リモートOKAI時代の最前線でキャリアを切り拓く ※プライム市場上場の株式会社SHIFTグループ
求人番号:job-289332-神奈
<募集背景>
設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。
<仕事内容>
お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。
<案件事例>
・生成AIを活用した検索システムの開発
・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発
・クライアントのAI人材教育のための伴走支援
・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用
・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良
・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発
・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発
・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発
・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発
<開発環境/使用ツール>
・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他
<仕事の魅力>
顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。
入社後の配属先と研修内容
■AIビジネス部
入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。
・案件の種類/クライアントの業種
⇒ 製造業
⇒ 通信業
⇒ 大手メーカー
⇒ 大手リサーチ会社
⇒ 大手広告代理店
⇒ 飲食チェーン会社
⇒ ソーシャルゲーム会社
⇒ 鉄道運営会社
⇒ 製薬会社
⇒ 国/地方法自治体
⇒ 大学法人、教育関連会社
■研修内容
AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。
研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。
入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます!
※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。
<研修メニュー例>
・Excel研修
・SQL研修
・Python実務研修
・pandas研修
・AIエンジニア研修
※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。
<スキルアップへのサポートも充実>
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
<個人の働き方に合わせたキャリアパス>
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術などの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
【この求人の勤務地情報】
勤務地: 神奈川県
設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。
<仕事内容>
お持ちのスキルに合わせて以下のような案件にご参画いただきます。
<案件事例>
・生成AIを活用した検索システムの開発
・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発
・クライアントのAI人材教育のための伴走支援
・Eコマース領域におけるAIを用いたターゲティング最適化、予測モデルの開発やMLOpsの運用
・通信業における在庫最適化/予測モデルの開発と改良
・サービス業における顧客満足度調査集計システムの開発
・製造業におけるリアルタイム溶接異常検知システムの開発
・製造業における顕微鏡画像データ解析システムの開発
・製薬業における薬剤の治療効果予測モデルの開発
<開発環境/使用ツール>
・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他
<仕事の魅力>
顧客に「最適な意思決定の材料」を提供すべく、データの信ぴょう性やAIのあり方など品質や精度にも目を向けてサービス提供を行い、最終的に顧客のビジネスを促進できます。
入社後の配属先と研修内容
■AIビジネス部
入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発まで積極的にチャレンジをしています。
・案件の種類/クライアントの業種
⇒ 製造業
⇒ 通信業
⇒ 大手メーカー
⇒ 大手リサーチ会社
⇒ 大手広告代理店
⇒ 飲食チェーン会社
⇒ ソーシャルゲーム会社
⇒ 鉄道運営会社
⇒ 製薬会社
⇒ 国/地方法自治体
⇒ 大学法人、教育関連会社
■研修内容
AIビジネス部独自のレベル別に応じた研修制度をご用意しております。
研修内容はデータ分析・AIプロジェクトを想定した実践的な研修となっております。
入社後に一定のレベル以上に到達した場合や入社時点での実力に応じて外部有料コンテンツ・研修の付与などもございます!
※ヒアリングや希望によってメニューは柔軟にカスタマイズできる環境です。
<研修メニュー例>
・Excel研修
・SQL研修
・Python実務研修
・pandas研修
・AIエンジニア研修
※研修途中で案件参画が決まる事もありますが、続けて取り組む事も可能です。
<スキルアップへのサポートも充実>
資格支援制度として統計検定など、一部の資格取得に対しては会社が受験費用を支給。さらに、これまでの実績を活用したデータ分析に関する研修も実施しています。
また、業務後の時間で定期的に有志の勉強会を行い、不明点は適宜上長に相談するなど社員自らが自己研鑽に励んでいます。若手層の勢いがあり、経験が浅い社員に対してもチャレンジを促す風土があります。
意欲的に取り組む姿勢さえあれば、開発案件だけでなく人事や組織形成に関する領域の業務にも携わることが可能。技術的にスキルアップをしながら幅広いキャリアを形成していきたい方にはおすすめの環境です。
<個人の働き方に合わせたキャリアパス>
分析屋のキャリアパスは、各個人の特性を活かし、「社員のやりたい」を尊重するべきだという思想のもとで作られております。
マネジメント/技術などの、社員が重視する働き方を実現するためのコースとなります。
▼将コース(総合職)
一般的に管理職を目指していきたい方向けのコースです。
将来マネージャーとして組織を作っていきたい人、自ら考えを持ち、発信する。
▼剣コース(技術職)
一般的に技術職でキャリアを積み上げていきたい人向けのコースです。
組織の技術発展を促進する役割を担い、技術でリードする。
【この求人の勤務地情報】
勤務地: 神奈川県
募集内容
| 雇用形態 | 正社員 |
|---|---|
| 給与 | 年収 317万円 〜 461万円 年収 3,170,000 円 - 4,030,000円 年収 317万円 〜 461万円 【内訳】 ①基本給+②稼働手当+③残業代 ①24万円~ ②2万4千円~14万4千円程度 スキルに応じた参画プロジェクトにより支給 ③1分単位実働分支給 平均15時間! ※スキルに応じて異なります ※スキルにより記載の年収より下回る/上回る可能性もあります <年収例/賞与> 【年収例(残業10時間相当)】 1)学生時代や個人学習でAI領域に関わっている 月給(①24万円+②2万4千円+③2万円)×12か月=340万円 2)AI領域以外でのITエンジニア経験2年または2名以上のチームでリーダー経験あり 月給(①24万円+②9万6千円+③2万6千円)×12か月=434万円 【賞与】 業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある |
| 勤務地 | 神奈川県 出社勤務 |
| 学歴 | 大学院卒,大学卒,専門卒,高卒 |
| 経験・スキル | 応募条件 <必須要件> ・必須要件1(以下のうちいずれか) -機械学習・AI・生成AIの実務経験(前職の付帯業務など) -機械学習・AI・生成AIの学習経験(大学/スクール/kaggleなどでアウトプット有) ・必須要件2(以下のうちすべて) -一般的な機械学習・AI・生成AIフレームワークやライブラリの使用経験 (TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChainなど) -プロジェクトを円滑に進める上でのコミュニケーション能力 -プロジェクト上の課題にアプローチするための論理的思考力 <歓迎要件>(実務/学習経験問わず) -SQL, Python, Rなどでのデータエンジニアリングやデータ分析の経験 -統計学に関する知識(統計検定2級相当) -G検定・E資格保持者 -クラウドサービスに関する知識(AWS CLF、AWS SAA、AWS MLA、AWS MLS、AWS SAP、GCP PMLE、GCP PCA相当) -生成AIを活用したシステムの構築経験 <求める人物像> ・データ分析を活用して社会の課題解決をしたい方 ・ITスキルを活かしてデータ分析領域にチャレンジしたい方 ・現状に満足せず自己研鑽をしている方 ・AIエンジニアを目指している方 |
| 試用期間 | 入社後6ヶ月間 期間中条件の変動なし |
| 勤務時間 | 9:00~18:00 休憩1時間 ※勤務時間帯はプロジェクト先によって異なる場合があります。 |
| 休日・休暇 | ・完全週休2日制(土日) ・祝日 ・創立記念日(8月15日) ・年末年始休暇 ・年次有給休暇 試用期間終了後 ・慶弔休暇 ・産前/産後休暇 ・育児休暇 ・サポート休暇(有給取得前休暇3日間) 年間休日 126日 |
| 福利厚生 | ・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※固定残業なし、⽉平均15時間! ・在宅手当 ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 ・退職金制度(確定拠出年金) ・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・健康保険組合「TJK」の各種サービス(各種チケット割引など) ・湘南勤労者福祉サービス「しおかぜ湘南」の各種サービス <その他 労働環境> ・経産省健康優良法人2021~2024(中小規模法人部門)に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・2か月に1度の社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 |
| 加入保険 | ・各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金) |
| 受動喫煙対策 | 対策あり 本社 屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り 常駐:勤務先により異なる |
応募要項
| 企業名/組織名 | 株式会社分析屋 |
|---|---|
| 選考プロセス | お寄せいただくご希望の条件、ご職歴の情報を基に、担当コンサルタントからマッチングを行います。マッチングの結果、面談や企業への推薦といった具体的なサポートをご提供させていただきます。 ※ご応募は企業への応募ではなく、当社転職支援サービスへのご登録となります。 ※当転職支援サービスは、完全無料です。 ※マッチングの結果、求人をご紹介できない場合もございますので、予めご了承ください。 |