- なぜ募集しているのか
- ■組織体制強化のため採用
100年に一度の大変革期にある自動車業界において、同社はグローバルで全領域のデータが瞬時に共有され、人とAIが協調し、圧倒的短期間で高価値の製品/サービスを提供できる仕組み・体制の構築に取り組んでいます。今回入社いただく方には、この一員として加わっていただきます。 - どんな仕事か
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統計解析、機械学習、強化学習、深層学習などの手法を利用し、同社内にある様々なデータ解析を実施いただきます。
【具体的には】
・データ分析
・解析データのレポートの見える化(可視化)
・プログラミング(解析、シミュレーション等)
※配属チームの主な活動領域としては「業務改善」「商品開発効率化」「工場での品質改善と省人化」「新規事業(MaaS)」となり、ご経験や状況に応じて入社後に担当業務/活動領域をアサインされます。
【働きがい】
・ユーザーに近い立ち位置の業務となるため身近にやりがいを感じることができるポジションです。また研究とは異なり常に生のデータを扱い、また実際にユーザーとのコミュニケーションも取りながら解析を行う為、自身の取り組みの結果をダイレクトに感じることができる環境です。
・海外のカンファレンス参加や勉強会の開催、大学などとの共同研究などを積極的に承認するオープンな環境であり、最新の技術動向の変化を捉え、トライ&エラーをしていける環境です。
【将来的に従事する可能性のある仕事内容】
同社業務全般
【所属部署情報】
全社の「生産性倍増」「新価値創造」などが主なミッションのAIチームへの配属を予定。現在約10名のチームであり大学の研究者やポスドクの方、民間企業出身の方等が広く在籍中です。
ご希望に応じてフルリモート勤務も検討可能ですが、必要に応じて広島出張があり、入社初期は頻度も高くなります。また東京本社はワークショップの実施や、必要に応じた作業スペースとしての活用が中心です。 - 求められるスキルは
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必須
・広義のAIを使った大規模データ解析経験
・理学部卒業レベルの数学、統計の知識 もしくは、コンピュータ科学系学科卒業レベルの知識
・ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI、等に提出される論文が理解できるレベルの機械学習、強化学習、深層学習に関する知識
・Python/Rなどのデータ解析でよく用いられるプログラミング言語によるプログラミング経験及びPyTorch等Frameworkの利用経験
・英語力(海外の技術・学術文献や論文の読解可能なレベル)
※ポスドクや大学などでの研究経験のみの方や、宇宙・気象などのインフラ関連のデータ解析経験をお持ちの方も歓迎です。 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京本社:東京都千代田区霞が関3-2-5 霞が関ビルディング25階
広島本社:広島県安芸郡府中町新地3-1
※ご希望に応じて、フルリモートでの就業も検討可能
<将来的に勤務する可能性のある場所>
本社および全ての支社、営業所
<受動喫煙防止策>
敷地内全面禁煙 - 勤務時間は
- フレックスタイム制 1日の標準労働時間:8時間
月平均残業時間:20時間 - 給与はどのくらい貰えるか
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年収:650~1200 万円 月給制 基本給:250000円
残業代:全額支給
変動手当:家族手当
住宅手当
通勤手当: 実費支給
賞与: 年2回(7月、12月)
昇給: 年1回 - 待遇・福利厚生は
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退職金、財形貯蓄、独身寮(家賃月2万円)、引越し費用負担(規定有)
◇マツダフレックスベネフィット:選択型の福利厚生制度。定められたポイントの範囲内で、社員個人が選んだ福利厚生メニューの補助が受けられる仕組み。さらにマツダは福利厚生会社の法人会員となっており、社員はポイント利用とは別にホテルやレジャー施設などの関連施設を安価に利用可能。
◇マツダわくわくキッズ園:子育てを行なう社員のための社内保育施設。
◇教育制度:MBLD(マツダ・ビジネス・リーダー・ディベロップメント)、Leading Mazda 21(幹部社員育成プログラム)、マツダ教育センター 他 - 休日休暇は
- 【年間休日】121日
【休日内訳】 週休2日制 土曜日,日曜日,夏季休暇,年末年始休暇,GW休暇,産前・産後休暇,育児休暇,介護休暇,特別休暇 - どんな選考プロセスか
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※この求人情報は、エン エージェント(エン株式会社)を通じての受付となります。
今後連絡させて頂く場合は担当コンサルタントもしくは、エン エージェントのスタッフよりご連絡させていただく可能性があります。
※エントリー後の流れについてはエン エージェントよりご説明いたします。
※ご登録いただいたWeb履歴書に加え、「履歴書」「職務経歴書」をご提出いただく場合がございます。
掲載期間25/12/24~26/01/13
求人No.ENPCC-454563





