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    【リモート可】数理最適化エンジニア◆東証グロース/数理最適化を使った課題解決【dodaエージェントサービス 求人】

    【リモート可】数理最適化エンジニア◆東証グロース/数理最適化を使った課題解決【dodaエージェントサービス 求人】

    正社員
    35歳以上も歓迎
    転勤なし
    フレックス勤務
    年間休日120日以上
    週休2日制
    退職金制度
    産休・育休取得実績あり
    • 情報更新日:2024/11/11
    • 掲載終了予定日:2025/02/09
    情報提供元: doda

    仕事内容

    具体的な業務内容

    【リモート可】数理最適化エンジニア◆東証グロース/数理最適化を使った課題解決

    【NTTデータ・あいおいニッセイ同和損保と資本業務提携あり/在宅勤務の併用/AIを中心とした統合型ソリューション企業】

    ■募集背景
    〜数理最適化スキルを活かし、ビジネス価値を生み出す〜
    私たちはデータ分析とAIを駆使したコンサルティング事業を展開している企業です。
    最先端技術を活用し、クライアント企業の課題解決をサポートすることで、より良いビジネスの未来を創造しています。
    昨今、データ分析やAI構築だけではなく、数理最適化を使った課題解決を行う案件も増えてきました。
    このような背景の中、アナリティスクコンサルティングの一環として私たちと一緒に課題解決を行う数理最適化スペシャリストを探しています。

    ■職務内容:【変更の範囲:会社の定める業務】
    ・クライアントのビジネスプロセスにおける最適化問題の特定と定式化
    ・数理最適化手法を用いたモデルの開発とシステム実装
    ・解決策の効果測定と改善提案
    ・技術ドキュメントの作成とクライアントへの説明
    ・チームメンバーへの技術指導と知識共有
    ※スキルに応じて数理最適化以外のデータ分析や機械学習モデル構築などの業務をデータサイエンティストとして携わることも可能です

    ■組織構成:
    コンサルティング本部にデータサイエンティスト職またはエンジニア職として所属する予定です。(技術特性およびキャリアビジョンによって決定)
    コンサルティング本部は3つのグループ存在し、データサイエンティスト及びエンジニアが協力しながら、顧客の課題解決に努めています。
    現在は、数理最適化に特化したチームはありません。分析案件チームもしくはプロダクト開発のチームに所属していただきます。

    ■働き方:
    ・ワークライフバランスをうまく取りながら、仕事もプライベートも楽しんでいる社員が多いのが当社の特徴の一つです。
    ・業務後は先端テクノロジーのキャッチアップやスキルアップ、趣味のために時間を費やす社員も多くいます。
    ・社員同士でも主体的に勉強会を開催し、ポータルサイトで情報共有したり、各自スキルアップを行っています。
    ・35歳以下を占める割合が高く、結婚・育児とライフイベントを迎えると男性社員も育児休暇を取得し、公私ともに充実した時間を持てる環境でもあります。また、有給取得率は7割程度です。

    変更の範囲:本文参照

    チーム/組織構成

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

      応募資格

      <最終学歴>大学院、大学卒以上

      <応募資格/応募条件>
      ■必須条件:
      ・アルゴリズム/データ構造についての基本的な知識
      ・数理最適化アルゴリズムの基本的な知識と各種ソルバー(Gurobi、PuLP、SciPy等)を使用した実装経験
      ・ビジネス課題/実装要件から適したアルゴリズムを選定した経験
      ・エンジニア実務経験(2〜3年以上)  ※プログラミング・システム開発
      ・コミュニケーション能力およびチームワークの精神

      ■歓迎条件:
      ・データ分析および機械学習の基本的な知識
      ・競技プログラムへの参加経験

      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:東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー27F
      勤務地最寄駅:京王新線/初台駅
      受動喫煙対策:屋内喫煙可能場所あり
      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(リモートワーク含む)】

      <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

      <労働時間区分>
      フレックスタイム制
      コアタイム:10:00〜15:00
      休憩時間:60分(12:00〜13:00)
      時間外労働有無:有

      <標準的な勤務時間帯>
      9:00〜18:00

      <その他就業時間補足>
      月の平均残業時間は20時間程度

      給与

      <予定年収>
      700万円〜1,200万円

      <賃金形態>
      月給制

      <賃金内訳>
      月額(基本給):467,700円〜822,500円
      固定残業手当/月:115,700円〜177,500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>
      583,400円〜1,000,000円(一律手当を含む)

      <昇給有無>


      <残業手当>


      <給与補足>
      ※経験やスキルにより金額は要相談
      ・賞与:6月・12月(業績に応じて支給)
      ・昇給:6月・12月
      ・その他固定手当について:在宅勤務手当

      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〜(下限日数は、入社直後の付与日数となります)
      年間休日日数124日

      特別休暇、永年勤続休暇、創立記念日休暇、有給休暇(入社日に付与、日数は入社月により変動、半日の取得も可能)

      完全週休2日制

      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、厚生年金基金、退職金制度

      <各手当・制度補足>
      通勤手当:通勤費全額支給
      社会保険:補足事項なし
      厚生年金基金:補足事項なし
      退職金制度:確定拠出制度

      <定年>
      60歳

      <副業>


      <育休取得実績>
      有(育休後復帰率100%)

      <教育制度・資格補助補足>
      資格取得補助制度、通信講座受講料補助制度、セミナー参加費用補助、書籍購入費補助制度、入社後1〜3ヶ月の導入研修(時期や現状スキルにより短くなる可能性あり、応相談)

      <その他補足>
      ・交通費全額支給
      ・企業年金基金
      ・財形貯蓄制度
      ・持株会
      ・永年勤続休暇制度
      ・各種クラブ活動(テニス・ゴルフ・卓球・電子工作部等)
      ・ベネフィットワン
      <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
      TDSE株式会社
      設立 2013年10月
      事業内容
      ■事業内容:
      ビッグデータ・人工知能(AI)を活用したソリューション提供及びAI製品(AIモジュールを含む)の提供
      資本金 833百万円
      売上高 【売上高】1,723百万円 【経常利益】219百万円
      従業員数 127名
      本社所在地 〒1631414
      東京都新宿区西新宿3-20-2 東京オペラシティタワー27F
      URL https://www.tdse.jp/
    • 応募方法