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データ分析・活用できる人財育成の推進(スタッフ・チームリーダー)

職種
[アフターサービス・品質保証]
勤務地
愛知県(豊田市)

特色

受講生と指導者が、高度なデータサイエンスを全社の問題解決に活用・実践する事を通じて成長につなげる「データサイエンス実践道場」において受講生を指導・実践できる即戦力人財を求めています。

勤務形態

正社員

業務内容

モビリティカンパニーを目指しデジタル化が進む中、ますますIoTやビッグデータの有効活用とそのデータ分析に基づく改善が求められています。

そのため当部では、AI・機械学習・統計的品質管理(SQC)などの教育・実践支援を通じて、自らデータを分析・活用し、更には実践できる人財を育成しています。


【業務の詳細】

 社内250に及ぶ現場でのデータ活用を支援する社内コンサルタント兼コーディネーター

 ・大学と連携したデータサイエンス実践道場の指導者として、AI・機械学習・統計的品質管理(SQC)を活用して職場の問題解決に取り組みます。

 ・センサーで収集される膨大な車両データを扱い技術領域の課題解決支援に取り組みます

 ・製造領域では、外観検査をはじめとした画像認識技術やエッジコンピューティングの実装支援を行います

 ・IoTデータなど巨大化するデータを扱うためのインフラを関係部署と連携しコーディネートします

 ・AI・機械学習・統計的品質管理(SQC)活用人財育成の為の研修の企画、講師を行います

 ・新価値創造のために機械学習・AI技術を活用した新規事業も企画・検討します

応募資格

<MUST>

下記に関する実践的な知識/スキル/ご経験のいずれかを有している方

・統計解析、データマイニング、機械学習、人工知能に関する知識・スキル

・R、Python、Matlabなどのプログラミング言語の知識・スキル 及び それらを使用したデータ分析の実務経験

 

<WANT>

・教育(研修講師等)経験の企画・実践

・企業内人材育成の企画・推進

待遇等

予定年収 6,300,000円~9,500,000円

※給与は経験・能力を考慮の上決定します。

※その他については「募集要項」をご確認ください。

職場イメージ・職場ミッション

【イメージ】

・トヨタの品質を支えてきたTQM(Total Quality Management)の推進をはかりながら、変革の時代の経営課題に立ち向かう施策、武器を開発、展開しています。

・特にデータ活用・分析できる人財育成の企画・推進を担当しているグループでは、データ分析、技術開発、品質保証、現場での品質向上等様々なバックグラウンドを持つベテランや、他社で培った専門能力を発揮いただいているキャリア社員、受入出向者、未来を担う若手社員等、多様な人財が集まり、オープンな雰囲気の中で切磋琢磨しているエネルギッシュな雰囲気の職場です。

・社内各部署・トヨタグループや関係先・提携する大学とのつながりをつくりながら、オンライン・対面の場ともにコミュニケーションを活発にはかり、明日のトヨタの人づくりテーマ取り組みに励んでいます。


【ミッション】

・モビリティカンパニーへの変革に向けて「お客様第一」「絶え間ない改善」「全員参加」といったTQMの理念を実践できる人づくりおよび組織の活性化を通じてオールトヨタの競争力を高め、幸せを量産する会社経営に貢献します。

・オールトヨタの仲間全員が、健全な職場風土のもと、お客様に共感、行動し、改善を重ね、革新に挑戦し、自ら高い価値を提供できることを目指します。

・そのために、多くのお客様・仲間とつながりを増やし、職場の信頼関係を共に根付かせながら、最新・最適な武器を開発し続けます。

やりがい・PR

<やりがい>

・トヨタの中でも社内の多くの人と繋がることができる数少ない職場であり、職場の人と一体になって従来では解決できなかった問題もデータ分析技術を使って解決することで

 大きなやりがいを得られる職場です。また、AI・機械学習・SQCなどの講師や職場の実践の支援を通じて、それらを活用したスキルや経験持ったデータサイエンティストとして成長することができます。


<PR>

・モビリティーカンパニーへのモデルチェンジを目指しデジタル化が進む中、データやデータ分析の活用は自動車産業のありとあらゆるところの業務の変革に役立つ必要不可欠なものであります。

 それらを活用するのは人であり、その活用できる人づくり・仕組みづくりのため積極的にスピード感を持って進めています。

・我々のチームは最新のAI・機械学習・SQCを活用し将来の自動車産業の基盤を支えるための人づくり・仕組みづくりに、わくわくしながら明るく楽しく取り組んでいます。

在宅勤務

職場上司が認めた場合、在宅勤務可。

現状は3日/週程度在宅勤務している人が約半数。

ただし、現場に出る際には在社のケースが多い。

採用の背景

モビリティーカンパニーへのモデルチェンジを目指しデジタル化進行に対応するためには、各職場で自らデータを活用し、機械学習を使って業務改善のできる「人づくり」が急務。

そのようなデータ活用人財を指導・育成し、開発・生産等における実践活動を支援するデータサイエンティストの第一人者となって頂きたい。