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| 部署・役職名 | AIソリューション事業のリード機械学習エンジニア |
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| 仕事内容 |
〇業務概要 弊社のAI・データ・ITソリューションを提供する新規部門における、機械学習モデルの開発から導入、運用までを一貫して担当していただきます。受託開発及び自社のプロダクトの開発において、データサイエンティストらと協力してAIの実環境におけるプロトタイプ環境の構築や、プロダクション環境の構築、実モデルの運用に必要な開発を行っていただきます。 社内業務自体にも積極的にAIを用いた、新しいAI駆動型の開発体制を築くことを期待しています。 〇主な業務内容 ・機械学習モデルの開発・実装・デプロイ:データ分析、特徴量エンジニアリング、モデル選定、学習、評価、そして本番環境への展開。 ・AIアプリケーション構築:機械学習モデルを組み込んだアプリケーションの設計・開発。 ・データパイプライン構築・運用:モデル学習に必要なデータの収集、前処理、管理を行うパイプラインの構築と保守。 ・技術調査・研究:最新の機械学習技術やフレームワークの調査・導入検討。 |
| 労働条件 |
■雇用条件:正社員 ■勤務時間:フレックスタイム制/コアタイム有(11:00~15:00) テレワーク勤務あり ※勤務先により詳細条件が異なります ■年間休日:124日、土日、祝日、会社指定休(5/1.2)、年末年始(12/29~1/4) ■休暇:年次有給休暇(入社時最大10日付与)、慶弔休暇、介護休暇、産前産後休暇、育児休暇、バックアップ休暇 ■各種社会保険完備 (健康保険、厚生年金保険、労災保険、雇用保険) ■給与改定:年1回(4月) ■賞与:年2回(7月・12月)、決算賞与(過去11期支給実績あり)※会社業績および個人業績により支給 ■福利厚生:交通費全額支給、団体生命保険、家族手当、住宅手当(上限あり)、退職金制度、ベネフィットステーション、健康ポイント制度 |
| 応募資格 |
【必須(MUST)】 ・ディープラーニングを含む機械学習モデルの実務開発経験5年以上・チームリーダーとして新技術評価・採用経験 【歓迎(WANT)】 ・主要なカンファレンス・技術会議での発表経験・AIプロダクトのクラウド運用と大規模データのモデリング経験 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり 女性管理職実績あり シェアトップクラス 2年連続売り上げ10%以上UP 創立30年以上 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり 完全土日休み フレックスタイム 月平均残業時間20時間以内 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2025/12/22 |
| 求人番号 | 6248871 |
採用企業情報
- ガイオ・テクノロジー株式会社
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- 資本金298百万円
- 会社規模101-500人
- ソフトウエア
- 機械
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会社概要
【設立】1980年3月21日
【代表者】代表取締役社長 中村 吉和
【資本金】2億9,800万円
【従業員数】147名(2024年4月1日 現在)
【本社所在地】東京都品川区東品川2-2-4
【その他事業所】愛媛
【事業内容】
1.ツールビジネス
・ソフトウェアテストツール/モデルベーステストツール/ソフトウェア解析ツール/仮想検証ツール/設計支援ツール
2.エンジニアリングサービスビジネス
・自動車メーカーの技術者と一緒に設計や検証に従事
・プラットフォーム導入や効率化など自動車関連メーカーの業務改善に従事
・DX化やシステムズエンジニアリングなど高度な開発手法の導入のお手伝い
・各種法規対応の導入支援
・オフショアやニアショアを活用したアウトソーシングサービス
【当社について】
業界トップクラスシェアの自社開発ソフトウェアを持つツールビジネスと高度なエンジニアリングサービスを提供するビジネスを展開する技術集団です。
ツールビジネスの主力ソフトウェア製品である「カバレッジマスターwinAMS」は、業界トップクラスシェアのテストツールです。その他にも強い競争力を持つ製品を開発し、多数保有しています。
エンジニアリングサービスは、東京 品川の本社のほか、栃木、群馬、東京、神奈川、静岡、愛知、大阪、広島、にプロジェクトチームを置き、お客様に対し、高度な技術サービスを提供しています。
上記を支える技術力はたくさんの研究開発から生み出されています。
わたしたちのビジネスで利用する技術は、C/C++/C#/Java/Pythonなどのプログラミング技術や数理モデル(Mathematicalmodel)のほかに、DataBase技術、DNNやNLPなどのAI技術、AWSやAzureの応用、ソフトウェア工学やプロセスシステム工学、マーケティング、セールステック、など多岐にわたります。
継続的に業務に取り組むことで、単なるプログラミングだけではない、様々な経験を得ることができます。
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