【機械学習エンジニア】未経験者歓迎/ライフサイエンス部_東京・神奈川勤務

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＞ ・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 ・アクセスログなどのビッグデータを活用したデータ分析やBIツールによる可視化 ・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 ・金融業におけるオンプレ情報分析システムのクラウド移行、BIツールでのダッシュボード開発 ・IT/情報通信における社内向けデータ利活用プラットフォームのエンハンス対応、 　BIツールの保守運用 ≪入社後の配属先と研修内容 ≫ ■ライフサイエンス部 入社後に所属となるライフサイエンス部は、ライフサイエンスの分野でセンサーデータを扱っていたノウハウを応用し、AI領域に力を入れている部門です。ライフサイエンスに関するデータの活用から、生成AIのシステム導入・提案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 ライフサイエン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には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 ・機械学習エンジニア研修 ※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。

会社が指定した業務

・必須要件1（以下のうちいずれか） 　-機械学習の実務経験（前職の付帯業務など） 　-機械学習の学習経験（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） 　-一般的な機械学習フレームワークやライブラリの使用経験 　（TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas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

・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 ・機械学習エンジニアを目指している方

317万円〜403万円（給与形態：月給制）

【内訳】 ①基本給＋②稼働手当＋③残業代 ①19万円～ ②7万4千円～14万6千円程度　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

賞与：1回 昇給：2回（2月、8月）

・AI・機械学習エンジニア

◆◆◆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機械学習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。

Python

AWS、GCP、Azure

Docker

正社員

あり（6ヶ月）

定時時間制 ※クライアント先に準ずる

9:00〜18:00

※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。

東京都 〒251-0052 神奈川県藤沢市藤沢484-1藤沢アンバービル4階 ※クライアント先に準ずる

基本的に東京都23区（新宿・渋谷・銀座・丸の内・日本橋等）を中心としたプロジェクトに配属となります。 ※都内近郊・神奈川（横浜・川崎など）のプロジェクト先に常駐いただく場合もございます。 ※リモートワークについて 現在は在宅率70%ですが、⼀部配属プロジェクトによっては、本社やお客様先で就業いただく場合もございます。詳細な就業場所については、⼊社後に決定致します。

一部リモート

健康保険、雇用保険、厚生年金保険、労災保険

受動喫煙防止措置

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

退職金制度

リモートワーク制度、研修制度

社内懇親会

126日

土日祝休み、有給休暇、年末年始休暇、完全週休二日制、アニバーサリー休暇、慶弔休暇

育児休暇、産前産後休暇、介護休暇

子の看護休暇

残業手当、通勤手当、慶弔見舞金制度、深夜・休日勤務手当

組織貢献手当 子ども手当