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    • 株式会社マクロセンドの求人情報(【インフラエンジニア】機械学習(AI)・データ分析のクラウド基盤構築/リモート可/平均残業月10h【dodaエージェントサービス 求人】)

    株式会社マクロセンド

    【インフラエンジニア】機械学習(AI)・データ分析のクラウド基盤構築/リモート可/平均残業月10h【dodaエージェントサービス 求人】

    【インフラエンジニア】機械学習(AI)・データ分析のクラウド基盤構築/リモート可/平均残業月10h【dodaエージェントサービス 求人】

    正社員
    学歴不問
    第二新卒歓迎
    転勤なし
    年間休日120日以上
    週休2日制
    産休・育休取得実績あり
    • 情報更新日:2024/10/04
    • 掲載終了予定日:2024/12/15
    情報提供元: doda

    仕事内容

    具体的な業務内容

    【インフラエンジニア】機械学習(AI)・データ分析のクラウド基盤構築/リモート可/平均残業月10h

    〜データサイエンス領域で技術選定から構築まで幅広く取り組むインフラエンジニアとしてキャリアアップしていきませんか?〜

    ■職務内容:【変更の範囲:無】
    化学、医療、小売り、サービス、流通業界等の大手企業様のデータを利活用するためのクラウド基盤構築をご担当いただきます。
    決まった製品/環境はなく、プロジェクトごとに最適解を調査、選定するところから携わることができる裁量の大きな仕事です。
    <想定業務>
    ・顧客業務や課題の理解
    ・使用製品の選定
    ・クラウドインフラ(AWS, GCP, Azure)の設計、環境構築
    ・DWH、データレイクの構築
    ・ビッグデータ収集の支援
    ・ダッシュボードの作成、データの可視化
    など

    ■採用背景:
    生成AIやDX化などデータ利活用への注目が高まっている現在、エンドユーザーとのお取引が増え、インフラ環境構築から行うことも増えたため、インフラに強みを持ったエンジニアを増員することになりました。

    ■当社の進行PJ例:
    ・農作物の土壌と種から過去データを用いて農家様への育成方法のレコメンド
    ・ホテル向けの需要や適正価格のデータ分析
    ・新素材メーカー様に向けた化学化合物の最適化シュミレーションAI
    ・ロボティクス案件 ROS

    ■組織構成:
    ・エンジニアは29名で構成されております。
    (20代:13名、30代:11名、40代:5名)

    ■当社について:
    【データサイエンス+エンジニアリングで面白い選択肢がたくさん】
    クライアントのこれまでのデータを今後のビジネスに活かすために、システム開発やサービス提供できるのが当社の強みです。その他、下記のようなスキルも身につきます!
    ・データサイエンスや機械学習に関する技術知見
    ・最先端技術領域の技術活用経験
    ・幅広い業界のドメイン知識
    ・顧客との折衝能力やプレゼン能力

    【働きやすさ】
    ・8割がリモート!必要い応じて出社するハイブリッド型勤務
    ・残業は月10時間程度。完全週休2日制でプライベートも充実

    変更の範囲:本文参照

    チーム/組織構成

    その他プロジェクト事例

    開発環境

    • 募集要項
    • 求人情報
    • 企業情報
    • 応募方法
    • 募集要項

      応募資格

      学歴不問

      <応募資格/応募条件>
      ■必須条件:
      ・サーバ設計構築のご経験者(クラウド経験不問)
      ・相手視点で物事を考え、課題解決のためのシステム選定や提案をしていきたい方

      雇用形態

      正社員

      勤務地

      東京23区、その他東京都

      <勤務地詳細>
      本社
      住所:東京都新宿区新宿4-3-17 FORECAST新宿SOUTH5F CrossCoop内
      勤務地最寄駅:各線/新宿駅
      受動喫煙対策:屋内全面禁煙
      変更の範囲:本文参照
      交通

      <勤務地補足>
      【変更の範囲:会社の定める事業所】

      <転勤>


      <在宅勤務・リモートワーク>
      相談可

      <オンライン面接>

      勤務時間

      <勤務時間>
      9:00〜18:00 (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

      <その他就業時間補足>
      ※就業時間は、参加するプロジェクトにより異なります

      給与

      <予定年収>
      500万円〜760万円

      <賃金形態>
      月給制

      <賃金内訳>
      月額(基本給):267,300円〜405,000円
      固定残業手当/月:62,700円〜95,000円(固定残業時間30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>
      330,000円〜500,000円(一律手当を含む)

      <昇給有無>


      <残業手当>


      <給与補足>
      ※経験・スキル・前職の給与等を考慮して優遇します。予定年収はあくまで入社初年度の目安です。
      ※賞与:年2回(年間で基本給の4〜7カ月分を支給)
      ※給与改定:年1回(2月)

      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。

      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〜20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127日

      年末年始休暇(6日間)、夏季休暇(3日間)、年次有給休暇、慶弔休暇、産前産後休暇


      完全週休2日制

      待遇・福利厚生

      通勤手当、家族手当、住宅手当、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:月5万円まで
      家族手当:扶養配偶者10,000円、子一人5,000円
      住宅手当:20,000円/月
      社会保険:補足事項なし

      <定年>
      65歳

      <育休取得実績>


      <教育制度・資格補助補足>
      テクニカルアップの研修、統計学研修、データ分析研修、リーダー研修、コミュニケーションスキルの研修、会社推奨の資格取得補助

      <その他補足>
      図書購入手当(動画コンテンツ、e-learningも可)、社員旅行、社員懇親会、社員サークル活動、MVP賞
      <雇用形態補足>
      期間の定め:無

      <試用期間>
      6ヶ月

    • 求人情報

      注意事項

      この求人は採用企業からdodaがお預かりしている求人情報です。
       (1)ご応募にはエージェントサービスへのご登録が必要です。
       (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、
      汎用的な内容としていただくことをお勧めいたします。
       (4)ご応募についての合否に関わるご連絡は、この求人情報を担当するdodaの案件担当から行います。
       ※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

      会社情報
      株式会社マクロセンド
      設立 2012年12月
      事業内容
      ■企業概要:
      当社は、2012年に設立されたシステム開発会社です。Pythonでのアプリ開発を得意としており、中でもAI開発データ分析でご評価を頂いております。これまで数多のAIソリューションを開発・提供してきた実績を持っております。

      ■事業内容:
      ◆システム開発
      機械学習モデル構築
      AI(人工知能)技術を活用した各種ソフトウエア開発
      AWS、GCPでのインフラ構築
      BIシステムの導入、構築、保守サービス
      AR・VR関連システム開発
      AWSを使ったビッグデータ分析
      ROSを活用したロボット操作

      資本金 10百万円
      売上高 【売上高】370百万円 【経常利益】40百万円
      従業員数 43名
      本社所在地 〒1600022
      東京都新宿区新宿4-3-17 FORECAST新宿SOUTH5F CrossCoop内
      URL https://macro-send.com/
    • 応募方法