15年連続黒字■AI開発に強み/AIエンジニア
求人情報
職種
システムエンジニア（Web・オープン・モバイル系）
年収
350〜900万円
給与形態：月給制 / 昇給：有り / 賞与：年2回
30歳 マネージャ 月給425,000円（基本給282,630円、役割給125,000円、みなし残業代〈固定残業代30時間分〉17,370円※1） ※1：固定残業が月30時間を超える場合は、その超過分が追加支給。 28歳 大学院了入社3年 リーダ 月給305,000円（基本給235,100円、役割給10,000円、みなし残業代〈固定残業代30時間分〉59,900円※2) ※2：固定残業時間が月30時間を超える場合は、その超過分が追加支給。
給与形態：月給制 / 昇給：有り / 賞与：年2回
30歳 マネージャ 月給425,000円（基本給282,630円、役割給125,000円、みなし残業代〈固定残業代30時間分〉17,370円※1） ※1：固定残業が月30時間を超える場合は、その超過分が追加支給。 28歳 大学院了入社3年 リーダ 月給305,000円（基本給235,100円、役割給10,000円、みなし残業代〈固定残業代30時間分〉59,900円※2) ※2：固定残業時間が月30時間を超える場合は、その超過分が追加支給。
仕事内容
機械学習技術を利用したデータ分析業務を担当して頂きます。
■農家の野菜育成サポート：
実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など
野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。
技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。
■加工製品の性能予測：
原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。
これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。
技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。
■アイドルグループのブログ解析：
特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、どのようなファン層を集められるか分析します。
技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。
■ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測：
過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。
この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。
■農家の野菜育成サポート：
実の熟度、茎、葉の健康状態、害虫の有無など
野菜の育成状況をディープラーニングを用いて、判定します。
技術要素としては、Python, Chainer, OpenCVを使用します。
■加工製品の性能予測：
原材料を組み合わせにより、生成される加工製品の品質をディープラーニングを用いて、予測します。
これにより、製品研究・開発業務の効率化を実現します。
技術要素としては、Python, TensorFlow, Kerasを使用します。
■アイドルグループのブログ解析：
特定のアイドルのブログの特徴を、自然言語解析により把握し、どのようなブログ（文章）を掲載すれば、どのようなファン層を集められるか分析します。
技術要素としては、Python, トピックモデル分析を使用します。
■ワールドカップ、オリンピックの視聴率予測：
過去の視聴率、番組名、時間帯、局名などから、視聴率を予測します。
この結果を元に、最も視聴率の取れる試合の放送権を推奨します。
必須スキル
・統計学、もしくは、機械学習を用いたデータ分析の実務経験１年以上
・Webシステム、アプリ開発の実務経験が1年以上
もしくは、Webシステム運用保守の実務経験が1年以上
・Pythonでの実務経験が1年以上
・Linux, Unix上での実務経験が1年以上
・SQLを利用した実務経験が1年以上
・実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること
（座学だけでなく、実際にデータを用いた統計学や機械学習による分析の実践等）
・Webシステム、アプリ開発の実務経験が1年以上
もしくは、Webシステム運用保守の実務経験が1年以上
・Pythonでの実務経験が1年以上
・Linux, Unix上での実務経験が1年以上
・SQLを利用した実務経験が1年以上
・実践的なデータ分析の自己啓発学習をしていること
（座学だけでなく、実際にデータを用いた統計学や機械学習による分析の実践等）
歓迎スキル
・Pythonでの実務経験
・ディープラーニングを利用した実務経験
・TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnフレームワークでの実務経験
・クラウドサービス上でのデータ分析基盤構築経験
・SQLによるデータ加工経験
・統計学の基礎知識
・機械学習、ディープラーニングの基礎知識
・TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnなどフレームワーク基礎知識
・ディープラーニングを利用した実務経験
・TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnフレームワークでの実務経験
・クラウドサービス上でのデータ分析基盤構築経験
・SQLによるデータ加工経験
・統計学の基礎知識
・機械学習、ディープラーニングの基礎知識
・TensorFlow, Keras, Chainer, scikit-learnなどフレームワーク基礎知識
求める人物像
・技術を学ぶ事が大好きで、高い成長意欲をお持ちの方
・スキルアップ/市場価値向上の為に、自己学習出来る方
・コミュニケーションをきっちり行える方
・スキルアップ/市場価値向上の為に、自己学習出来る方
・コミュニケーションをきっちり行える方
勤務地
東京都港区
雇用形態
正社員
試用期間：6ヶ月（給与条件は変わりません）
試用期間：6ヶ月（給与条件は変わりません）
勤務時間
09:30〜18:00
（休憩時間60分）
※勤務先により、シフト勤務の場合もあります
※勤務先により、シフト勤務の場合もあります
年間休日
123日
保険
健康保険 / 厚生年金保険 / 雇用保険 / 労災保険
諸手当
通勤手当
休日休暇
有給休暇 / 年末年始休暇 / 夏期休暇 / リフレッシュ休暇 / 慶弔休暇 / 出産休暇 / 育児休暇 / 介護休暇 / 完全週休2日制（土・日）、祝日
キーワード
企業情報
会社名
社名非公開企業
業種
ソフトウエア・情報処理系
事業内容
■インフラ・クラウド構築
■アプリケーション開発
■テクニカルサポート
■ITコンサルティング
■マーケティングサービス
■アプリケーション開発
■テクニカルサポート
■ITコンサルティング
■マーケティングサービス
設立年月
2002年
市場情報
未上場
資本金
1000万円
従業員数
168人
特徴
＜＜やりたいこと、好きなことを通して、幸せになることを目指す＞＞
スカイウイルの全社員がどんな仕事をしていきたいのか、目標を明確にし、実現するためにどのようなことをやるべきかをサポートしながら進めている。
スカイウイルの全社員がどんな仕事をしていきたいのか、目標を明確にし、実現するためにどのようなことをやるべきかをサポートしながら進めている。
マイナビクリエイターのキャリアアドバイザーからおすすめコメント！
データ分析、機械学習、AIの分野にご興味ありませんか？
社員ひとりひとりが「やりたいことができる」をモットーに社員のキャリアアップを第一に考えている会社。様様な分野のエンジニアが活躍している中、最近では、特に、データ分析、AI分野に興味を持つエンジニアが増えつつあり、多くのエンジニアが、その分野にシフトしています。