大阪府のデータサイエンティスト 研究開発の求人・転職・中途採用

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須（MUST）】 ＜学歴＞ 大学学部、高等専門学校、短大のいずれかを卒業していること ＜職務経歴＞ 以下の技術分野において研究開発の業務に4年以上（大学学部卒の場合）又は6年以上（高等専門学校卒、短大卒の場合）従事した職務経験及び専門知識を有すること ＜技術分野＞ 【研究・開発・建築・設計・施工・施工管理等の職歴経験者】 (1)釣具メーカー（リール、釣用リール、釣具リール、釣竿、釣り竿、釣用ロッド、釣具ロッド、フィッシングギア、釣糸、釣り糸、釣具、釣り具） 建築・土木建設会社（商業施設建築、ビル建築、オフィスビル建築、工場建築、発電所建設、河川工事、鉄道工事、土

勤務時間09:00～17:45 実働7時間45分／休憩60分

仕事内容【化学メーカーでの研究開発】化粧品原料および医薬部外品原料の研究開発を行う企業にて、化粧品原料（機能性素材・天然素材）の有用性評価業務を担当いただきます。【業務内容】＊HPLCを用いた成分分析およびデータ解析 ＊細胞培養、細胞管理、各種細胞操作 ＊細胞を用いた化粧品原料の機能性・安全性評価試験 ＊試験データの取りまとめおよび報告書作成 【企業情報】化粧品・医薬部外品向け原料の研究開発を手掛けるメーカーです。【活かせる経験】化粧品・化学品・医薬品業界での研究開発経験や、薬学・化学・生物系の専門知識が活かせるお仕事です。また、細胞培養に携わった経験をお持ちの方など、即戦力としてご活躍いただける方

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜ご経験＞ ・データサイエンス分野における実務（6年以上） ・主要ライブラリを活用した、機械学習・統計学の領域における事業課題解決 （Numpy・Scikit-learn・PyTorch等） ・データ探索からモデル運用保守までのMLライフサイクル主導 ・エンジニアリングチームと連携し、MLモデルを本番環境へ導入した実績 ＜知識＞ ・下記に関する知識 -テーブル・時系列データに対する機械学習（予測・分類・回帰・クラスタリング） -統計学 -A/Bテスト・統計分析手法 ＜スキル＞ ・Python・SQLを扱うスキル ・コード品質・可読性・保守性を考慮したコーディン

仕事内容【応募資格】 [必須] 以下いずれかのご経験をお持ちの方 ・半導体パッケージ基板、RDL(再配線層)の試作・評価のご経験がある方 ・パッケージ基板のプロセスインテグレーション、もしくは各プロセス開発経験 ・絶縁材、レジスト、めっき・エッチング薬液、個片化・穴あけ加工に関する経験 【職種名】 研究開発（次世代半導体パッケージ）◆自由な研究風土◆Samsungの日本研究所◆研究に専念できる環境 【仕事内容】 半導体パッケージ基板の技術開発業務をご担当いただきます。 半導体パッケージの高密度化の重要性が高まる中、半導体パッケージ基板の研究開発に邁進しており、入社後は主に半導体パッケージ基板の研究やプ

仕事内容【応募資格】 [必須] （必須） ●医療機器の設計、研究開発の経験（2～3年以上） ●英語文献の理解、海外業者とのやりとりが出来ること [歓迎] （歓迎） ●大学院博士前期課程修了以上 ●医療機器の薬事、臨床開発の経験 ●英語での会話が出来る 【募集年齢（年齢制限理由）】 25歳～35歳（ 特定年齢層の特定職種の労働者が相当程度少ないため ） 【フィットする人物像】 ・Gr会社の製造部門や、外部（医師等）との関わりもあるため、周囲も巻き込んだビジネス・人脈形成が可能な方 ・自らの能力開発や活動の幅を広げるため、新しい事に対して積極的にチャレンジが出来る方 【職種名】 カテーテル製品の

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須】 ■機械系 ・機械開発や設計の経験のある方（業界は不問） ・機械の駆動部の技術を経験されている方 ・設計の経験をされている方 [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】 【大阪】研究開発(機械系) ※土日休み ※年間休日120日以上 【仕事内容】 年間休日124日／スタンダード上場／長期的にスキルを向上したい方にオススメです★ 【職務概要】 世界的工業用ミシンメーカーである同社のミシン開発部門にて、機械系開発技術者を募集します。 【職務詳細】 ■機械系 ミシンおよびミシン

勤務時間09：00～17：45（実働 07：45、休憩 01：00） ◆残業：月0～9時間 ◆※残業多めを希望の方も、ご相談ください。

仕事内容【職種】 研究・開発・検査 【仕事内容】 再生医療用のiPS細胞の研究サポート 【業務詳細】 ◆再生医療用のiPS細胞に関わる培養、分析 ◆遺伝子操作に関する研究支援 ◆哺乳動物細胞で機能する発現ベクターの設計、構築、精製 ◆哺乳動物細胞培養、微生物培養 ※使用ツール：フローサイトメーター、MSOfficeなど 全案件「WEB登録」可能！ 「ご登録」や「お仕事紹介」といった 就業・転職支援サービスは『無料』です！ 公開されている案件以外にも多数の非公開求人あり！ 【お仕事のポイント】 医療用iPS細胞の研究/提供をおこなう機関にて、研究サポートのお仕事。 駅から歩いてスグ♪ 毎日の通勤

仕事内容三口産業株式会社 【大阪/玉造】 研究開発（ヘアケア化粧品）※年休124日／転勤なし／残業ほぼなし／土日祝休み 【仕事内容】 【大阪/玉造】 研究開発（ヘアケア化粧品）※年休124日／転勤なし／残業ほぼなし／土日祝休み 【具体的な仕事内容】 【年間休日124日／残業ほぼなし／土日祝休みの完全週休2日制／駅チカ本社でヘアケア化粧品の研究開発業務】 ■業務内容： 同社は、美容室専門のヘアケア化粧品（サロン専用のシャンプー・トリートメント、ヘアカラー、パーマ剤など）を製造販売しているメーカーです。同社の研究開発担当として、処方開発をはじめとする新製品の開発業務に従事いただきます。これまでになか

仕事内容【応募資格】 [必須] 下記すべての「■」を満たす方 ■食品関連研究の経験をお持ちの方 ■大学院卒（理系学部） ■OA・文書作成 ■Excel、Word、PowerPointの経験(Excel必須、Accessは検索/入力程度） ■非喫煙者の方 【職種名】 研究開発（生体評価システム） 【仕事内容】 下記業務をご担当いただきます。 ■顧客への試験計画や評価系の立案 ■顧客対応、資料作成等の付随業務 ■試験計画書や報告書の作成、データ集計・統計解析 ※論文作成を受託した場合、著者として入ることもあります。 【事業内容・会社の特長】 臨床試験関連などで、最先端技術の研究開発を手掛けている企業です

仕事内容昭和化工株式会社 ＼創業100年超の化学メーカー／【研究開発】★残業月～10h ※応募に当たっては、マイナビ転職の会員登録が必須となっております。 詳細な応募方法は下記【応募方法】をご確認くださいませ。 【仕事内容】 自社化学製品の原料安定供給や製造プロセス改善に向けた研究開発業務を担当していただきます。自社製品における原料の安定供給と生産工程の効率化を目指した研究開発業務をお任せします。 有機合成品・錫化合物・有機酸類・高純度液体に関する原料の選定や使いこなし 製造工程や設備の改善検討 新規製品の開発 将来的には、既存製品の見直し作業が中心となり、自社製品のブラッシュアップに注力いただく

仕事内容大阪府寝屋川市の化学技術職（研究開発職）寝屋川市 (正社員) | ＴＯＹＡＸケミカル 株式会社 ▼仕事内容 ＊インキ ・塗料の新製品開発および工場と連携した試作 ・評価の実施 ＊インキ ・塗料の製品出荷時の検査および品質管理部門と協力した品質維持向上の実施 ＊顧客要望の製品への反映および技術に関連した顧客対応や化学物質調査、営業部門と連携した製品 ・技術紹介 ＊業界動向、顧客動向の調査および中長期的な研究テーマの探索と研究開発計画策定等【変更範囲：変更なし】 (大阪府寝屋川市) ▼職種 化学技術職（研究開発職）寝屋川市(正社員) ▼雇用形態 正社員 ▼給与 月給312000〜4620

仕事内容データサイエンティスト・データアナリストってどんなお仕事？ 具体的には・・・ データアナリストとデータサイエンティストは、ともにデータ分析の専門職です。 どちらの職種も、企業に蓄積されたビッグデータを活用してビジネスの問題を解決！ ビックデータを有効活用してビジネスチャンスをつかみたいという企業はたくさんありますが、情報分析を行うデータアナリストは不足しており、市場価値の高い人材を目指せます。AIを活用して最先端の専門家を目指しましょう！ なんだか難しそうだなと感じた方もご安心ください！ 実は今お仕事をしている方は、未経験の方がほとんどで、先輩スタッフの研修を受けながらスキルアップをして

仕事内容【応募資格】 [必須] ・下記のいずれかのご経験 ‐薬剤師としての実務（製薬企業からの情報提供受領経験を含む） ‐製薬企業でのMRまたはマーケティング業務 ‐製薬企業での販売情報提供活動関連業務 ・学士号 ・流暢な日本語力 [歓迎] ・製薬企業等での学術・DI業務経験 ・医療機関における企業提供の医薬品情報活用経験 ・先発医薬品の取扱経験 ・社会人経験（3年以上） ・英語力（英語論文の読み書きが可能） 【職種名】 学術・メディカル情報担当者《大阪勤務◆年間休日128日×残業月平均約10時間◆リモートOK》 【仕事内容】 【革新的ながん治療薬の適応拡大に貢献】 優れたワークライフバランス

仕事内容【応募資格】 [必須] ＜歓迎要件＞ 大学理系（農学部、理学部）出身で、食品会社、製薬会社 で商品開発、品質管理などに関わった経歴をお持ちの方 【職種名】 食品研究開発・品質管理部門の管理職候補 【仕事内容】 ・研究開発部の運営 ・当社商品の品質向上 ・新規商品の開発 【変更の範囲】変更無し 【求人部門の組織構成等】 研究開発部（約40名） ※屋内受動喫煙対策あり（禁煙） 【クライアントのアピールポイント】 海外から入ってきたパン食を フィリング（中具）メーカーの立場として日本の食文化の発展に貢献してきた企業。 抜群の知名度を誇るパンだけでなく、大手メーカーのスナック菓子や回転寿司チェ

勤務時間09:00～17:15(休憩：45分)

仕事内容【CMでもお馴染み!大手食品メーカーにてレシピ開発/電話対応なし】 ◎お菓子やサプリメントなど食品に携わるお仕事 ◎弊社スタッフも長期で就業中! ◎本社ビル勤務/自社商品を無料で食べられます♪ 時給￥2,000 アクセス：松屋町 徒歩2分 勤務時間：09:00～17:15(休憩：45分) 案件詳細： ◆大手食品メーカーにてレシピ開発のお仕事です ・お菓子やサプリメント等、健康食品のレシピ開発→レシピの考案と試作 ・データ入力（考案/試作内容をまとめる）＜リクルートスタッフィングが求める人物像＞ ・ラボで食品系の開発した経験がある方！

仕事内容【応募資格】 [必須] 【必須要件】 ■下記のいずれかを満たす方 ※食品・化学・化粧品メーカーでアプリケーション開発経験があり、尚かつ海外顧客対応のご経験がある方 ・顧客要望に応じた食品添加物の開発経験 ・食品や食品添加物等の製法開発に関する業務経験 ・食品の処方開発に関する業務経験（アプリケーション開発） [歓迎] 【歓迎要件】 ■英語でのコミュニケーションがとれる語学力を有する方 ■海外滞在経験がある方 ■海外顧客対応経験のある方 ■数人規模のグループの業務マネジメント経験のある方 【フィットする人物像】 【求める人物像】 ■自ら考え、何事にも意欲的、主体的に取り組める方 ■個人プ

仕事内容統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、マツダの社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。 【具体的には】 ・データ分析 ・解析データのレポートの見える化（可視化） ・プログラミング（解析、シミュレーション等） 【業務についての補足】 ・業務内容としては、「画像処理」「自然言語処理」の大枠どちらかを想定していますが、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務内容／活動領域が決まる形であり、入社後も変動可能性があります。 ・イメージとしては「データサイエンティスト」がアルゴリズムの研究開発をする領域（カラクリ解明）、「AI開発者」がビジネスに適用しながらシステム開発を進める領

仕事内容【応募資格】 [必須] 下記何れかの学歴・経験 ・有機または無機に関する学部・学科の大学または大学院卒業の方 ・事業会社または学術機関での有機または無機に関する研究開発経験 [歓迎] マネジメント経験 【職種名】 【大阪(堺)】研究開発(有機または無機材料)／東証プライム上場、大正期創業・老舗化学中間体メーカー 【仕事内容】 東証プライム上場、大正期創業・老舗化学中間体メーカーでの有機または無機材料の研究開発業務全般。 当社研究開発本部は、時代のニーズに合わせて開発テーマを見極め、タイムリーな新製品の上市や自社製品の品質向上のために新規テーマ探索と研究開発に取組んでいます。 配属先となるR&

勤務時間【時間】08:30 ～ 17:15（休憩45分） 【残業】10時間程度

仕事内容【スキルアップに繋がる★】バイオ系研究補助/A53081 仕事内容： ■受託解析の研究補助■ ・大学の共通機器室にて、研究者支援の研究（受託解析）の補助。 ・感染症分野、微生物分野の分子生物学的な実験が主。 ・DNA、RNAの抽出、PCRなど。 【担当製品】研究補助 給与： 時給 1,700円～ 交通費別途支給 【月収例】27万2000円＝時給1700円×160時間（残業代別途） 職種： 【その他】化学系 使用するツール： Excel、PowerPoint 契約期間： 長期 派遣先： 学校法人でのお仕事です。 ＼こんな方にもオススメ／ 化学、化学工学、材料科学、または関連する自然

仕事内容データサイエンティスト／AIプランナー 年収 420万円～820万円 (経験能力考慮の上優遇) 勤務地 大阪府大阪市住之江区南港北1-7-89 仕事内容 ■データサイエンティスト／AIプランナーを担当していただきます。 【具体的には】 同社製品や同社サービスに対して機械学習や自然言語処理等を活用することにより、課題の解決や新たな価値創出を行っていただきます。 現状の製品やサービス毎の課題を解決するために、AIのモデリングを通じてデータ活用や可視化分析等を行います。 定型化されたモデルがあるわけではなく、案件に応じてモデルの選定を行い、入手したデータをどう活用すべきか、各部署へのヒアリン