業種 |
ソフトウェア
情報処理 |
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本社 |
京都
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直近の説明会・面接 |
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ソフトウェアリサーチャー(研究職) | 21~25名 |
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プレエントリー候補リスト登録人数 | 65名 |
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採用人数 | 今年度予定 21~25名 昨年度実績(見込) 16~20名 |
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初年度 月収例 |
月27万円程度(月給制) |
選考例 |
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応募・選考時 提出書類 |
OpenES |
職種 | 「ソフトウェアリサーチャー(研究職)」
【具体的な仕事内容】 ・最先端ソフトウェアの研究開発 人工知能、機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、 自然言語処理、ヒューマンインタフェース、組込み制御などの新アルゴリズム研究開発。 【例えば・・・】 ・人(自然知能)の知識処理に当る機械学習、ディープラーニング 画像、音声、言語などのデータに対する判断や認識の精度を飛躍的に高めるコア技術。 ・人(自然知能)の視覚処理に当る画像処理 ものを見分けたり、位置を推測したりする画像認識。またそれを高速に処理するGPUプログラミングなど。 ・人(自然知能)の言語処理に当る自然言語処理 応答に必要な音声認識や情報検索、それらの精度を高める機械学習技術など。 【プロジェクトマッチング方法】 ・お客様からの多様なプロジェクトの中でも、あなたの希望に基づき経験やスキルを最大限に活かすことが できる、あなたに最適なプロジェクトをお任せします。(通勤時間も考慮します。) 【研究開発の進め方】 以下の流れをお客様とともに繰り返すことにより、難解な技術課題を解決します。 ・お客様の全体構想と共に課題をお聞きする。 ・その課題を実現する為の論文等を調査。 ・その調査に基づいてアルゴリズムを実装、試験。 ・その試験結果を解析し、お客様に報告し次の課題を抽出。 この流れを適切な期間の周期で繰り返すことによって、難解な技術課題を徐々に 解決していきます。 結果、最新の理論を実際の問題に適用していく中で、生きた理論や 実際に役に立った技術を習得できます。 【研究開発プロジェクト例】 ◆知識処理関連 ・データサイエンス ・ディープラーニングを使用した地表認識システム ・自然言語処理のための機械学習システム ・数理統計解析による最適化アルゴリズム ・生体化学反応シミュレーションシステム ◆画像処理関連 ・顔画像処理基本アルゴリズム ・運転自動化に向けた交通標識認識アルゴリズム ・3次元画像認識技術 ◆自然言語処理 ・技術文献検索アプリケーション ・音声認識におけるDNNインタフェース新機能開発 ◆その他 ・検査、計測、ロボット等の制御系 ・ユビキタスネットワークロボット技術 |
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入社時研修等 | プログラミング未経験でも、研究で培った課題追究力、論理的思考力等を活かし、技術を習得して活躍できる
充実した研修を実施しており、新卒者の半数はプログラミング未経験者です。 ・入社時人事集合研修 新卒入社者全員が本社ラボに集合して行う、社会人としての心構えやマナー等の基礎研修です。 ・入社時技術研修 開発工程、開発ツール、開発言語、専門技術の研修。上司や先輩メンターと相談しながら、自分に 合った具体的な目標を自身で設定し、実行していきます。 ・OJT 自身に最適な入門としてのプロジェクトにて、先輩社員の指導のもとOJTを行います。段階的に、 技術や仕事の進め方のレベルアップを行っていきます。 ・メンター制 内定者研修、配属ラボでの技術研修、OJT等を先輩社員がきめ細かくサポートします。 |
勤務地 | 勤務地は希望を考慮します(原則、住居の移動を伴う転勤はありません)。
◆とめ研究所ラボ ・京都本社ラボ:京都市下京区中堂寺南町134 ・京阪奈ラボ :京都府相楽郡精華町光台1-7 ・名古屋ラボ :名古屋市中区金山5-11-6 ・横浜ラボ :横浜市保土ケ谷区神戸町134 ・東京ラボ :川崎市高津区坂戸3-2-1 ・筑波ラボ :千葉県柏市中央1-1-1 ◆客先プロジェクトオフィス ・関西地区 :京都、滋賀、大阪、奈良、兵庫など ・東海地区 :愛知、岐阜、三重など ・関東地区 :東京、神奈川、埼玉、千葉、茨城など |
勤務時間 | 9:00~18:00/休憩1時間
<月平均残業時間:エンジニア職> ・2020年度: 8時間 ・2019年度:11時間 ・2018年度:14時間 |
採用ステップ・スケジュール | 【一次選考】応募時選考(応募時のプロフィール情報等)
リクナビ2022へのプレエントリーを一次選考への応募として扱います。 ↓ 【二次選考】書類選考(履歴書、研究経歴書、論述課題、スキルチェックシート) ↓ 【三次選考】面接選考(筆記試験、会社説明、面接) ↓ 【内定】 ・通年、随時応募を受付します。 年度末に近い場合、2022年4月に間に合うように迅速に選考します。 ・一次選考から内定まで、1~1.5カ月で選考します。 ・内定通知の後、特別な場合を除いて2週間以内にご回答をお願いしています。 ・書類選考の提出書類詳細につきましては、一次選考を通過されました後にお知らせいたします。 ・面接選考の際に、会社の詳しい説明、質疑応答を行います。 ・面接は複数回実施する場合があります。また、遠方にお住まいの場合、オンラインや電話による 面接を実施する場合もあります。 |
採用活動開始時期 | 採用活動の開始は3月以降です。 |
給与 | 2020年度実績
・博士課程修了者/月給25万円(別途外勤手当2万円支給) ・博士課程単位取得退学者/月給25万円(別途外勤手当2万円支給) ・別途残業手当全額支給 |
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昇給 | 原則年1回、能力、業績による |
賞与 | 原則年2回(7・12月)、成果、業績による |
諸手当 | 通勤手当
外勤手当 資格手当(職能資格に対する手当) 役付手当 共働き保育所手当 |
保険 | 各種保険完備
・雇用保険 ・労災保険 ・健康保険(中部アイティ産業健康保険組合加入) ・厚生年金 |
福利厚生 | ・健康保険組合契約保養施設(セラヴィリゾート泉郷)
・結婚・出産祝い(最大3万円相当の品物) ・資格取得奨励金制度(当社の認定する資格取得時に一時金を支給) ・図書購入制度(毎年エンジニア向けに各ラボ共通図書を会社購入) ・勉強会テキスト購入支援(必要に応じて会社が教科書を購入) ・創業記念日表彰 ・社内表彰(春と秋) |
休日休暇 | ◆休日
年間休日125日 ・完全週休2日(土・日) ・祝日 ・年末年始休日 ・夏期休日 ◆休暇 ・年次有給休暇 ・時間制有給休暇 ・チータン休暇(年次有給休暇付与前の休暇) ・創業記念日特別休暇 ・慶弔休暇 ◆育児休業等 ・産前・産後休業 ・育児休業(男性には妻の出産予定日から4週間は取得を推奨) ・介護休業 |
キャリアプラン | 入社して基礎技術を取得します。次にPG(プログラマー)として実プロジェクトを担当し、実際の研究開発
経験を積み上げます。その後、研究開発PL(プロジェクトリーダー)やPM(プロジェクトマネージャー) またはTL(チームリーダー)や係長、グループリーダー等を目指します。 マネージャー職群として、社員がそれぞれの持ち味を十分に発揮し進化できるよう、専門職、指導職、管理職 の3つのコースからなる、柔軟なキャリアプランを整えています。 また、キャリアコンサルティングの仕組みとして、半年に1回、直属の上司とキャリア面談があります。 |
人材育成 | 当社は人材育成を重点課題として、総合人材研修制度を設け、育成体制の充実と体系的な研修を実施してい
ます。 ・人事研修 入社時研修、階層別研修、資格昇格人事研修、役職昇進研修等です。 ・技術研修 入社時技術研修、プロジェクトとプロジェクトの間に実施する技術補強研修等です。 ・技術会議 所属グループで毎月開催する担当プロジェクトの技術を中心とした業務報告会議です。 ・勉強会 課題を共有するエンジニアがグループで開催する勉強会です。 微分方程式の数値解法勉強会、ディジタル画像処理勉強会、データサイエンス勉強会 など、技術、数学等の勉強会を幅広く実施しています。 ・技術祭り 日ごろの研鑽の成果を発表する技術者のお祭りです。 1年に1回開催しており、毎回各自の発見があるイベントです。 ・資格取得奨励金制度 資格取得時に奨励金を支給する制度です。 ・eラーニング 豊富なコースの中から受けたいコースを自由に選択して受講が可能です。 ・SE研修 顧客への提案力、課題分析力向上などのSE入門研修を実施しています。 |
試用期間 | あり
入社後6か月間(待遇は本採用時と変更なし) |
過去3年間の新卒採用者数・離職者数 | - | ||||||||||||
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過去3年間の男女別新卒採用者数 |
3年以内男性採用割合:86.3%
3年以内女性採用割合:13.7% |
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平均勤続年数 | - | ||||||||||||
平均年齢 | 36.8歳(2020年3月31日時点)
エンジニア職
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研修 | あり:
・人事研修(階層別研修、資格昇格人事研修、役職昇進研修等) ・技術研修(プロジェクトとプロジェクトの間に実施する技術補強研修等) |
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自己啓発支援 | あり:
資格取得奨励金制度 勉強会支援 図書購入制度 技術祭り eラーニング |
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メンター制度 | あり | ||||||||||||
キャリアコンサルティング制度 | あり:
半年に1回、直属の上司とキャリア面談があります。 |
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社内検定等の制度 | なし | ||||||||||||
月平均所定外労働時間 | 8.0時間(2020年度実績)
:エンジニア職
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有給休暇の平均取得日数 | 9.3日(2019年度実績) | ||||||||||||
育児休業取得者数(男女別) |
(2019年度実績)
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役員・管理職の女性比率 |
(2020年3月31日時点)
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受動喫煙対策 | 屋内喫煙可能場所あり |
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