商品管理・在庫管理・生産管理 第二新卒歓迎の求人情報・お仕事一覧31,350 件

【難しい業務はゼロ！ルーティンワーク◎】施設内で異常が発生しないように項目に応じた内容をチェックするなど、点検をお任せ。■研修・OJTあり【具体的には】施設内で異常が発生しないように決められた項目に沿ってボイラー、電気、空調、給排水設備のチェックをお任せ！修理は専門スタッフにバトンタッチ。一度覚えれば難しくありません◎管理室での待機もあるなど立ち仕事と座り仕事がバランスよくあり、体への無理な負担もありません！【入社後の流れ】■決して一人にはしません！配属先で先輩からのOJTを通じて道具の使い方や作業の流れなど業務を一つひとつ学んでいきます。ルーティンワークなので覚えやすく、未経験の方でもすぐに習得できるので安心してくださいね◎現場では先輩が隣でサポート！一人にされて困るなんて心配はありません！事業内容・業種設備管理・メンテナンス・住宅設備

【難しい業務はゼロ！ルーティンワーク◎】施設内で異常が発生しないように項目に応じた内容をチェックするなど、点検をお任せ。■研修・OJTあり【具体的には】施設内で異常が発生しないように決められた項目に沿ってボイラー、電気、空調、給排水設備のチェックをお任せ！修理は専門スタッフにバトンタッチ。一度覚えれば難しくありません◎管理室での待機もあるなど立ち仕事と座り仕事がバランスよくあり、体への無理な負担もありません！【入社後の流れ】■決して一人にはしません！配属先で先輩からのOJTを通じて道具の使い方や作業の流れなど業務を一つひとつ学んでいきます。ルーティンワークなので覚えやすく、未経験の方でもすぐに習得できるので安心してくださいね◎現場では先輩が隣でサポート！一人にされて困るなんて心配はありません！事業内容・業種設備管理・メンテナンス・住宅設備

下記のような案件から、あなたに合った案件をお任せします。【アシスタントエンジニア】評価実験→安全に動くかどうかを、「テスト」します。生産技術→効率よく・安全に作るために、工場の流れ・作業手順を整えます。＜具体的なお仕事の流れ＞お取引先様へ出勤（直行OK）↓自動車部品などが図面の寸法通りに仕上がっているかの測定。結果をパソコンにデータ入力。その他、お客様先によって業界が異なります。↓業務終了（直帰OK）その日のスケジュールや就業先によって業務は異なりますが基本的には上記の流れになります。残業も1日平均1～2時間程度なので、お仕事終わりに自分の時間、家族との時間をしっかり確保していただけます。【未経験でも大丈夫？】ゼロからモノづくりのプロになっていただけるカリキュラムを準備！しっかりと学んでいただいた上で配属となりますので未経験でもご安心ください。【研修について】愛知県小牧市にある自社研修施設で、自社の「技能育成センター」で、大手自動車メーカーの元エンジニアの専任講師による研修を受講。学校のような雰囲気で、測定機器やPCの使い方、図面の読み方などをあなたのペースに合わせてお教えします。　▼配属先では先輩が、OJTで丁寧に指導。　▼焦らずじっくりとできることを増やしていけばOK！【研修後】1人で業務を行うことは基本的にありません。わからないことがあればすぐに聞ける環境なので安心して技術を磨き続けることができます。

客先メーカーにて車載ソフトウェア開発のプロジェクトを成功に導くため関係各所と連携して計画、管理、調整を行います。【具体的には】●計画立案と目標設定●時間と予算の管理●進捗管理の可視化●会議、プレゼン等ソフトウェア開発は、大規模化や複雑化が進んでおり時間、リソース、人員、コストを効果的に管理する必要があります。それを実現するために不可欠な役割を担っていただきます。

今回募集のポジションは医薬品、化学、素材・材料、エレクトロニクス分野の研究開発を行って頂く方の募集となります。【具体的な業務内容】●有機合成の専門なら 原薬候補物質の探索研究、有機EL素子となる有機化合物の合成業務 ●分析化学の専門なら フィルム開発における表面分析、残留農薬の微量分析、HPLCを用いた医薬品分析 ●半導体プロセスの専門なら 電子顕微鏡を用いた有機絶縁膜の表面分析業務、MEMSデバイス／ICデバイスの評価業務 ●セラミックスの専門なら 高温断熱材に使用されるセラミックスファイバーの開発業務、セラミックスとプラスチックの複合材料開発 ●高分子化学の専門なら 自動車部品における新規樹脂材料の開発、人工血管や歯科材料などの生体高分子材料の研究開発 また、上記の化学分野など経験や知見とIT（Pythonなど）を掛け算し、データサイエンス領域に挑戦も可能。※データサイエンスとは、化学やバイオ系の知識や実験データと、プログラミングといったITエンジニアリングのスキルを駆使して、（大量の）データから有用な結論や知見を導き出す領域です。この領域に挑戦すると、下記のような業務にも挑戦可能です。【データサイエンス領域の業務内容】●ナノ材料（CNTなど）や電気デバイスをターゲットにした画像解析やAI解析に伴うプログラミング～シミュレーション●AI、機械学習による材料開発における最適な合成ルート、触媒探索●創薬に係るドッキングシミュレーション●ゲノム医療に関する新規データ解析法の確立●次世代材料を対象としたシミュレーション手法の開発●機械学習を用いた材料開発に関わる分析手法の開発上記以外にも多種多様な研究領域で活躍ができます。バイオなど他分野の案件に挑戦することも可能です。【魅力・ポイント】博士号取得をサポート「社会人博士制度」などもございます。