Teradata has flagged the Data Scientist データ科学者 job as unavailable. Let’s keep looking.

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Job Description

【タケダの紹介】

タケダでは、常に患者さんを中心に考え、その生活を豊かにするためにイノベーションを推進しています。そして、従業員一人ひとりにそれぞれの能力と熱意に応じた成長の機会を提供することにも取り組んでいます。私たちと一緒に、世界中の人々のいのちに貢献し、さらなる成長と活躍を目指しませんか。

タケダは国内第一の製薬企業、そして業界を牽引するグローバルリーダーです。従業員は四つの優先順位(患者さん中心、社会との信頼関係構築、レピュテーションの向上、事業の発展)とタケダイズム(誠実=公正・正直・不屈)のもと一致団結しています。タケダイズムは私たちの信念であり正しい方向へ導く羅針盤です。私たちは日々の業務においてタケダイズムを体現しています。

【募集部門の紹介】

Global Manufacturing & Supply Japan (GMS Japan) は光工場(山口県光市)、大阪工場(大阪市淀川区)、成田工場(千葉県成田市)の3つの製造拠点を管轄する医薬品製造部門です。主力製品を含む多くの医薬品を国内だけでなくグローバルにも供給し、世界中の人々の健康に貢献しています。医薬品は患者さんに投与することから、高度な品質保証が求められます。それを満たす民に厳しい基準・ガイドラインに照らして日々製造を行っています。タケダではデータやデジタルの力を利用して更なる品質の確保や効率的な製造・供給体制を構築し、患者さんやその家族への更なる貢献を目指しています。

データサイエンスグループは、高度なデータ分析を通じてこれらの工場の製造パフォーマンスを向上させることを使命として、日本リージョン全体に大きなインパクトを与える業務を多く担っています。製造部門や関連部門の仲間たちと共に、Global Manufacturing & Supply/Global Quality (GMS/GQ) のデジタルおよびデータサイエンス戦略の策定や、プロジェクトリードとしてそれに関連する取り組みを推進するだけでなく、Region hubとしてタケダグローバルでの取り組みを日本展開したり、逆に日本での取り組みを海外サイトへ広める役割も担っています。また、DXの推進により共に働く仲間たちのデジタル/データリテラシー向上にも貢献できる業務・職場環境である点からも、Leadershipを発揮できる機会が多くあるポジションになります。

データサイエンスグループの紹介サイト

https://www.240.takeda.com/spotlight/05/

【職務内容】

・製造部門、間接部門、IT部門、エンジニアリグ部門、グローバルGMS/GQデータアナリティクスチームなどのステークホルダーと協力し、各製造拠点のデータアナリティクスの可能性/イニシアチブ/リクエストを収集、特定

・GMS/GQのデータ/デジタルロードマップに沿って、各製造拠点のロードマップ作成と実装を推進

・予測型医薬品製造工場の実現に向けたデータサイエンス技術やシミュレーションモデルの現場実装(工場デジタルツインの実現)

・高度な機械学習、統計分析、データマイニング、データ可視化技術を通じて、業績を向上させるソリューションを開発

・予知保全、ダウンタイム分析、各データベース管理などのローカルデータ分析を推進

・タケダ標準のデータ収集システムやデータ分析ツール群を最大限に利用し、製造プロセスのモニタリングとプロセス改善を推進

・データ分析から得た知見をもとにマネジメント層やビジネス/現場サイドに提言

・グローバル/ファンクショナル/ローカルのコミュニティへの参加や日本での活動の情報共有

・若手データサイエンティスト、機械学習エンジニア、データサイエンス・スペシャリストだけでなく、製造現場や製造技術分野を始めとする仲間たちを指導・支援し、組織全体のデータ分析の知識と能力を高めてデジタルトランスフォーメーションを加速

【応募資格】

・デジタル/データサイエンスにおける優れた能力、コーチングスキル、経験があること

・Python, R, SQLのプログラミング経験 

・機械学習アルゴリズムの業務利用経験:多変量解析、決定木系、CNN、SVM、LSTMなど (第一原理に基づくシミュレーションモデルとのハイブリッドモデル開発経験があれば尚可)

・信号処理、制御システム、メカトロニクスなどの専門知識

・End-to-end Supply Chainデータのボトルネック分析

・特定分野における予測型シミュレーションモデル開発経験

・統計的工程管理の知識 (パラメータの品質マッピングの経験があれば尚可)

・ベイズ統計の専門知識

・ハードスキル(PythonやSQLなど)とソフトスキル(ビジネススキルやコミュニケーションスキルなど)を兼ね備えていること

・ビジネスニーズをデータアナリティクスのコンセプトに変換する能力、またその逆も可能であること

・適切なステークホルダーを巻き込みながらプロジェクトを推進し、ソリューションを実装することができること

・高いプロジェクト管理能力

・国際的なステークホルダーとの接点があり、国内外のデータアナリティクスの専門家をつなぐ能力

・流暢なビジネス英語能力 (目安としてTOEIC800点以上)

・流暢な日本語能力(N2以上)

【学歴】

・理系またはビジネス系の大卒以上。工学、数学、ITまたは物理学のバックグラウンドがあり、制御理論/統計/メカトロニクス、情報/オペレーション、テクノロジー、イノベーションマネジメントなどにフォーカスした経験がある

【補足】

・国内出張 (主に製造拠点)、海外出張があります。

・この職務経歴書は、当ポジションに求められるすべての職務と責任を網羅したものではありません。

  • English version

OBJECTIVES/PURPOSE

Data scientists are on a mission to enhance performance through Advanced Data Analytics. The core purpose of this position is to drive the local execution and implementation of the GMSGQ Digital and Data science strategy and initiatives. The Data Scientist is responsible for executing local data analytics initiatives and provides the link between local and global GMSGQ data analytics.

ACCOUNTABILITIES

  • Gather, identify, and prioritize data analytics opportunities, initiatives, and requests in collaboration with stakeholders such as manufacturing/indirect/IT/engineering departments and the global GMS/GQ data analytics team.
  • Promote the creation and implementation of roadmaps for region/each manufacturing site in alignment with the GMS/GQ data/digital roadmap initiatives.
  • Implement data science technology and simulation models for the realization of predictive pharmaceutical manufacturing plants (realization of factory digital twins)
  • Develop solutions to improve production performance through advanced machine learning, statistical analysis, data mining, and data visualization technologies.
  • Promote local data analysis such as predictive maintenance, downtime analysis, and database management.
  • Maximize the use of Takeda's standard data collection systems and data analysis tools to monitor and improve manufacturing processes.
  • Propose opportunities of improvements to managements and business functions based on insights gained from data analytics.
  • Participate in global/functional/local communities and share information on activities in Japan.
  • Coaches and supports not only data scientists (relatively junior), machine learning engineers and data science specialists, but also people in production/manufacturing sciences to accelerate Digital Transformation with increasing knowledge and capability of data analysis.

APPLICANT ELIGIBILITY

  • Excellent skills, coaching skills, and experience in digital/data science.
  • Programming experience in Python, R, and SQL.
  • Business experience in using machine learning algorithms: multivariate analysis, decision tree-based methods, CNN, SVM, LSTM, etc. (Hybrid model development experience with simulation models based on first principles is desirable).
  • Specialized knowledge in signal processing, control systems, mechatronics, etc.
  • Bottleneck analysis of end-to-end supply chain data.
  • Experience in developing predictive simulation models in specific fields.
  • Knowledge of statistical process control (experience in quality mapping of parameters is desirable).
  • Specialized knowledge of Bayesian statistics.

DIMENSIONS AND ASPECTS

Technical/Functional (Line) Expertise

Excellent organizational and coaching skills and experience in Digital / Data Science / Artificial Intelligence / Machine Learning:

  • Expertise in Signal Processing, Control Systems, Mechatronics
  • Knowledge of Statistical Process Control
  • Experience in Machine Learning algorithms (CNN, SVM, LSTM, etc.)
  • Respective programming knowledge of either MATLAB/Python/R required, further skills such as C++, SQL etc. are advantageous
  • Experience in quality mapping of parameters is a plus

Expertise in Bayesian statistics:

  • Experience in Density estimation
  • Knowledge in Bayesian Hypothesis Testing
  • Knowledge in ANOVA and forecasting techniques (ARIMA, ARMA, NARX)
  • Prior experience of Biostatistics, stochastic modelling and decision trees is a strong asset

Leadership

Takeda expects all employees to embody the following:

Values and Priorities

  • Values – Integrity, Honesty, Fairness, Perseverance
  • Priorities – Patient Trust, Reputation, Business
  • Develop and execute site Big Data and analytics strategy
  • Demonstrated ability to influence people at all levels in the business
  • Provide coaching, guidance and direction to members in day-to-day work
  • Activate group members by excellent communication and team building skills

Decision-making and Autonomy

  • Work with stakeholders throughout the organization to identify opportunities for leveraging company data to drive business solutions.
  • Mine and analyze data from company databases to drive optimization and improvement of product development.
  • Assess the effectiveness and accuracy of new data sources and data gathering techniques.
  • Develop custom data models and algorithms to apply to data sets.
  • Use predictive modeling to increase and optimize customer experiences, revenue generation, ad targeting and other business outcomes.
  • Coordinate with different functional teams to implement models and monitor outcomes.
  • Develop processes and tools to monitor and analyze model performance and data accuracy.

Interaction

  • Need to collaborate with global GMSGQ data analytics
  • Work with stakeholders throughout the organization to identify opportunities for leveraging the site data to drive business solutions
  • Coordinate with different functional teams to implement models and monitor outcomes

Innovation

  • Work in a dynamic cross-functional site setting to deliver results in a matrixed environment.
  • Mine and analyze data from site databases to drive optimization and improvement of quality, productivity and business strategies

Complexity

  • Must have a combination of hard skills (like learning Python and SQL) and soft skills (like business skills or communication skills)
  • Scientists are responsible for: Advising companies on data potential
  • Gaining new insights and transforming them into business goals
  • Developing solutions that improve business performance through advanced statistical analysis, data mining, and data visualization technologies

EDUCATION, BEHAVIOURAL COMPETENCIES AND SKILLS:

Education / Experience

  • A bachelor's degree or higher in a science or business-related domain is required, e.g. in Engineering, Mathematics, IT or Physics background with focus on e.g. Control Theory/Statistics/Mechatronics, Information/Operation, Technology, Innovation Management is preferred.
  • Ability to possess both hard skills (such as Python and SQL) and soft skills (such as business and communication skills).
  • Capabilities to translate business needs into data analytics concepts and vice versa.
  • Ability to promote projects and implement solutions while involving appropriate stakeholders.
  • High level project management skills
  • Ability to interface with international stakeholders and to connect internal and external data analytics experts of both academia and industries.
  • Fluent business English capability
  • Fluent written and spoken Japanese is mandatory (N2 or higher).

ADDITIONAL INFORMATION

  • Domestic business trips (mainly to manufacturing sites) and/or overseas business trips would be required depending on the assigned project.
  • This job description is not designed to be a complete list of all duties and responsibilities required of the position.

待遇

諸手当:通勤交通費、借家補助費、勤務時間外手当など

昇給:原則年1回

賞与: 原則年2回

勤務時間:本社(大阪市中央区・東京都中央区)9:00~17:30 、工場(山口県光市・大阪市淀川区)8:00~16:45 、研究所(神奈川県藤沢市)9:00~17:45

休日:土曜、日曜、祝日、メーデー、年末年始など(年間123日程度)

働き方関連制度:フレックスタイム制、テレワーク勤務制導入(対象社員)

休暇:年次有給休暇、特別有給休暇、傷病休暇、ファミリーサポート休暇、産前産後休暇、育児休暇、子の看護休暇、介護休暇

タケダのDE&I

Empowering Our People to Shine

Locations

Osaka (Juso), Japan

Hikari, Japan, Tokyo, Japan

Worker Type

Employee

Worker Sub-Type

Regular

Time Type

Full time

Read Full Description
Confirmed an hour ago. Posted 30+ days ago.

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