工具・専用設備の設計・立ち上げ：トルク制御治具、位置決めジグ、試験装置や検査治具の仕様策定・試作・立会い試験。 ・試作検証・量産移行支援：トライアル生産での不具合解析、工程改善、立ち上げ時の段取り最適化・段階的な歩留まり改善。 ・品質・信頼性対策と工程管理：工程内検査基準作成、作業標準書・検査手順書作成、PFMEA・工程能力（Cp/Cp

仕事内容ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社 【福岡】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【仕事内容】 【福岡】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【具体的な仕事内容】 製造DXの中核としてSmart Factoryを推進／半導体製造データを駆使して品質・歩留まり・予知保全をリードするデータサイエンティスト ■採用の背景 AI技術の進化に伴い、製造現場でもデータ活用を前提としたDXが加速しています。当社でも生産データの自動収集から分析、異常発生時の原因究明まで一気通貫で行

仕事内容【職種】化学＞品質保証 【業種】メーカー＞化学・石油 ※会員属性などに応じ、当該求人をビズリーチ上で閲覧された際に内容が異なる場合があります ■組織の役割： 塗加工製品の品質保証業務 塗工材事業は、FPC材料を基盤としながら、半導体や次世代ディスプレイ向けの製品分野への事業展開を計画しています。 この新たな挑戦を成功に導くためには、高品質な製品をお客様に安心して提供するため、品質保証部の役割がますます重要となります。 ■業務内容 塗加工品質保証課では監査、品質管理、トラブル対応、顧客対応を中心に、以下の業務を展開しています。 ・顧客からの受審監査対応やサプライヤーへの訪問監査 ・品質管

仕事内容ソニーセミコンダクタマニュファクチャリング株式会社 【熊本】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【仕事内容】 【熊本】製造DX・データサイエンティスト ◇AI・データ活用でスマートファクトリー化加速／職種多数 【具体的な仕事内容】 製造DXの中核としてSmart Factoryを推進／半導体製造データを駆使して品質・歩留まり・予知保全をリードするデータサイエンティスト ■採用の背景 AI技術の進化に伴い、製造現場でもデータ活用を前提としたDXが加速しています。当社でも生産データの自動収集から分析、異常発生時の原因究明まで一気通貫で行