経験者募集！これまで培った経験・スキルを存分に発揮してください！
アピールポイント！
【求人の特徴】
女性が活躍・学歴不問・即日スタート・経験者優遇・駅から徒歩5分以内・10時以降出社OK・フレックスタイム制・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・育児支援制度・退職金制度・研修あり・その他特別制度あり
募集要項
| 職種 | 【東証マザーズ上場】組込画像処理エンジニア(リーダ候補) |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 ■職務内容 【機械学習・画像認識等最新技術を用いた組込ソフトウェア開発/大手メーカからの直接受注】 ■業務内容： 組込画像処理エンジニアとして、最新ハードウェア上での開発環境整備等低レイヤからミドルウェアやアプリの高レイヤまで幅広く対応するプロジェクトに参画します。 まずは技術的なキャッチアップを行い、将来的にはチームリーダとして活躍して頂くことを想定しています。 画像上での信号処理やディープラーニング等の機械学習等、先進技術も扱っていきます。 ■業務の特徴： 配属部門では最新の機械学習アルゴリズムを用いた画像認識ソフトウェア開発に注力しているため、自社技術者と連携して最新技術を深堀りしながら、顧客へ新規提案を行うことが可能です。 ■経営戦略： ・各種の専門分野に特化した技術力、組織力を身に付け、全方位的にあらゆるユーザーニーズに対応できる企業体質をより充実、強化する。 ・常にベンチャー精神を忘れる事なく、新しい事に挑戦出来る機動力と創造力を備えた組織体制を作り、時代の流れを読み取る事が出来る人材を育成する。 ■同社の魅力： 同社では残業が平均20時間（あっても1日1時間程度）のため、プライベートと仕事の両方を充実させることが可能です。また、独自カリキュラムの研修制度や自己啓発支援制度も用意しており、スキルアップをサポートしています。 ■配属先 ソリューション事業部 先進技術ソリューション部 【変更の範囲】 なし |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 4,000,000円 〜 8,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】4,000,000円~8,000,000円 ※. ■月給(基本給) \287,000 ~ ■固定残業/月 20H ■固定残業金額/月 46,000 【賃金形態】 月給制 【昇給有無】 有 【給与補足】 ※給与詳細は、同社規定に従い、スキル・経験年数に準じて決定します。 ▼昇給：年1回（4月）※個人の成績、会社業績により査定 ▼賞与：年2回（7月、12月） ▼決算賞与制度（会社業績に応じ支給） 予定年収はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。 月給は固定手当を含めた表記です。 |
| 研修・試用期間 | 3ヶ月 |
| 待遇・福利厚生 | 【待遇・福利厚生補足】 ・退職金制度（定年後再雇用制度） 【教育制度・資格補助補足】 ・独自カリキュラムの研修制度：3ヶ月間のWeb研修（Java等）その後3ヶ月間のOJT研修 ・自己啓発支援制度：各資格レベルにより、受験料補助から助成金を用意 ・外部セミナー受講可 【その他補足】 ・健康診断（年1回） ・神奈川県情報サービス産業健康保険組合提携の各種保養施設 ・表彰制度 【諸手当】 通勤手当：同社規定に基づき支給（上限月10万円まで）、技術資格手当、職務手当、役職手当、交代勤務手当 |
| 勤務地 | 神奈川県厚木市 本厚木（現在はコロナ禍のため在宅勤務） |
| 勤務時間 | 8:30~17:30（残業：平均20時間（あっても1日1時間程度）） |
| 休日・休暇 | 完全週休2日制(かつ土日祝日)、有給休暇10日 20日、夏季休暇（3日）、年末年始休暇（5日）、その他会社指定日、特別休暇、有給休暇（入社6ヶ月経過後10日 最高20日）、慶弔休暇、育児・介護休暇 【年間休日日数】 120日 |
| 応募条件 | ■必須スキル ・C/C++での開発経験 ・以下の経験(数字が若いほど望ましい) 1. 画像分野での信号処理 - ハードウェアからの画像データの取得や加工 2. ソフトウェア高速化 - x86, ARM, GPUなどでの高速化 - 並列化 3. OpenCVやOpenGLの使用経験 ■任意スキル ・Python, C#などの開発言語 GitHubを使ったコード管理 SoCやFPGAの知識やデバイスドライバ開発などハードウェア寄りの知識 画像処理系機械学習・ディープラーニングの知識 ■下記経験は大歓迎 ・開発プロジェクトにおけるリーダ経験 - 企業・研究所で数個のプロジェクトに参加、リーダー/サブリーダー経験 - プロジェクト管理/補助の経験 ■求める人物像 ・開発メンバー、顧客とのコミュニケーションが適切にとれる ・先を考えて行動できる(計画性) ・在宅勤務でも自己管理ができること（在宅勤務の可能性あり） ■最終学歴 大学院、大学、高等専門学校 |
| 受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】喫煙専用室設置 |