NEW
正社員
【職務概要】
本ポジションでは、自社サービスWALLの機械学習領域での開発を担って頂きます。
【職務詳細】
・自社サービスの新機能開発及び保守、運用
・自社サービスの機械学習機能のPoC、初期検討
・クライアントデータの分析、改善提案
ユーザーの所属する領域が研究開発と専門性が高く、変数も多いため、アルゴリズムを日々改善しております。
設計開発や材料選定で用いる数多ある変数を想定しながら、最適解を導くAIサービスの開発を進めていただきたいです。
顧客からは特に、構造化データを使った最適化問題への対応や、スパースなデータの取り扱いが求められます。
＜開発環境＞
開発言語：Python, TypeScript
フレームワーク：FastAPI, React, Redux, Next.js, Tensorflow, Pythorch, scikit-learn
インフラ・ミドルウェア：AWS
データベース：PostgreSQL
開発ツール：Slack, GitHub(Actions), Docker, notion
【業務内容変更の範囲】
同社業務全般
| 募集職種 |
営業、事務、企画系 > 企画、マーケティング、宣伝 > 市場調査、分析、マーケティングリサーチ ITエンジニア系（ソフトウェア、ネットワーク） > システム開発（Web・オープン系） > アプリケーション設計（web・オープン系） |
|---|---|
| 雇用形態 | 正社員 |
| 勤務時間 | - |
| 勤務地 | 東京都中央区日本橋一丁目4番1号 日本橋一丁目三井ビルディング5階 各線「日本橋」駅より徒歩1分 勤務地変更の範囲:勤務地からの変更はなし |
| 交通 | - |
| 給与 | 年収 600万円～800万円 |
| 待遇・福利厚生 | ■年収：600万～1000万円 年棒制：月額500000円 賞与：年1回 昇給：あり ■雇用形態：正社員 契約期間：無期 試用期間：有(3ヶ月) ■福利厚生： 通勤手当（上限有）、チームビルディング促進制度、書籍購入補助、リモートワーク手当、お好きなPCの貸与（上限額あり）会社の成長と連動するSOインセンティブ制度あり ■勤務時間：フルフレックス制（実働8時間） 休憩時間：60分 ■喫煙情報：屋内禁煙 |
| 休日・休暇 | 年間休日120日、完全週休2日制（土日）、祝日、有給休暇（入社時に10日付与）、産休・育休、年末年始休暇 |
| 応募資格 | 【必須】 ・機械学習を使った実務経験２年以上 ・機械学習を用いたモデル開発経験とMLOpsに関する経験 ・データ分析やレポート作成経験 ・構造化データを使った最適化問題への取り組み ・実験計画法、スパースモデリングへの知見 【尚可】 ・OSSの公開やコントリビュート経験 ・新しい技術に深い関心を持ち、自ら習得してプロダクトに反映できる方 ・システム設計に関する下記経験をお持ちの方 ・REST API設計・開発の経験 ・バックエンド開発の経験（Python／Ruby／Go など） ・機械学習、AIに関する学会での発表、論文の執筆経験 |
|---|---|
| 応募方法 | このページ内の「応募」ボタンよりご応募ください。
|
| 選考プロセス | - |
| 会社名称 | 株式会社SUPWAT |
|---|---|
| 所在地 | - |
| 事業内容 | 【事業内容】■コンサルティング業務 ■事業推進 【会社の特徴】「未来の価値観を創造し、人類の理想を実現する」ことを目指し、製造業を次のステージへ導くスタートアップ企業です。 製造業の研究開発領域における課題を、機械学習・ AIなどの技術を用いて解決しています。 機械学習だけではなく、製造業にも深く精通した同社が、両領域を横断的に網羅した機械学習ツール「 WALL」を用いて研究開発を加速させます。 機械工学に関する知見をもとに、何が特長値になりうるか・何を学習してどういったアウトプットを期待できるかについて、開発・製造まで見越した視点で判断し、機械学習のご提案が可能です。 機械工学のみならず機械学習に関する優秀なメンバーが多数在籍しており、様々な視点から好適なご提案の検討ができます。 |
| 代表者 | - |
| URL | |
| 設立 | 2019年12月 |
| 資本金 | 1,000,000円 |
| 売上 | - |
| 従業員数 | - |
| 平均年齢 | - |
| 主要取引先 | - |
転職したいけど、求人を探す時間がない人は、かんたん登録で、お仕事探しがらくらくスムーズになる
転職EXに会員登録しよう!
転職EXの会員登録をすると、以下の便利な機能がすぐにご利用になれます。ぜひご利用ください。
新規会員登録 (無料)気になるリストに保存できる件数は20件までです。
20件以上保存するにはログインが必要です。
ログイン後は、今までログイン中気になるリストに入っていた案件も見ることができます。
