【データ分析系(Python/SQL/R/BI)】製造プロセス向け塗装品質改善のデータ分析（最大90万円｜フルリモート｜ＪＲ俊徳道）

業務内容

【案件概要】

製造業向けのプロセス最適化を目的としたデータ分析および実験設計を担当する案件です。

実験計画法や田口メソッドを用いて因子設計やロバスト設計を行い、限られた実験回数で効率的な条件探索を推進します。

回帰モデルやサロゲートモデルを活用し、ベイズ最適化などの手法を用いた最適化アプローチを検討します。

擬似データを用いて実験設計からモデル構築、最適条件探索までを実施し、再現性を考慮した設計指針を整備します。

【作業内容】

・実験計画法や田口メソッドを用いた因子設計・ロバスト設計

・交互作用や実験回数の制約を考慮した実験配置の検討

・回帰モデルやサロゲートモデル(GP回帰、RandomForestなど)による最適化設計

・ベイズ最適化の適用検討および局所解回避戦略の設計

・擬似データを用いたモデル構築、最適条件探索、追加実験設計および設計指針の作成

求めるスキル

必須スキル

・実験計画法(DOE)を用いた実験設計および因子配置の最適化経験

・測定ノイズやノイズ因子を考慮したロバスト設計・統計解析の知識

・回帰モデルや機械学習モデルを用いた最適化手法の設計経験

・Pythonなどを用いたデータ分析、モデル構築、最適条件探索の経験

歓迎スキル

・ガウス過程回帰(GP回帰)やRandomForestを用いたサロゲートモデル構築経験

・ベイズ最適化などの逐次的な最適化手法の適用経験

・S/N比を活用した品質工学や再現性評価の経験

・少数の実験データやダミーデータを用いたモデル検証・追加実験計画の経験

上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！

案件情報

スキル

• データ分析系(Python/SQL/R/BI)

報酬

50万〜90万円/月
（ 140時間 ~ 180時間 ）

精算条件 標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。

有

週稼働日数

週５日

勤務地

大阪府東大阪市 / ＪＲ俊徳道

面談回数

1回

オンライン面談

可

募集人数

1人

リモートワーク

可

禁煙・分煙

屋内禁煙

関わるプロジェクトについて

企業名

募集背景

課題感

プロジェクト規模

チーム人数

現場の雰囲気

稼働超過時間