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】
即日スタート・経験者優遇・Wワーク可能・10時以降出社OK・週休2日制・土日祝日休み・交通費支給・社会保険完備・住宅手当・退職金制度・その他特別制度あり
募集要項
| 職種 | 機械学習テックリードエンジニア |
|---|---|
| 仕事内容 | 【雇入れ直後】 LOVOTは自分で考え、生き物のように自律でふるまう家族型ロボットです。 搭載された50種類以上のセンサー情報・過去の行動結果を利用して行動を計画し、リアルタイムに動作を選択します。 テックリードエンジニアには機械学習に関連するコア技術の開発に携わっていただきます。環境認識、移動制御といった各技術領域も含めたシステム全体の設計を含め、開発チーム全体の効率化など幅広い視点で仕事を進めます。 【具体的な業務内容】 テックリードやアーキテクト、もしくは以下のような高度な技術的課題を解決する役割を担っていただきます。 ・機械学習モデルの設計、開発、および実装 ・データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルの評価と最適化 ・本番環境での機械学習システムの実装とメンテナンス ・チーム内外との技術的なコミュニケーションと知識共有 ・最新の機械学習技術のリサーチと実装検証 ・長期間にわたってメンテナンス可能なソフトウェアの設計 ・プロダクトの品質を向上させるための設計レビュー、コードレビュー 【変更の範囲】 変更の範囲： 入社後2年間は開発職に従事いただく予定です。 その後はご本人の特性により当社業務全般に変更の可能性があります。 |
| 雇用形態 | 正社員 |
| 給与 | 年収 4,500,000円 〜 10,000,000円 |
| 給与詳細（年収例）・手当 | 【年収】4,500,000円~10,000,000円 【月収】321,428円~714,285円 賞与あり 6月・12月に賞与として1／14ずつ支給 時間外労働の有無にかかわらず、45時間分の時間外手当として82,575円~183,500円を支給 【想定給与】 ・年収：450~1000万円（前職給与と社内規程を考慮の上決定） ・毎月1／14ずつ支給し、6月・12月に賞与として1／14ずつ支給 ・月額：321,428~714,285円 （内訳）基本給：238,853~530,785円 固定残業代：82,575~183,500円 （45時間相当） ・普通残業手当、休日出勤手当、深夜勤務手当の合算額が固定残業代を超過した場合別途残業手当を支給 |
| 研修・試用期間 | 6か月 試用期間中の労働条件の変更：無 |
| 待遇・福利厚生 | 【福利厚生】 ・企業型確定拠出年金制度有 （全社員の口座を開設し、全社員に対して会社から毎月1,000円の掛け金あり） ・受動喫煙防 措置：屋内完全禁煙 【その他要件】 ・働き方：出社とリモートワークが半々程度のハイブリットな働き方 （フルリモートワークはなし、社員の方は必要なときは出社いただけることが条件となります。） ・会社から2.5km圏内で自転車通勤、または800m以内で徒歩通勤の場合、住宅手当あり ・副業可能 （条件） ・事前申告必要 ・業務時間外であること ・他社に雇用されないこと（業務委託契約等であること） 【交通費など】 通勤費支給（1か月の定期代で月￥30,000が上限） 【諸手当】 【諸手当】 通勤手当有（1か月の定期代で月￥30,000が上限） |
| 勤務地 | 東京都中央区日本橋浜町3-42-3 住友不動産浜町ビル(受付7階) |
| 通勤アクセス | 都営地下鉄新宿線 浜町駅から徒歩8分 東京メトロ半蔵門線 水天宮前駅から徒歩14分 各線 人形町駅から徒歩15分 |
| 勤務時間 | 10:00~19:00（残業：社全体の平均： 20~30時間） 【休憩時間】1時間 ※働き方：専門業務型裁量労働制 |
| 休日・休暇 | 【休日・休暇】 ・休 ： 、祝 ・その他休暇：年次有給休暇、慶弔休暇、年末年始休暇 【年間休日日数】 121日 |
| 応募条件 | 【必須スキル・経験】 ・機械学習・深層学習の基礎的な理解と実装経験（3年以上） ・Python、PyTorch／TensorFlowなどの機械学習フレームワークの実務経験 ・データ分析、統計解析の知識と経験 ・Linux環境での開発経験 ・チーム開発におけるGit／GitHubの使用経験 【歓迎スキル・経験】 ・クラウドプラットフォーム（AWS／GCP）での機械学習システム開発経験 ・MLOpsツールの活用経験 ・コンピュータビジョン、自然言語処理、強化学習いずれかの専門知識 ・ロボット制御における機械学習モデルの実装経験 ・GPUメモリ使用量を考慮したモデル最適化の経験（モデル圧縮、量子化、分散学習など） ・機械学習関連の論文執筆・国際会議での発表経験 ・博士号取得者（機械学習関連分野） 【求める人物像】 ・新しい技術への強い興味と学習意欲を持っている方 ・データドリブンな思考ができ、問題解決に粘り強く取り組める方 ・チームメンバーと積極的にコミュニケーションが取れる方 ・ビジネスインパクトを意識しながら技術的な提案ができる方 |
| 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】無 |