株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社

【データサイエンティスト】戦略研修/AI領域のデータサイエンティスト/研修期間リモート可

  • 年間休日120日以上
  • 残業少なめ
  • 上流工程の仕事
  • 外国籍の方も活躍中
  • 採用人数5名以上
  • 新技術に積極的
年収
400~530万円
働き方
一部リモート
最寄り駅
六本木駅 (東京都)
職種
データサイエンティスト
言語
C++ Python SQL Haskell R言語 JavaScript

仕事内容について

<業務詳細>
データ分析ファームと協業し、研修後は主にAI領域のデータサイエンティストとして以下の業務を担当していただきます。

■従事する場所
・協業先社内
・協業先の顧客先
・同社の顧客先
・同社内

■プロジェクトの概要
入社後6か月間、データサイエンティストとしてデビューするための知識習得と演習、実際のデータ分析/AI開発プロジェクトにてOJTを行います。
研修後はクライアントから寄せられる様々な課題に対しデータを用いて解決策を導き、課題解決を実行する意思決定を進め、クライアントが希望した場合にはシステム化までを行います。
ご経験やご希望に基づきプロジェクトアサインし、データセット、アルゴリズム開発、レポーティング、実装、テスト、デリバリー、サポートいずれかの工程を担っていただき、成長に合わせて難易度の高い工程やプロジェクトで活躍いただきます。

■どういったデータをどのように分析するのか
課題解決に必要な様々なデータを活用し、最適なアルゴリズムを用います。
当社では製造業における開発や製造工程に対するデータやAIを取り扱うことが多くなります。

■どの工程、範囲を担当することとなるのか
顧客要望とお任せするポジションによります。
当社では課題ヒアリング、解決策検討、提案、PoC、折衝、受注後のプロジェクト管理、レビュー、納品、サポートまで幅広く一貫して対応可能です。

■扱えるデータの量 等
プロジェクトによりさまざまございます。

<具体的な業務内容>
■業務内容(事例)
・自動運転AI開発/支援ソフトウェアの開発
・自動運転の学習データ分類
・機器予防保全ソリューション構築
・ECサイトの顧客分析
・ドライブレコーダー動画分析
・バス需要予測システムの開発
・Web広告データ分析など

■研修内容
・データサイエンティスト基礎講座
・ビジネスにおけるデータ活用概論
・機械学習に必要な数学知識
・SQL基礎
・Pythonプログラミング
・分析手法理論/演習など
・OJT研修

※座学を2ヶ月間、OJT研修を2~4ヶ月間、その他研修を約4~6ヶ月間、あります。
※研修進捗などにより、変更になる場合があります。
※研修用ノートパソコンとWiFiの貸与があります。

【仕事の特色】
<企業の魅力>
■テクノプロ・デザイン社について
同社は東証プライム市場に上場しているグループの中核企業。幅広い産業の顧客800社を相手に、ビジネスを行っています。常時運営しているプロジェクトは、1,000件超。その中から、各エンジニアの技術力や志向、市場のニーズに合うプロジェクトに参画していただきます。
同社が展開するプロジェクトは、次の3つです。1つ目は、プロジェクト参画型の「技術サービスビジネス(請負・派遣)」、2つ目は自社開発センターでの「受託」。最後に、「技術コンサルティング」や最先端技術を持つ企業との「協業」で生まれる「ソリューションビジネス」です。
顧客の課題解決を中心とした事業を推し進め、エンジニアが常に最先端・高付加価値領域で活躍できる環境を整えています。

<職場環境>
同社が対エンジニアでこだわっているのは、「市場価値」「やりがい」「働きがい」の3つです。エンジニアの選択肢が多く、働きやすい職場環境を作るため、さまざまな取組を実施しています。例えば、コンサルティングビジネスのさらなる強化を図っているのは、その一環です。これにより課題解決能力を発揮し、より上流の工程で市場価値を高めて活躍していただけます。
また、同社はエンジニアの成長を支援するため、400以上の研修カリキュラムを用意。スキルアップや資格取得を研修という形でも応援しています。
同社独自のキャリアデザインアドバイザー(CDA)によるキャリアカウンセリングや、能力やスキルを最大限引き出すプロジェクトにアサインするマネージャ(VEM)が、実務を通じて成長を実感できるサポートも行われています。

■研修制度に関して
・研修内容の詳細:入社導入研修、技術研修、階層別研修 等

■社風
同社が最も大切にしていることの1つが、エンジニアの成長です。
技術の重要性や将来のニーズを可視化した「技術戦略マップ」を作成し、エンジニアが常に価値の高い技術を持ち最適なプロジェクトでスキルを駆使できるようにしています。
先端技術を集中的に学べる「戦略研修」や社員の夢を実現まで支援する「自己実現委員会」などの取り組みを基にエンジニアと対話しながら、一人ひとり異なるキャリアを描く仕組みと文化があります。

■過去の修了者の配属先の業務一例
(1)業界:データサイエンス
製品の検査データの予測、および異常検知の分析業務【設計、実装、レポーティング】
・アナリストの指示の下、前プロジェクトまでに実装した異常検知プログラムでは対応できない課題について、対応方法の検討を行う
・クラスタリングやグレンジャー因果性検定を実データに対して行い、上記課題に対応可能なことを確認する
・上記検討結果の資料作成を行う

(2)業界:データサイエンス
模擬環境(コンビニや工場)および人を含むデジタルツイン実証の研究開発環境に配置される物体について、そのデータ取得とモデル作成、計算機上の仮想空間に実験用3Dシーンを構築
・店舗商品や工場部品、棚や箱など、上記環境に配置される物体の3D計測および3Dモデル作成
・3Dモデル/シーン作成に関する文書作成、集計
・上記模擬環境やデジタルツイン実証環境の3Dモデルに対して、3Dスキャンされた物体(店舗商品や工場部品、棚や箱など)のモデルデータをUnity上の仮想空間に配置し、現実の環境と物体の配置が一致した3Dシーンを構築
・3Dモデル/シーン作成に関する文書作成、集計

(3)業界:自動車部品
・機械学習用データの整備、および整備ツールの実装
・機械学習フレームワークの改良/新規アルゴリズムの実装
・機械学習の実行、結果の分析
・性能評価フレームワークの実装
・性能評価の実行、結果の分析、および分析ツールの実装
・C/C++ベースのアルゴリズムシミュレータへのアルゴリズム実装

(4)業界:情報処理
接近監視/交通量観測/良否判定などの画像AIソリューション構築
・設計、実装、評価、アノテーション、学習


■強みと言えるカテゴリ
・強化学習
・機械学習
・深層学習
・自然言語処理
・画像・映像認識
-認知、検知
-立体物、静止物、人物等・音声認識
・感情
・数理最適化
・その他

<開発環境>
・ライブラリ:一般的なライブラリは全て対応しております
・アルゴリズム:公開されているアルゴリズムは全て使用可能です
・言語:Python、Rust、SQL、R、Javascript、Typescript、React、Node.js、Haskell、Matlab、C++ 等
・ツール:Tableau、PowerBI、Looker Studio 等

<配属予定チーム>
■組織に関して
・データ組織の人数:計210名(先端技術センター 70名、データサイエンス課 140名)
・各職種の人数:コンサルタント 6名、PM 8名、PL 22名、メンバー 174名

【仕事内容(変更の範囲)】
会社の定める業務

必須条件

<経験>
・プログラミング(1年以上/言語不問)

<マインド>
・データサイエンティストに強い興味がある方
・コミュニケーション能力、問題解決能力のある方
・新しいフィールドにチャレンジする強い意志、協調性と柔軟性のある方
・チームへの貢献、メンバーとの協力意識の高い方
・新しい技術に対する勤勉性があり、吸収力の高い方
・円滑にコミュニケーションを取れる方

歓迎要件

<知識>
・Python知識

<経験>
・データマイニング、機械学習、統計解析などの分野での実務や研究(BIツールの使用など)
・業務でデータを整理、可視化、解析など何かしらデータに関する業務

<マインド>
・学生時代に数学が得意だった方

想定年収

400~530万円 (給与形態:月給)

■賞与・昇給
賞与:年2回
※別途決算賞与を支給する場合もございます。
昇給:給与改定:年1回

■募集職種の年収例

※社会人経験や開発経験がある方は、優遇いたします。
※諸条件により契約社員として採用する場合あり

<実務未経験者の場合、以下給与~になります>
■4年生大学及び高専/専攻科卒
・月給:20.5万円~
・想定年収:361万円~

■高専/本科卒
・月給:19.5万円~
・想定年収:343万円~

■4年生専門学校卒
・月給:19万円~
・想定年収:335万円~

■3年生専門学校卒
・月給:18.5万円~
・想定年収:326万円~

■短大及び2年生専門学校卒
・月給:18万円~
・想定年収:317万円~

■給与・評価等備考
・給与:能力、経験、年齢、適性などを考慮の上、同社規程に従って決定いたします。

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募集要項

募集職・職位
  • データサイエンティスト
業界
  • IT・通信
  • ソフトウェア/SIer
  • メーカー
  • 電気・電子・機械・半導体
雇用形態

正社員

予定勤務地
東京都港区
予定勤務地
(変更の範囲)
会社の定める場所(リモートワークの場所を含む)
就業時間
09:00~18:00 
就業時間備考
・勤務時間:9時00分~18時00分(実働8時間)
・休憩時間:12時00分~13時00分
・想定残業時間:20時間
平均残業時間
10~30時間
年間休日
122日
服装
スーツ必須
リモート
ワーク

一部リモート

研修期間中はオンライン(ZOOM)、研修後は取引先構内に配属となります。

福利厚生

■保険制度
健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 住宅手当 / 残業手当 / 慶弔休暇 / 年末年始 / 夏季休暇 / 有給休暇

■制度
<福利厚生制度>
退職金制度、確定拠出年金制度、慶弔見舞金制度、寮社宅制度、借上社宅、
財形貯蓄制度、定年再雇用、転勤赴任一時金、帰省旅費補助、通信教育補助制度、
キャリアデザインアドバイザー制度、技術図書購入補助制度、資格取得試験補助制度、
社内外講習補助、勉強会講師料補助、自己啓発支援、社外技術研修参加費、
テクノプロ・グループ従業員持株会(奨励金有り)、産業医面談、
メンタルヘルス・ハラスメント相談窓口、労働組合、介護保険、
総合福祉団体定期保険、定期健康診断、引越費用補助、提案ボックス、
社内イベント、交流会、スポーツ大会、社内クラブサークル活動支援、
ベネフィット・ステーション、企業主導型ベビーシッター利用者支援制度

<教育制度>
勉強会、テクノプロ・ラーニング、戦略5分野専門研修、メンタルヘルス・セルフケア研修、
メンタルヘルス・ラインケア研修、新卒者向け研修制度<事業関連>全体会議(年2回)、
定例会議(月1回)、各種技術者間会議

■福利厚生備考
・寮社宅制度:月2万円~3万円+光熱費を個人負担/規定有り(家族・単身・独身)
・キャリアデザインアドバイザー制度:経験豊富なエンジニア出身の専任者、及び先輩エンジニアが、社員のキャリアアップをサポートする制度
・引越費用補助:異動に伴う引越しに限る/初期費(敷礼金)全額会社負担
・テクノプロ・ラーニング:社外研修制度(階層別、職能別、目的・課題別の研修プログラム200種以上を提供)
※自社研修:江坂、福岡、名古屋、横浜
・新卒者向け研修制度:内定者研修、入社指導研修、専門分野別技術研修、ビジネスマナー研修、フォローアップ研修

試用期間
2ヶ月
休日休暇

■休日制度
完全週休2日制(土・日)、祝、有給休暇、夏季休暇、慶弔休暇、特別休暇、育児休暇、介護休暇、出産休暇、入社時特別有給休暇(3日)

■休暇備考
・週休2日制(土・日):祝日のある週の土曜は出勤の場合有り。
1年間で2~4日間の土曜出勤有り(会社カレンダーによる)
・育児休業:取得実績有り

手当

通勤交通費(上限15万円/月)、資格手当、残業手当(全額支給)、配属手当、役職手当、特別手当、赴任手当(上限8万円/月)、住居手当、休日出勤手当(全額支給)、テレワーク手当(250円/日)

・通勤交通費:研修交通費も原則支給いたします。
・残業手当:1分単位で支給いたします。
・資格手当:5万円/月上限

株式会社テクノプロ テクノプロ・デザイン社について

設立年月日
1997年06月01日
代表者
代表取締役 嶋岡 学
資本金
10,000万円
従業員情報
7,497名
事業内容
テクノプロ・デザイン社は、技術系人材サービスセグメントで国内最大規模のテクノプロ・グループにおいて、約7,000名の技術社員を擁する中核企業です。
AI/データサイエンス、制御システム、機構設計、ハードウェアやソフトウェア開発などの技術領域を主軸として、製造業を中心に情報産業、官民の研究機関、大学研究室などのお客様に、エンジニアリング、請負、技術コンサルティングなどの各種サービスをご提供しています。
「社員の成長が会社の成長」の理念のもと、多様なプロジェクト経験を通した専門技術の深化はもとより、業界随一を自負する教育研修制度や先進技術を持つ企業との連携により、トレンド技術へのリスキリングや複数スキルの獲得、更には、ソリューション思考の理解や実践の場の提供など、中長期を睨んだ社員の成長に資する戦略投資を進めてまいりました。
また、ご提供サービスの高品質化・多様化という側面では、M&Aやアライアンス企業・パートナー企業との共創により、自社のリソースのみでは解決に困難が伴うと思われる技術的課題に対しても積極的に取組んでまいりました。

<取引先>※一部抜粋
三菱電機株式会社
富士通テン株式会社
日産自動車株式会社
株式会社SUBARU
川崎重工業株式会社
住友電装株式会社
矢崎部品株式会社
日野自動車株式会社
株式会社ジェイテクト
TOTO株式会社

一部上場企業を中心に800社以上のお客様とお取引をしています。

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