栃木県、研究、経験者歓迎の転職・求人情報

必要な経験・能力等 【必須】エンジニアや研究関連職のご経験をお持ちの方 （例）生物/バイオ・化学・メディカル/医薬・食品・ヘルスケア/化粧品の研究・品質保証/品質管理等 【おすすめポイント】■年間休日120日以上・平均残業10時間 ■資格取得で給与UP,福利厚生充実(下記記載） ■中途入社者の多くが年収アップで入社 ■長期的な就労を支援する体制、半年以内の離職率1%以下 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■PyTorch等のフレームワークを使用した深層学習（CNN/Transformer等）を用いた画像認識・予測・行動判断等のモデル開発経験■強化学習/模倣学習などの学習アルゴリズム開発経験■機械学習 モデルを活用したアプリケーション開発経験■Python, C++等によるプログラミングスキル■論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験レベルの基礎理論理解■PyTorch, TensorFlow等のフレームワーク使用経験【歓迎】■Docker/Kubernetes等のコンテナ技術の利用経験■クラウド(AWS/GCP/Azure)での学習環境構築経験■モデル最適化圧縮・高速化の知見■画像処理機械学習関連コンペティションでの上位入賞経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】化学エンジニアとして研究開発の経験のある方 【働き方】残業時間は月15時間程、有給取得率72.6%、年間休日123日と働きやすい環境です。2023年度から新人考課制度を導入。成果だけでなく成長のプロセスにも応じて給与をあげられる仕組みに変更。結果として定着率が上がり、長期就労しやすい環境に変革しています。 【風土】社内用チャットアプリがあり、気軽に相談できる風土。サークル活動も活発で風通しの良い社風です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】研究開発の実務経験がある方 【歓迎する知見】細胞培養、PCR、HPLC、LC-MS、ELISA、タンパク質発現/抽出/精製、動物実験、微生物培養等 【おすすめポイント】■給与は業界最高水準。毎年の定期昇給有 ■社宅(自己負担2万円※規程あり)。勤務地固定による給与の変動なし。 ■転勤は基本無く中長期に渡って安定して研究開発に携わることが可能。PJTは原則現住所から通える範囲です。スキル開発を優先したい方は独自制度を利用し希望企業/PJTに挑戦をすることが可能。また受託開発を行うリサーチセンター勤務へ異動することで大手メーカー水準の年収提示も可能 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】化学エンジニアとして研究開発 もしくは 分析業務の経験のある方 【働き方】残業時間は月15時間程、有給取得率72.6%、年間休日123日と働きやすい環境です。2023年度から新人考課制度を導入。成果だけでなく成長のプロセスにも応じて給与をあげられる仕組みに変更。結果として定着率が上がり、長期就労しやすい環境に変革しています。 【風土】社内用チャットアプリがあり、気軽に相談できる風土。サークル活動も活発で風通しの良い社風です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■化学・バイオ/生物・医薬・化粧品・食品等の領域にて研究職のご経験のある方 ■化学・バイオ/生物・医薬・化粧品・食品等の領域にて品質管理や分析業務のご経験のある方 【おすすめポイント】■研究員も1,000人以上在籍・プライム上場のグループ会社とトップクラスの企業規模となります！ ■京都大学・東京都立大学の研修センターの実習 ■年間休日120日以上・平均残業10時間、福利厚生も充実しています ■中途入社者の多くが年収アップで入社■長期的な就労を支援する体制◎ ■卒業後研究職未経経験からでもチャレンジ可能! 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】研究関連職（バイオ/化学/医薬/生物/品質管理・品質保証等）のご経験をお持ちの方 【当社について】化学、バイオ、各種分析、臨床開発といったライフサイエンス領域を対象に研究開発支援を実施。業界トップクラスの年間1000件以上のコアプロジェクト、300以上の配属先を保有し、2,000名程の研究員が在籍。コア業務にチームで配属する体制が特徴的で、技術や業務について気軽に相談できる安心感があります。京都大学と都立大学の2拠点で業界唯一となる"マンツーマン"研修を保有する等、研修も手厚い企業です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■半導体製造プロセスに詳しい方■機器分析（特にFIB-SEM、FE-TEM、TOF-SIMS）の実務経験【歓迎】■日々の分析依頼者の相談に対し、親身になって解決に協力できる方■外部機関を常にベンチマークし、 より良い技術を検討・導入して業務改善を継続的にできる方■半導体開発経験者【キャリアステップ】■入社後は分析実務や現状より優れた分析手法の検討・技術改良を担当していただきます。業務の中でご自身の専門性を高めていただき、徐々により多くの分析分野、また新規ポートフォリオ領域における技術スキルの獲得・開発の実行に向けた戦略立案、計画、及びチームリーディングをご担当いただきたいと考えております。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■半導体業界向け材料開発または材料立ち上げに関する5年以上の経験■顧客または装置メーカーとの技術調整経験■英語での顧客対応が可能な方 【歓迎】■接着剤、フィルム、封止材、電気接続材料、実装材料などの開発経験■半導体材料の顧客採用、量産立ち上げ、スペックイン活動の経験■展示会や顧客向け技術説明における英語プレゼンテーション経験■製品企画、用途開発、事業開発に関する経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力：英語 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■有機化学の基礎知識をお持ちの方（大卒レベル以上）■開発の実務経験3年以上■有機材料設計・配合開発のご経験をお持ちの方【歓迎】■英語力（TOEIC 500点以上）■中国語力 【求める人物像】■高付加価値の製品開発/創造を自身の技術の幅にとらわれず実行できる方■新しいことにチャレンジし追求し続ける意欲のある方■対峙している事象に対して、情報を整理し論理的に考察できる方■社内外問わず信頼関係を構築し、協働できる方 学歴・資格 学歴：大学院 大学 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■電気化学、化学(有機/無機/応用化学/工業化学)、物理、材料いずれかの知識 ■金属材料、無機材料の開発、製造、生産技術いずれかの経験■事実と原理原則に基づいて仮説検証をロジカルに推進できること ■リーダー的な業務経験（複数部署の取りまとめ、社内合意を形成しそれをもって客先と交渉した経験）【歓迎】新しいことに挑戦したり、新しい発見をした経験【データで知る古河電工】平均勤続年数19.7年、平均年齢43.8歳、新卒3年以内の定着率90％のため社員の定着率が高く海外売上比率53.1%の面から財務面も安定しております。古河電工の産休・育休取得後の復職率100％です。長く働きやすい環境です。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】・有機化学、高分子化学、電気化学いずれかの知見 ・表面処理材料（塗料、防錆、加飾材料など）または接着/シーリング材の開発経験 【歓迎】・新規事業の立案経験 ・材料メーカー側での顧客との共同開発の経験 ・開発効率化に向けたAI、シミュレーション、データサイエンスの活用経験や知見 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【普通自動車免許＋以下何れかの経験をお持ちの方、必須】●車載または電子・電装製品の製品開発●組込みソフトウェア開発●システム設計・要求仕様策定●電子・電装製品の品質評価・信頼性評価 【歓迎】●車載ECU・センサ・照明・充電機器・電源機器等の開発経験 ●EV関連製品の開発経験●CAN等車載通信の知識●実車評価経験●モデルベース開発経験●プロジェクトマネジメント経験●英語での開発経験 【採用背景】10年、20年先の「移動の喜び」を支えるため、Hondaの変革を加速させる増員募集。完成車メーカー直系の強みを活かしクルマの構想段階から同期開発が可能。自らのアイデアを形にできる達成感があります 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：第一種運転免許普通自動車

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■リチウムイオン電池の知見（液LIB等）を用いた数値シミュレーション（CAE）経験 ■電池の特性解析や製造データに対する、AI・機械学習・データ解析の実務経験 ■リチウムイオン電池の制御 技術（BMS・状態推定・アルゴリズム）の開発経験 【歓迎する経験・スキル】 ・バッテリーマネジメントシステム（BMS）に関する深い知見。 ・大規模データの分析や、解析基盤の構築経験。 ・物理モデル（物理化学・電気化学）とデータ駆動モデル（AI）を融合させた開発経験。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■AIのデータ収集戦略の立案・実行経験■MLOpsパイプラインの実装or運用経験■クラウド上でのスケーラブルな学習/推論基盤の設計・運用経験■AIを含んだシステムのテスト・検証、システム評価指 標設計の経験■自動運転・運転支援システムのテスト・検証、システム評価指標設計の経験■AI開発基盤関連のソフトウェア開発経験■MLOpsパイプラインの運用経験 【歓迎】■自動運転・運転支援システム領域での上記AI開発関連の経験■海外企業との英語によるコミュニケーションスキル■自動車/ロボティクス/エッジAIなど物理世界×AIのドメイン知識■社内外（開発・品質・法務・外部ベンダー）との折衝・推進スキル 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■看護師、薬剤師、臨床検査技師、臨床工学技士、臨床心理士といった医療資格をお持ちの方■治験業界での就業経験をお持ちの方 【研修】導入研修+OJT等(1か月間)がございます。 【当社の魅力】 ■チーム制：通常一つの領域を担当するCRCですがチームで複数領域を請け負うため幅の広いキャリア形成が可能。 ■働き方：チーム制を採用しているためメンバー同士で協力して休日を取得することが可能。残業も月平均15hほど。 ■研修：新卒採用を早期に実施した歴史があるため座学やOJT含め育成環境は整備されています。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 語学力： 資格：看護師 臨床工学技士 診療放射線技師

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■AWS等クラウド構築経験5年以上 ■クラウド、情報通信、スマホアプリ等の開発経験5年以上 ■チームまたはプロジェクトマネジメントの経験 【歓迎】 ■電力システム(需給管理/送配電/系統制御等)に関する知見 ■HEMSシステム等に関する知見 ■電力/IT/情報通信業界ご出身の方 ■英語スキル（読み書きに抵抗のない方） ■AWS Solutions Architect資格 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■組込みソフトウェアの開発経験【歓迎】■車外および車内認識システムの開発経験■センシングデバイス(カメラ、レーダー、ライダー、ソナー等)の組込み開発(SW/HW)経験■画像処理や信号処理の知見 ■画像認識の知見■カメラやレーダーなどの機械設計経験■ISO26262に関する業務経験【当日の流れ（予定）】1.一次面接（9:00～16:00のうち1時間）※事前にお時間を決定いたします。2.合格連絡（一次選考完了後随時）※合格者のみ、最終面接開始時刻をご案内します。3.最終面接（17:00～21:00のうち1時間）※当日にお時間をご案内いたします。※当日の参加が難しい場合、通常求人にご応募ください。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】■C++またはPythonを用いたアルゴリズム実装経験■確率統計、線形代数、数理最適化などの数理的知識■信号処理、画像処理、または点群処理の知見■ロボティクス領域での研究開発経験■ROS/ROS2を用いた 自律移動ロボットの開発経験■C/C++による組み込みソフトウェア開発経験 【歓迎】■SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）の実装経験■センサーフュージョン（Kalman Filter等）の知識・実装経験■LiDAR/Radar等のセンサー特性に関する知識 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】 ■AWS等クラウド構築経験3年以上 ■クラウド、情報通信、スマホアプリ等の開発経験3年以上 【歓迎】 ■電力システム(需給管理/送配電/系統制御 等)に関する知見 ■HEMSシステム等に関する知見 ■電力/IT/情報通信業界ご出身の方 ■英語スキル（読み書きに抵抗のない方） ■AWS Solutions Architect資格 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【必須】XRDを用いたリートベルト解析、放射光施設（SPring-8、J-PARC等）での実験、または電気化学の知見を用いた数値計算（シミュレーション）のいずれかの実務経験をお持ちの方。 （※第一原理計算のみならず、劣化の物理モデルや、DFNを基にした拡張モデルなど実務に即した数値計算ができる方を想定） 【歓迎する経験・スキル】 ・リチウムイオン電池の材料研究・開発経験。 ・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）や計算化学の知見。 ・物理モデルの構築、または大規模データの解析経験。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：

必要な経験・能力等 【いずれか必須】■画像処理/画像認識技術開発経験■レーダ/ライダを用いた認識技術開発経験■生成AIを活用した経験■LLMを活用した開発経験 ■自然言語処理（NLP）を活用した経験■データ前処理経験 【歓迎】■機械学習、ディープラーニング等、AIの基盤技術に関する基礎知識または実務経験■AI系ツール(Caffe、Chainer、TensorFlowなど）を使用した実務経験■統計解析、多変量解析といったデータ解析技術に関する基礎知識または実務経験■自己位置推定・行動計画技術に関する基礎知識または実務経験■自動運転、安全運転支援システムに関する基礎知識または実務経験 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 短大 専修学校 高校 語学力： 資格：