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| 仕事内容 | 【Unityエンジニア】建機シミュレータの実装・開発など◆デジタルツイン技術が身に付く◆リモート可 |
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| 応募資格 | 学歴不問 ＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： ・Unityを用いた開発経験3年以上 ・Git等を使ったチーム開発経験 ・ビジネスレベルの日本語力（N1相当） ■歓迎条件： ・建築系のシミュレーションの経験 ・Unreal Engineを使った開発経験（スクリプトの実... |
| 給与 | ＜予定年収＞ 450万円～700万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）... |
| 勤務地 | ＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都千代田区神田佐久間町1-11 産報佐久間ビル 6F 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む） |
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| 仕事内容 | プロダクトリードエンジニア◆パブリッククラウドの設計・構築・運用など◆日本発の人工知能ベンチャー |
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| 応募資格 | 学歴不問 ＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： ・パブリッククラウド（AWS/GCP）の運用経験（1年以上） ・Git,CI/CD環境での運用経験 （1年以上) ・ネットワークの構築、運用、トラブル対応経験 ・Pythonコードの読み書き ■歓迎条件： ・Linux/W... |
| 給与 | ＜予定年収＞ 650万円～800万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）... |
| 勤務地 | ＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F 勤務地最寄駅：JR線／秋葉原駅 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 |
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| 仕事内容 | 【リモート×フレックス】空調最適化エンジニア◆日本発の人工知能ベンチャー／最先端の技術 |
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| 応募資格 | 学歴不問 ＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： ・AI、機械学習、DeepLearningに関する知識・経験 (特にPythonでのプログラミング経験) ・システム、プラント、工場の最適化や自動制御に関する知識・実務経験、もしくはデータマイニング、センサーデータ解析、時系... |
| 給与 | ＜予定年収＞ 650万円～800万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）... |
| 勤務地 | ＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F 勤務地最寄駅：JR線／秋葉原駅 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 |
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転職したいけど、求人を探す時間がない人は、| 仕事内容 | 【AI開発エンジニア】画像認識など◆最先端のAI技術を活用しスキル向上／フレックス |
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| 応募資格 | 学歴不問 ＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： ・画像認識を含むAI、深層学習アルゴリズム開発の実務経験（Python開発経験） ・最新技術のリサーチに必要な基本的な英語力（主に読み書き） ・エンジニアチームでの開発経験 ・エンドユーザへの技術提案経験 ■歓迎条件： ・... |
| 給与 | ＜予定年収＞ 500万円～800万円 ＜賃金形態＞ 年俸制 ＜賃金内訳＞ 年額（基本給）... |
| 勤務地 | ＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都千代田区神田佐久間町1-11 産報佐久間ビル 6F 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 |
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| 仕事内容 | 【リモート可】流体シミュレーション・AIエンジニア ～日本発の人工知能ベンチャー～ |
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| 応募資格 | 学歴不問 ＜応募資格/応募条件＞ ■必須条件： ・流体・熱などの流体シミュレーションで用いられる数値解析手法に関する知見 ・Pythonベースのディープラーニングフレームワークを用いたAIアルゴリズム開発経験 (特にPyTorchまたはJAXでのプログラミング経験) ・基... |
| 給与 | ＜予定年収＞ 400万円～900万円 ＜賃金形態＞ 月給制 ＜賃金内訳＞ 月額（基本給）... |
| 勤務地 | ＜勤務地詳細＞ 本社 住所：東京都千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F 勤務地最寄駅：JR線／秋葉原駅 受動喫煙対策：屋内全面禁煙 変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む） |
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| 仕事内容 | 【職務概要】 本ポジションでは、先端AI開発部のAI開発エンジニアとして、画像認識・その他の領域の挑戦的な課題を解決することがミッションです。 【職務詳細】 ・同社にしかできない強いAIアルゴリズムの開発と、それを組み込んだプロダクトやソリューションの提案・設計・実装・開発推進 ・営業・事業開発チームと連携したクライアント折衝やプロジェクト推進 【直近案件事例】 ・自動車業界をはじめとした製造 |
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| 応募資格 | 【必須】 ・画像認識を含むAI、深層学習アルゴリズム開発の実務経験 （Python開発経験） ・最新技術のリサーチに必要な基本的な英語力（主に読み書き） ・ビジネスレベルの日本語力（会話・ドキュメンテーション中心、N1以上目安） ・エンジニアチームでの開発経験 ・エンドユー... |
| 給与 | 年収 500万円～750万円 |
| 勤務地 | 東京都 千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F JR山手線「秋葉原」駅徒歩1分 都営新宿線「岩本町」駅徒歩2分 勤務地変更の範囲:勤務地からの変更はなし |
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| 仕事内容 | 【職務概要】 同社建設ソリューション事業部では、デジタルツイン技術を駆使し、建設現場の生産性向上と安全性の確保を目指しています。 現在、チームの一員として共に成長し、建設業界にインパクトを与える意欲のあるエンジニアを募集しています。 【職務詳細】 お客様の課題を解決するためにチームメンバーと共に、AI開発と価値提供を推進して頂くことが業務となります。 ・建機シミュレータの実装・開発 ・建設業界関 |
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| 応募資格 | 【必須】 ・Unityを用いた開発経験3年以上 ・Git等を使ったチーム開発経験 ・ビジネスレベルの日本語力（N1相当） 【尚可】 ・建築系のシミュレーションの経験 ・Unreal Engineを使った開発経験（スクリプトの実装含む） ・3D点群の処理を用いた開発の経験 ... |
| 給与 | 年収 450万円～650万円 |
| 勤務地 | 東京都 千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F JR山手線「秋葉原」駅徒歩2分 都営新宿線「岩本町」駅徒歩4分 勤務地変更の範囲:本社及び全国の事業場、支社、営業所 |
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| 仕事内容 | 【職務概要】 本ポジションでは、新規事業開発部R&Dチームにおいて『NeumaticAI』の開発業務（流体シミュレーションと機械学習(AI)の融合に関する業務）をご担当いただきます。 【職務詳細】 ・流体シミュレーション＋AIのアルゴリズム・ソフトウェア開発 ・AI学習用データセット作成のための流体シミュレーション実施 ・営業チームと連携した対クライアント折衝およびコントロール 【『Neuma |
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| 応募資格 | 【必須】 ・流体・熱などの流体シミュレーションで用いられる数値解析手法に関する知見 ・機械学習に関する知見・経験 (特にPyTorchでのプログラミング経験) ・基礎的な英語力（リサーチ観点で必要となる読み書き能力） ・日本語力（ネイティブレベル） 【尚可】 ・AIアルゴ... |
| 給与 | 年収 600万円～800万円 |
| 勤務地 | 東京都 千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F JR山手線「秋葉原」駅徒歩1分 都営新宿線「岩本町」駅徒歩2分 勤務地変更の範囲:勤務地からの変更はなし |
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| 会社名 | 株式会社アラヤ |
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| 所在地 | 〒101-0025 東京都千代田区神田佐久間町1-11 |
| 紹介文 | - |
| 業種 | - |
| 設立 | 年2013年12月 |
| 代表者 | - |
| 資本金 | 100百万円 |
| 売上 | - |
| 従業員数 | 94名 |
| URL | http://www.araya.org/ |
| 事業内容 | 同社は、『人類の未来を圧倒的に面白く!』をミッションとして掲げ、ディープラーニングを含む機械学習アルゴリズムを駆使し、ビジネスに関わる予測モデルや画像認識アルゴリズムの構築を行うとともに、人類にとって未解決である“意識とは何か“を解明し、世界初の汎用AI（強い人工知能）の開発を目指しています。同社がお客様にご提供するサービスは大きく分けて以下の4つです。 ■データ分析・予測・最適化ソリューション ・最先端のデータ分析手法を活用し、データの可視化、予測モデルの構築、予測に基づくアクション提案を行います。 ・同社は、予測結果のブラックボックス化など、データ分析に関わるお客様の悩みに配慮したソリューションを提供しています。 ■ディープラーニングを用いた画像・IoTセンサー識別ソリューション ・姿勢推定、物体認識、個人認証、感情推定など様々な要素技術は世の中にありふれています。同社は、これらの要素技術を組み合わせ、かつ汎化性能・精度を追求したトータルソリューションを提供し、お客様の個別具体的なニーズに的確にお応えします。 ■ディープラーニング小型化ソリューション ・演算量を削減し、ディープラーニングの小型化、高速化、低消費電力化を実現します。 ・同社は、独自のディープラーニング演算量削減技術の開発に成功し、本技術はMicrosoft Innovation Award 2018の最優秀賞を受賞しております。 ■FA機器・ロボット制御ソリューション ・人工知能技術とロボットシミュレーション技術を組み合わせ、FA機器やロボットの制御を効率化します。 従来FA機器やロボットがリアルな世界で学習する 強化学習は時間がかかってしまうという課題がありましたが、同社は、機器がバーチャルな世界で高速に学習し、学習後にリアルな世界に適用するソリューションを提供します。 |
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