求人番号:68367

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大手総合人材サービスグループ企業「はたらいて、笑おう。」【システムエンジニア】

職種カテゴリ:エンジニア

職種詳細:システムエンジニア

雇用形態:正社員

推薦コメント

大手人材サービス企業グループ会社で【R&D部門】AI/アナリティクスエンジニアとして機械学習、データサイエンスを活用

職種分類 データマイニングエンジニア
職務内容 ■概要:
人材に関する各種データを利用して学習モデルを考案し、適切なアルゴリズムを利用した人材活用の仕組みを開発頂きます。

■詳細:
2016年に立ち上げたばかりのR&D統括部への配属となります。
勤怠データや人事考課、採用時のデータなどを活用して採用時のはいパフォーマー分析や従業員満足度向上のための施策検討に活かすことが出来る
仕組みを開発頂きます。
現状では保有するデータを各種分類機や統計アルゴリズムを利用して解析を行っております。
今後は機械学習アルゴリズムをミドルウェア上に実装してシステムに組み込み運用をすることを目指しております。
必要スキル ■必要経験:
①機械学習、統計に関する知見をお持ちの方
②webサービスの開発経験(3年以上)

■歓迎経験
・HR領域の知見をお持ちの方
・統計解析や機械学習のフレームワークの知識があり使いこなせる方
・機械学習のアルゴリズムをミドルウェアに実装することが出来る方。(各種機械学習アルゴリズム、ミドルウェアについての知識が豊富な方)
 ミドルウェア:RDB、AWS、GCP、Elasticsearch、Hadoop、Sparkなど
 教師あり学習の機械学習アルゴリズム:
  線形モデル:単純パーセプトロン, 線形SVM, ロジスティック回帰(MEM)
  非線形モデル:ニューラルネットワーク, 決定木(ランダムフォレストなど)
  事例(インスタンス)に基づく手法:k-NN, 非線形SVM
 教師無し学習の機械学習アルゴリズム:
  クラスタリング:k-meansクラスタリング、混合正規分布、DBSCAN
  次元削減:PCA, kernel PCA, ICA, SVD(特異値分解), NMF, MDS(多次元尺度構成法), t-SNE
  頻出パターンマイニング:アプリオリアルゴリズム
  NLP での次元削減:word2vec、doc2vec
※上記のキーワードのいずれかの知識があると非常にありがたいです。機械学習アルゴリズムに関しては教師あり学習をまずは考えております。
・新規立ち上げの部署にて手腕を振るいたいとお考えの方。
メンバー構成 5名~10名
【募集部門】
リサーチ&ディブロップメント統括部
給与条件 年収 5,000,000円~7,300,000円
【予定年収】
年収:500万円~730万円
 ※上記はあくまで目安となります。ご経験と現職給与を考慮して柔軟に検討させて頂きます。
■残業代は全額支給(裁量労働制適用の場合もあり)
■昇給年2回(4月、10月)
■賞与年2回(6月、12月)
最寄駅 有楽町線 豊洲駅 1分
勤務条件 【勤務地】
本社【最寄駅:メトロ有楽町線 豊洲駅】
豊洲駅直結。働く環境を重視し、カフェのようなお洒落なオフィスとして各メディアにとりあげられています。

【就業時間】
9:00~18:00 (所定労働時間:8時間0分)

■部門によりマンスリーフレックスを適用しています
■労働時間は36協定に則り厳しく管理しています
■勤務証明書だけでなく入退室記録、PC起動ログを確認し隠れ残業を防ぐ取組を行っています

【フレックス】

■マンスリーフレックス制度を導入しています。
■コアタイムはプロジェクトにより異なります。

■土日祝、夏季休暇(5日)、年末年始休暇(12/30〜1/3)、慶弔休暇、生理休暇、産前特別休暇等
※ただし6ヶ月に1回程度土曜日出社有(社員総会の開催)

[有給休暇]: 10日~20日
[年間休日]: 123日

【試用期間】
■有(入社後3ヶ月)
■試用期間中も待遇の変更はありません。

【転勤】
■無
■自社内での業務の為、想定していません。

【教育制度/資格制度】
■技術研修:ITアーキテクト養成、開発手法、UX/UI、AWS関連、各種開発言語・DB・ミドルなど
■ビジネス系:PMP取得支援、ロジカルシンキング、キャリア開発などビジネススクール系コンテンツを実施

【選考方法】
筆記試験:無   面接回数:2回
■選考フロー:書類選考⇒1次面接(現場担当者)⇒2次面接(役員)⇒内定
■補足
・1次面接~内定までの間にWEB上で適性テストを受けて頂きます。
就業時間 9:00~18:00
開始予定時間 即日
雇用形態 正社員
就業期間 -
この求人の
有効期限
2018-09-29
この案件の
担当事業所
東京

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