仕事内容
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>
・生成AIを活用した検索システムの開発
・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発
・クライアントのAI人材教育のための伴走支援
・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
・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
<開発環境/使用ツール>
・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他
<入社後の配属先と研修内容>
■AIビジネス部
入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発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
AIビジネ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や入社時点での実力に応じて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
・AI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。
| 求人案件名 | 【AIエンジニア/未経験歓迎】AI時代の最前線でキャリアを切り拓く |
|---|---|
| 職種 | ITエンジニア |
| 職業 | SE(Web・オープン系) |
| 求人企業名 | 株式会社分析屋 |
| コーポレートサイトURL | https://analytics-jp.com/ |
| 企業概要 | サマリー:データ分析 システムインテグレーション |
| 設立年月日 | 2011年8月1日 |
| 資本金 | 1,000万円 |
| 従業員数 | 301〜500名 |
| 配属部署 | |
| 配属部署詳細 | |
| 募集背景 | 設立から15年目。今回は、AI領域のさらなる事業拡大・組織強化を見据えての増員募集です。成長期である今、核となるAIエンジニアに入社していただき、新たな知識・技術を活かし視野を広げることで、分析業務の強化を図りたいと考えています。また、将来的には新事業及び新サービスの立ち上げにおいても中核を担っていただけることを期待しています。 |
| 仕事内容 | 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> ・生成AIを活用した検索システムの開発 ・ワークフローを自動化するAIエージェントの開発 ・クライアントのAI人材教育のための伴走支援 ・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 ・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 <開発環境/使用ツール> ・AWS/Azure/GCP/Python/Docker 他 <入社後の配属先と研修内容> ■AIビジネス部 入社後に所属となるAIビジネス部は、最新のAI関連技術を応用してお客様のデータ利活用や業務効率化をしている部門です。機械学習や深層学習のPoCから、生成AIを活用したAIエージェントの開発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 AIビジネ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や入社時点での実力に応じて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 ・AI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。 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 試用期間(ヶ月) | 6ヶ月 試用期間の補足 期間中条件の変動なし |
| 勤務時間 | 始業時間:9:00~終業時間:18:00 (休憩時間:60分) |
| 時間外労働 | 有り |
| 年収 | 317万円 ~ 403万円 |
| 賃金制度 | |
| 月給 | 円 ~ 円 |
| 裁量労働制・固定残業代制 | |
| 待遇条件・昇給賞与 | 想定年収 3,170,000円 -4,030,000円 【内訳】 ①基本給+②稼働手当+③残業代 ①24万円~ ②2万4千円~9万6千円程度 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 【年収例(残業10時間相当)】 1)学生時代や個人学習でAI領域に関わっている 月給(①24万円+②2万4千円+③2万円)×12か月=340万円 2)AI領域以外でのITエンジニア経験2年または2名以上のチームでリーダー経験あり 月給(①24万円+②9万6千円+③2万6千円)×12か月=434万円 【賞与】 業績賞与により入社2年目以降、年1回支給されることがある ・昇給:年2回 ・昇格:年2回 ・賞与:年1回 ・通勤手当(実費)※月上限3万円 ・時間外勤務手当 ※固定残業なし、⽉平均15時間! ・在宅手当 ・休日勤務手当 ・深夜勤務手当 ・組織貢献手当※2年目以降 ・子ども手当 <勤務時間> 9:00~18:00 休憩1時間 ※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。 |
| 福利厚生 | ・各種社会保険完備(雇用、労災、健康、厚生年金) ・退職金制度(確定拠出年金) ・社内懇親会(2ヶ月に1回)※費用は会社負担 ・資格取得支援制度 ・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 <その他 労働環境> ・経産省健康優良法人2020~2025(中小規模法人部門)に認定 ・労働衛生委員会にて毎月残業時間の管理を実施、各上長へ指導の徹底 ・2か月に1度の社内懇親会を活用した社員同士の交流あり ・私服勤務OK ※プロジェクトによる ・他、技術スキルアップ学習会、読書会の開催 |
| 喫煙環境 | その他 本社:屋内全面禁煙 屋外喫煙スペース有り 常駐:勤務先により異なる |
| 休日休暇 | 有給休暇:有 入社6ヶ月後より 10 日付与 ・完全週休2日制(土日) ・祝日 ・創立記念日(8月15日) ・年末年始休暇 ・年次有給休暇 試用期間終了後 ・慶弔休暇 ・産前/産後休暇 ・育児休暇 ・サポート休暇(有給取得前休暇3日間) 年間休日 123日 |
| 勤務地 (都道府県) | 東京都 |
| 勤務地住所 | 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。 |
| 転勤の有無 | 無し |
| 必須要件 | ・必須要件1(以下のうちいずれか) -機械学習・AI・生成AIの実務経験(前職の付帯業務など) -機械学習・AI・生成AI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・AI・生成AIフレームワークやライブラリの使用経験 (TensorFlow/ PyTorch/ scikit-learn/ NumPy/ Pandas/ LangChain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 |
| 歓迎/尚可 | (実務/学習経験問わず) -SQL, Python, Rなどでのデータエンジニアリングやデータ分析の経験 -統計学に関する知識(統計検定2級相当) -G検定・E資格保持者 -クラウドサービスに関する知識(AWS CLF、AWS SAA、AWS MLA、AWS MLS、AWS SAP、GCP PMLE、GCP PCA相当) -生成AIを活用したシステムの構築経験 |
| 選考プロセス | 1.書類選考 2.一次面接 3.内定 ※状況により異なります。 現在基本的にはオンラインにて選考を完結しております。 書類選考から内定までは2週間の想定をしております。 |

