開発エンジニア・組込みエンジニア・インフラエンジニア *リモート勤務可 *積極採用 京都
480~1200万
企業名非公開
京都府京都市
480~1200万
企業名非公開
京都府京都市
領域特化データサイエンティスト(自然言語処理)
領域特化データサイエンティスト(検索エンジン)
領域特化データサイエンティスト(不正検出/安全性分析)
*正社員採用 *上流工程を希望している方、年収UP、キャリアアップを目指している方にお薦めできます。 *業界高水準:年収が高い、福利厚生が良い、働きがいがある、専門的なスキルが身につく *リモート勤務も可 *経験が浅い方でも応募可能! ■ITエンジニア職 <アプリケーションエンジニア> アプリケーションソフトウェアの設計・開発をお任せします。 webサービス開発、業務系アプリケーション開発などを中心に 仕様検討、要件定義、基本設計、詳細設計など幅広いフェーズに携わっていただきます。 AIエンジニア、データサイエンティストとして活躍することも出来ます。 <インフラエンジニア> インフラシステムの設計~構築、運用までの業務を経験に応じてお任せします。 クラウド環境など、最新テクノロジーに触れていただく機会が多いです。 データセンターなどで大規模システムに携わることも出来ます。 <組込みエンジニア> 自動車メーカーや家電メーカー、医療メーカーなどの自社製品の開発に携わり、 制御組込み領域の開発に従事していただきます。 要件定義、基本設計、詳細設計など経験に応じてお任せします。 RPAなどの新商品などの開発が多いです。 *各ポジションでは、リーダー職、マネージャー職も求めています。 ◎想定年収:500万円~1000万円 *経験スキルにより決定しますので、1000万円超の採用実績も複数あります。 ●年収例 入社3年目 53歳 年収約910万円 入社2年目 46歳 年収約790万円 入社5年目 35歳 年収約980万円 *上流工程を希望している方、年収UP、キャリアアップを目指している方にお薦めできます。 *業界高水準:年収が高い、福利厚生が良い、働きがいがある、専門的なスキルが身につく *リモート勤務も可 ◎終業時間:9:00~17:45(実働7.45時間) ◎処遇: ・給与:正社員 月額35万円以上+賞与(年2回) ・諸手当:時間外手当(全額支給)、通勤手当、地域/住宅手当(上記給与に含む)、ほか ・昇給:給与改定年1回(6月)/定期昇給 ・有給休暇:10日間を付与 ※土・日・祝日の他、夏期/年末年始/慶弔/育児/介護ほか、リフレッシュ休暇など ・社会保険:健康保険、厚生年金、雇用保険、介護保険、労災保険 ・福利厚生: 借上げ社宅制度(敷金・礼金・更新料など100%会社負担、家賃50%会社負担) 引越費用補助、単身赴任手当、転任旅費、財形貯蓄、各種提携研修施設あり ・退職金制度 ・育児・介護休暇制度 ・引越補助 ・社宅制度 ◎完全週休二日制(土・日・祝日) 年間休日125日(2024年実績ベース) ・GW(10連休 実績) ・夏季(6連休 実績) ・年末年始(11連休 実績) ・有給 *取得率:82% ・慶弔・介護・産前産後・育児 ・リフレッシュ休暇 ◎諸手当: ・通勤手当(全額支給) ・時間外手当(1分単位で100%支給) ・役職手当 ・出張手当 ・地域手当 ・その他手当 ◆退職金制度があり、その他財形貯蓄や互助会制度もございます。 ◆住宅補助(借上げ社宅・住宅手当・引っ越しを伴う費用負担など) ◆入社した日より正社員採用(社会保険・厚生年金など各種保険に加入) ◆定年は65歳になります。 ◎その他: 東証プライム上場(上場年1991年) 従業員数:8,435人 売上高:2,163億円 平均年齢:36.2 歳 平均年収:6,617,000 円
システム開発、インフラエンジニア、ヘルプデスクなど、いずれかの経験
正社員
480万円〜1,200万円
125日 内訳:完全週休2日制、土曜 日曜 祝日
健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
京都府京都市
在宅勤務 リモートワーク可 副業OK 時短制度 自転車通勤可 服装自由 出産・育児支援制度 資格取得支援制度 研修支援制度 社員食堂・食事補助
有
有
最終更新日:
650~1250万
【職務内容】 オムロン全社の技術開発を担う技術・知財本部のデジタルデザインセンタが主体となって行う事業部、特に制御機器事業、社会システム事業のソリューションに関するデジタル技術を活用したテーマにおいて、「LLMの技術の進化」「全社の検証で顕在化した実用上の問題」「ソリューション事業の構想」を踏まえてLLMも含めた価値提供の仕組みを設計し、LLMが抱える問題の解消に有用な技術開発を見極め、それを構築・検証する主担当を担っていただきます。 具体的には以下のような業務内容を想定しています。 ・テーマのチームメンバと協働しながら、技術開発の計画・実行・有用性の見極め ・事業部のソリューションに技術開発成果を展開するための対象部門の関係者との折衝 ・事業展開する上で必要なLLM・AIエージェントを活用する仕組みの設計・プロトタイピング ・自身の専門性を活かしたメンバの指導、育成 【対象領域】 以下を候補とし、テーマ企画の進捗、スキル・経験等を踏まえて決定します ・基板検査装置を起点とした基板実装工程の生産性を向上するソリューション ・装置の制御の中枢となるPLCを起点としたデジタルツインによる生産性を向上するソリューション ・再生可能エネルギーの活用効率を高めるための発電・蓄電池・パワーコンディショナの連携を管理するソリューション ・弊社の技術開発部門に提供しているLLMを活用するための開発基盤の強化(※2) ※1. 直近は、先行して着手しているテーマのメンバとして参画いただき、組織長やテーマリーダと協働することで、連携部門との人脈形成、業務プロセスの理解を深めていただきます。(求人ID:366410)
【必須】 ・AI活用を支えるクラウド基盤やデータ処理・運用自動化の仕組みの設計・構築経験 ※利用経験を求める具体的なツールはDevOps、ML/AIOpsなどです 【歓迎】 ・LLMやAIエージェントを活用するサービス・システムの設計・実装 ・非構造化文書を対象とする自然言語処理を活用した開発 ・LLMを有効に活用するための周辺技術(RAGや Fine Tuning など)を活用した開発 ・センサやコントローラ、製造装置と連携するIoTシステムの開発
【制御機器・FAシステム事業】 工場の自動化(ファクトリオートメーション(FA))の分野において、品質や生産性向上、安全の確保、 環境への配慮といったお客様の様々な「品質」「安全」「環境」の課題に取り組んでおります。
500~800万
【職務内容】 エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。 「m3.com」 日本最大の医療従事者向けプラットフォーム「m3.com」における各サービスの提供を通じて国内30万人以上、世界で600万人以上の医師に適切な情報を配信し、一億人以上の患者に貢献するため、プロダクト開発に取り組んでいます。 「エムスリーデジカル」 医師の「患者と向き合う時間」を最大化する、クラウド電子カルテ「エムスリーデジカル」を開発しています。新規導入施設数でクラウド電子カルテにおいてNo.1となっています。機械学習を用いた新規機能開発、電子カルテならではの安定運用に向けた改善などに取り組んでいます。 https://digikar.co.jp/ 「エムスリーデジカルスマート診療」 クリニックでの患者の待ち時間の短縮、業務のDXのために、予約・問診・決済等の機能をシームレスに提供する「デジスマ診療」を開発しています。電子カルテ連携・患者向けWeb・アプリや医療機関向け管理画面の改善に取り組んでいます。 https://digikar-smart.jp/doctor その他にも、数多くのプロダクトを運用・新規開発しており、選考フェーズの中で志望者様の希望も含めてご担当頂くプロダクトを決定します。(求人ID:328025)
【必須】 ・機械学習、自然言語処理、コンピュータビジョン、レコメンデーションのいずれかの分野の専門知識 ・Python、Go等での開発経験 (選考プロセスでプログラミングテストが有ります) ・年間60本以上の論文(機械学習系)を読み、そのうち6本以上を追試していること 【歓迎】 ・Webアプリケーションまたはネイティブアプリケーションの開発経験 ・クラウドインフラ (AWS/GCPなど) の構築経験 ・RDBMSまたはKVS / NoSQLを使ったシステムの開発経験 ・コードレビュー・運用監視などを含むチーム開発経験
エムスリーはテクノロジーを活用し、医療業界にイノベーションを起こすことを目指して、日本国内外で数多くのWebサービスを展開しています。
450~1200万
同社が提供するスマートフォンゲームにおける ・KPIやログの設計 ・ツールやSQL等を用いたデータ集計 ・データの可視化 ・分析レポート作成 その他、データ分析に基づく課題発見・仮説立案・検証や、制作チームへの施策提案や統計解析や機械学習の専門的知識を活用したモデリングが主な業務内容となります。
必須スキル・経験 ・BigQueryでデータを参照、集計ができる方 ・window関数を扱える方(ドキュメントを見ながらで可) ・基本統計量のうち代表値(平均値、中央値、最頻値)と分散/標準偏差の説明ができる方 ・ExcelやSpreadsheetでデータの可視化ができる方 ・簡単な回帰分析ができる方 歓迎スキル・経験 ・PythonやRでデータの可視化ができる方 ・ベイズ統計の知識がある方 ・主要な確率分布に関する知識がある方 ・階層ベイズモデルのモデリング経験がある方(ツール問わず) ・主要な回帰/クラス分類系の機械学習アルゴリズムを、前処理を含め実行できる方 ・機械学習モデルの特徴量重要度を抽出/可視化できる方 ・ゲームプランナー経験がある方 (ゲーム内のユーザー行動やイベントスケジュールと、集計したログやデータの時系列を一致させられ、分析したデータの報告だけでなく、その結果がゲームタイトルとして何の意味があり何をすべきかまで提案された経験) 求める人物像 ・ゲームが好きで、普段から様々なタイトルをプレイされている方 ・コミュニケーションが得意な方 ・他者の意見を素直に聞き入れ、柔軟に対応できる方 ・インプットし続けている方 ・率先して、積極的に動ける方
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500~1000万
●担っていただきたい具体的な仕事内容 全社の技術開発を担う技術・知財本部のセンシング研究開発部門において、センシング技術、および、それに必要なAI技術/画像処理技術に関する先端技術の調査や技術開発、事業部門と連携した開発等において以下の役割を担っていただきます。 仕事の内容: ・ヘルスケアやFA領域の技術開発テーマにおいて、画像や光センサの時系列信号の分析を行い、対象の状態を認識・判定するためのアルゴリズムを構築・実装する。 ・開発テーマの実践を通して、AI/アルゴリズムに関わる独自技術を創出する。 ・国際学会・展示会・論文等における最先端技術の動向調査を行う。 ・論文や特許を創出する。 ・技術の商品化・社会実装に向けて、事業部門と連携・調整を行う。 ・必要に応じて、共同研究先や外部委託先と協力して開発を実行する。 【製品領域】 ・FA領域:各種センサ(変位センサ、画像センサなど)、基板検査装置 ・ヘルスケア:血圧計、心電計など ・ソーシャル:交通安全ソリューション向けセンシング ご経験やご希望に応じて、専門性を活かした配属を検討予定しています。 ●この仕事の魅力 ・仕事を通じた社会貢献:高齢化社会において今後より重要さを増していくヘルスケア領域、労働人口減少の課題解決が必要なFA領域など、社会課題の解決につながる研究開発に参画できます。 ・技術的高みへの挑戦:最先端のAI・画像処理技術、データ分析技術の活用、大学など有識者との連携など、チームメンバと議論を深めながら、いまだ社会実装ができていない技術への挑戦をリードできます。 ・市場価値向上機会:ヘルスケア商品やFA向けセンサ、基板検査装置など多様な製品を対象に、先端のAI技術を研究開発から社会実装まで行う経験が積め、採用市場で求められる”先端技術を事業につなげる力”が高まります。 ・選べる昇格・昇進機会:本人の意向を聞きながら、マネージャーあるいはスペシャリストいずれかへの昇格機会を選択でき、自身のキャリアパスに沿った昇格・昇進の仕組みと機会があります。 ●配属先の課・チームの人数や雰囲気 ・馴染みやすい環境:キャリア入社者も多く(3割程度)、風通しが良く、人に寄り添う組織風土であるためオンボーディングが容易です(FY24離職率3.3%)。 ・働きやすい環境:フレックス、在宅勤務、5連続休暇、子育て・介護休暇制度でワークライフバランスが取れた働き方が可能です(FY24男性育休100%)。 ・スキルアップ支援:仕事に役立つ資格取得、1-2日の研修受講は上司認可で全額会社負担(博士等の高額外部学習費用の半額支援制度もあり)。 ・キャリア形成支援:社外副業制度や、手上げによる異動や兼務が可能な公募制度があり、みずからの意思で新たな可能性を試すことができます。
●必須条件【経験】 以下の1、2いずれかのスキル、経験をお持ちの方 1機械学習やアルゴリズム、データ分析に関わる技術開発の経験 2画像処理の技術開発あるいは商品開発の経験、および、プログラミングのスキル ●歓迎条件 【経験・スキル】 ・ヘルスケア領域もしくはFA領域での開発の経験 ・生成AIや最先端の画像処理技術を活用した開発の経験 ・複数部門や外部パートナーとの折衝・調整経験、プロジェクトマネジメントスキル ・新規技術の研究開発や製品化に向けた企画立案経験 ・学術論文の発表や特許出願実績 ●歓迎する人物像 ・チーム内外の関係者と協力し、円滑に業務を推進できる方 ・問題の特定や解決が好きな方 ・新しい知識・スキルの習得に意欲的な方
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400万~
■概要 ・営業や開発などのビジネス部門の現場に入り込み、ビジネスアーキテクト、データサイエンティスト、AIエンジニアと協力しながら、データサイエンス・AI技術を通じた課題解決の推進を担っていただきます。 ■詳細 ・機械学習や生成AI、データサイエンスに関わるプロジェクトマネジメント全般 ・課題形成から、プロトタイプアプリ開発、システム化要件定義、導入まで <プロジェクトの例> ・製品開発における試作データを活用した設計開発期間の短縮 ・設備ログデータを活用した予知保全によるメンテナンス頻度の最適化 ・工程データを活用した量産品の不良率の削減 ・LLM、生成AIを活用した各種業務の効率化 <連携部門> ・主に営業部門や事業部の企画・開発部門、国内外の関連事業所と関係会社(工場や販売会社) <使用言語/ツール> ・Python、GitLab/GitHub、Confluence、Docker,クラウドサービス(AWS, Azure)など ■働き方特徴(出張頻度や勤務形態など) <現場への入り込み> ・国内の事業所や関係会社とのWeb会議や出張が月に数回程度(案件次第で海外出張の可能性あり) <豊富な学習機会> ・業務時間内の論文読み会、社内Kaggle開催、オンライン学習(Udemyなど)など ・社外の学会やセミナー、勉強会などの参加のための出張が月に1~2回あり <多様なキャリアパス> ・高度専門職(プロフェッショナル)のキャリアパス制度 <柔軟な働き方> ・スーパーフレックス制度とテレワーク制度あり・副業の認定制度あり ■この仕事の面白さ・魅力 ・機械学習や生成AI、データサイエンスを活用して、営業や開発、事業部門などの現場メンバーと一緒に課題を解決して、ビジネスに貢献していく業務です。データ分析やアルゴリズム構築だけでなく、現場での業務実装までを一緒に取組み、達成感を味わうことができます。 ・ムラタの様々な事業活動を通じて発生する膨大で多様なクローズドデータを扱うことができます。
●求める要件[MUST] ・データサイエンスを駆使してビジネス課題を解決したいという”やる気”がある ・プロジェクトマネジメントの実務実績がある ・データサイエンス、機械学習に関する一般的な知識を有する(G検定など) ・業務改革/改善の知識と業務要件整理~システム要件定義、システム開発・保守の一連の経験 ・ピープルマネジメントの実務実績がある、または、興味がある ●求める要件[WANT] 以下のいずれかの経験・スキルを有する ・課題設定からデータ検証、モデリング、評価までを通しで行った経験 ・データ分析に必要なプログラミングスキル(Python,R,SQL等) ・データ分析の基本的な知識(統計検定2級相当以上)、実務実績 ・製造や研究/開発、マーケティングなどの業務部門での職務経験やドメイン知識 ・多様なステークホルダーの意見をまとめ、合意形成を図ることができる折衝力、交渉力
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500~1250万
主に関西の顧客(製造業)から要望があるAI活用の課題に対し、提案~分析のリードをお任せします。 デジタル技術や先進手法を用いて、顧客データの利活用や分析手法の検討を行っていただきます。 ※経験や希望に応じて案件を決定いたします。 【主要取引先】 デンソー、三菱電機、本田技研工業、日立製作所、 SUBARU、ソニー、NEC、富士通、日産自動車、トヨタ
●必須 ・AI活用システムやサービスのコンサルティングもしくは開発経験 ・データ分析や機械学習の知識 ※いずれかのご経験のある方 ●尚可 ・Linux環境でのアプリケーション開発の知見 ・DWHの知見 ・データクラウドの知見
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