募集要項

応募資格

学歴不問

＜応募資格/応募条件＞
必須条件：製造業での以下いずれかの実務経験をお持ちの方（複数該当歓迎）
・機械、電気、PLC、ロボット、画像、MESなど、製造現場に関するいずれかの実務経験
・製造装置・FA設備・半導体装置などの設備導入・改善を主担当として推進した経験
・画像検査（外観検査）やセンサデータを用いた品質検査・異常検知の知見
・ロボット（産業用ロボット／協働ロボット）や搬送設備の制御・導入経験
・タッチパネル（HMI）設計や、設備向けソフトウェアの設計・調整経験

雇用形態

正社員

年収・給与

＜予定年収＞
500万円〜1,000万円

＜賃金形態＞
月給制

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：309,279円〜618,557円
固定残業手当/月：107,388円〜214,777円（固定残業時間45時間0分/月）
超過した時間外労働の残業手当は追加支給

＜月給＞
416,667円〜833,334円（一律手当を含む）

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
※経験、スキル、年齢を考慮の上、当社規定により決定
※年収構成：月給×12ヶ月
人事評価：年2回※評価に応じて給与改定を実施

賃金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(月額)は固定手当を含めた表記です。

勤務地

大阪市、その他大阪府
＜勤務地詳細＞
大阪営業所
住所：大阪府大阪市淀川区宮原4-3-7 MPR新大阪ビル4F
受動喫煙対策：屋内全面禁煙
変更の範囲：会社の定める事業所

交通

＜転勤＞
無

＜オンライン面接＞
可

特徴

• 学歴不問
• 第二新卒歓迎
• 35歳以上も歓迎
• 転勤なし
• 年間休日120日以上
• 週休2日制

勤務時間

＜勤務時間＞
8:45〜17:45 （所定労働時間：8時間0分）
休憩時間：60分
時間外労働有無：有

待遇・福利厚生

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：補足事項なし
社会保険：補足事項なし

＜教育制度・資格補助補足＞
-

＜その他補足＞
関東ITソフトウェア健康保険組合
＜雇用形態補足＞
期間の定め：無

＜試用期間＞
6ヶ月
使用期間中の労働条件変更なし

休日・休暇

完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇10日〜（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります）
年間休日日数122日

年末年始休暇、有給休暇

完全週休2日制

注意事項

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　（2）採用条件に合致した方については、ご入力いただいた情報にて、そのまま企業への応募手続きをいたします。
　（3）求人への応募ごとに登録情報を変更することはできかねますため、登録情報は各求人へ最適化した内容ではなく、
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　※ご経験やご経歴などから、この求人情報へのご応募がいただけない場合があります。あらかじめご了承ください。

企業情報

社名

株式会社VRAIN Solution

業種

ソフトウェア・情報処理

事業内容

「モノづくりのあり方を変え、世界を変えていく」をミッションに、2020年設立した ”製造現場のインテグレーター” を目指す会社です。
製造業のインテグレーターとは：
国際競争の激化や人手不足など、深刻な課題を抱える製造業では、デジタル活用による業務効率化・生産性向上が求められています。
そこで私たちは、製造現場の自動化及び省人化を支援するべく、自社開発のAI技術を活用したソフトウェアプロダクト + ハードウェアの両軸で工場ラインのインテグレーション提案を行い、工場現場実装を通じた課題解決型ソリューションを提供しています。
現在は外観検査事業およびコンサルティング事業を中心に事業拡大しており、今後も製造現場における様々な課題解決に向けた、自社製のAIソフトウェア×IoTによる新たなソリューション領域へと事業を拡大していきます。

-主な事業内容-
画像処理・アルゴリズム開発事業
ハードウェア開発事業
コンサルティング事業
共同開発・技術支援事業

サービス概要　詳細URL　https://vrain.co.jp/service/
AI学習アプリケーション　　　　　Phoenix Vision
AI外観検査プリケーション　　　　Phoenix Eye
AI異音振動検査アプリケーション　Phoenix Analyzer

Phoenix紹介動画
https://www.youtube.com/watch?v=O3e0R_g5KUQ

当社の強み
大手FA企業出身メンバー達のノウハウを元にした現場対応力があります。
今後は複数工場、複数ラインへの導入や、複数プロダクトの導入ラインアップの拡大を行い、海外への展開も視野に入れています。

代表メッセージ
日本の製造業界ではデジタルによる業務効率化が求められていますが、日本を代表する大企業でさえ、現場ではデジタル活用が進んでいない現状を目の当たりにしてきました。
「データ利活用の価値が分からない」「ビッグデータの扱い方が分からない」
「AIなど高度な分析手法が分からない」「従来の技術と何が違うのか、どのような時に活用すべきか分からない」
このような"分からない"を解消することが企業にデジタル活用を浸透させ、生産性向上・競争力強化の実現に寄与すると確信しています。