株式会社スカイディスク

システムエンジニア

年収
400~800万円
雇用形態
正社員
最寄り駅
西鉄福岡(天神)駅 (福岡県)

最終更新日:2021年01月17日

仕事内容について

ディープラーニング等の機械学習を活用した下記の業務をお任せします。
・データの分析
・モデルの作成
・AI基盤の構築

【仕事の特色】
スカイディスク社では、様々なデータの分析プラットフォームであるSkyAIを開発しています。
SkyAIとは、スカイディスク社独自に開発したデータ整形モジュール、データ解析モジュール(SKYDISCライブラリ)をベースとし、さまざまなデータのAI学習モデルを提供するサービスです。
スカイディスク社のノウハウが詰まったSKYDISCライブラリを用いることで、IoTセンサデータ、PLCデータや画像データなど、様々なデータのAI学習モデルを作成することができます。
<SkyAIの分析モデル例>
・工場の生産性を向上するための分析モデル
・製造機器の保全を行うための故障予知モデル
・不良品発生原因を見極める要因分析モデル
・画像による検品を行う検品モデル など。

必須条件

・IoT/AI技術を用いた業務効率や価値を高める提案、それに伴なうIoTシステムの提案・構築・導入

・新しい技術や手法に対して積極的に挑戦できる方
・IoT、AIへの共感・理解をいただける方
・新しい事への興味関心を持っていただける方
・ビジネスや営業に関する基本動作を習得して自走が可能な方
・マネジメントに興味関心を持つ方(マネジメント経験は不問)

この仕事で取り扱う技術

言語

Python

SAS

R言語

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キャリアアドバイザーのおすすめポイント

募集要項

業界
  • IT・通信
  • 通信/SIer
歓迎要件

・ユーザーへのヒアリングを行い要件定義、詳細設計が出来る
・R、SAS、Python等、統計ソフトを使用した統計解析の経験
・AIフレームワークを利用した分析業務の経験

雇用形態

正社員

想定年収

400~800万円 (給与形態:年俸制)

■賞与・昇給
賞与:年俸制の為、支給はございません。
昇給:有り

■給与・評価等備考
給与:
 経験・能力により優遇いたします。
年収:選考を通じて上下する可能性があります。
月額:固定手当を含めた表記です。
時間外手当:
 残業時間が月40時間を超えた場合、その超過分について
 別途時間外手当を支給いたします。

■手当
交通費支給(上限3万円/月)、時間外手当

予定勤務地
福岡県福岡市中央区
就業時間
10:00~19:00  フレックスタイム制 コアタイム11:00~16:00
平均残業時間
30時間以上
年間休日
120日
服装
私服
福利厚生

健康保険 / 厚生年金 / 雇用保険 / 労災保険 / 通勤手当 / 年末年始 / 夏季休暇 / 有給休暇

■備考
<福利厚生制度>
・書籍購入(上限税抜3万円/月)
・セミナーへの参加(年5回)
・学習教材費用、受験費用等負担
・ 在宅勤務許容
・私服勤務可
・交通費支給(上限3万円/月)

<休日制度>
・完全週休2日制(土/日)
・祝日
・年末年始休暇
・夏季休暇
・年次有給休暇
・特別休暇

<保険>
・各種社会保険完備

<福利厚生備考>
・学習教材費用、受験費用等負担:会社指定資格の合格が条件
・在宅勤務許容:申請制(会社都合によりオフィス勤務の場合あり)

株式会社スカイディスクの事業内容

製造業向けAIサービスを提供している株式会社スカイディスク(Skydisc, Inc.)は、ヒアリングから目的設定、データ収集、解析などの方法をワンストップで提案。業務改善に向けた運用後の検証にも携わり、クライアントの課題解決に貢献しています。
同社は、製造業で長年培ってきた膨大なノウハウやデータ、解析モジュールを保有。これらを有効利用することで、精度の高い判定結果を導き出せるのが強みです。仮運用後も解析を継続し、さらなる業務改善に努めています。

■AI導入支援サービス「SkyAI」
独自開発したデータ整形・解析モジュールやAI学習モデルライブラリを活用したAIサービスです。ライブラリからクライアントの課題や用件に符合する機能を選択して「SkyAI」内に実装することで、高い精度での判定を実施。難易度の高い作業にSkyAIを適用することで、生産性向上や工数削減を実現しています。

■簡易AI分析アプリケーション「SkyAI N-model」
製造現場のデータをもとに分析方法を検討・選択できる簡易AI分析アプリケーションを搭載したデバイスを提供しています。製造現場に適したAI活用を容易に行えるのが特徴です。

■AI分析ソリューション「SkyAI for Sound」
音に特化したAI分析ソリューションです。学習用音データの前処理や特徴抽出、分析処理を行い、対象音に合う最適なAIモデルを作成。ノイズに強く、ベテランエンジニアしか聞き分けられないような音の判別も可能です。

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