19新卒ソフトウェアエンジニア●組込み向けディープラーニングソリューション開発【python/勉強会あり】

正社員
2019年卒

LeapMind株式会社

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通過ランク S ランクS以上で面接可能
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企業の特徴

■LeapMindとは?

「あらゆるモノにDeep Learningの恩恵を」

Deep Learningをあらゆるモノに適用するDoT (Deep Learning of Things)の実現を目指す企業です。
▷▷▷https://leapmind.io

■Deep Learningとは?

人工知能、AIという言葉を多く聞く世界になりました。その人工知能の進化を支える一つに「Deep Learning(深層学習)」という技術があります。十分なデータ量があれば人間の力なしに機械が自動的にデータから特徴を抽出してくれるディープニューラルネットワークを用いた学習のことを指します。

Deep Learningを用いると、
- 良品・不良品分類
- 異物検出
- 人・車・自転車・動物・その他障害物の物体検出
- 人の年齢・性別分類
- 傷・ヒビ・サビの検出
などをはじめとする、ヒトが行っていた業務の一部を機械に置き換えたり、立ち入れない部分を機械によって検査することができるようになります。

詳しくはLeapMind BLOGの記事を読んでみてください!
参考▶︎ディープラーニング(Deep Learning)とは?【入門編】
▷▷▷http://wp.me/p7Y0po-e2

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求人概要
ポジション 19新卒ソフトウェアエンジニア
提示年収
360万 〜 600万円
開発環境
言語
環境
データベース MySQL
プロジェクト管理 GitHub
支給マシン
開発手法
開発内容タイプ
その他
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この求人の募集要項

ポジション 19新卒ソフトウェアエンジニア
特徴
職務内容
19新卒◎最先端技術と自社サービス開発に携われる業務環境です!

自社ソリューションである組込み向けディープラーニングソリューションのコア技術を開発していただきます。

https://leapmind.io/business/products/

応募要件
必須要件

2018年〜2019年に入社可能な方(通年採用)

歓迎要件

下記のいずれか複数の知識や経験がある方は歓迎します

・機械学習/コンピュータビジョンの知識
・数学(線形代数・微分)の知識
・高いプログラミング能力
・OSSなどの開発経験
・ディープラーニング/機械学習に関する知識
・ビジネスレベルの英語能力

求める人物像

・システム全体を見た上で建設的な提案ができる
・チームで開発する際に丁寧な配慮ができる
・強い顧客志向を持っている
・ディープラーニング対する強い興味がある
・現状に満足せずにチャレンジすることに物怖じしない

求める
英語レベル

日常会話ができる

募集人数 若干名 配属部署人数 4名
給与体系・詳細

年収360万〜600万(12分割)
採用時の評価に応じて変動あり
特定技術領域への顕著な知見を持つ学生を対象に、これまでの実績を総合的に査定し評価します。
対象:卓越したスキルや研究成果、OSS開発実績等

※年収400万の事例の場合
■賃金形態:年俸制/年俸を12分割(月給:約33万〜41万 固定残業代を含む )
■賃金の決定方法:「当社規定により決定」
■基本給:約22万~28万
■固定残業代:45時間分、約9万~12万(超過分は別途支給)

想定年収 360万 〜 600万円
勤務時間

10:00〜19:00

休日休暇

・完全週休 2日制(土日)
・祝日
・有給休暇(入社半年後に 10日間)
・夏季休暇
・年末年始休暇

諸手当

・通勤交通費支給(上限月額 2万円迄)

インセンティブ
昇給・昇格

昇給査定あり:年 2回

保険

各種社会保険完備

試用期間

試用期間 3ヶ月

選考フロー

paiza(コーディングテスト)

カジュアル面談/通常面接(1~2回)

内定

青少年雇用情報

募集・採用に関する状況

過去3年間の新卒採用者数・離職者数
前年度 採用者数3人 離職者数0人
2年度前 採用者数0人 離職者数0人
3年度前 採用者数0人 離職者数0人

職業能力の開発・向上に関する状況

研修の有無及び内容

社員の成長サポートのため、所属長と部門スタッフが月に1回個別面談を実施し、
コミットメント進捗と今後の方針について確認しコミュニケーションを深めています

募集・採用に関する状況

前年度の月平均所定外労働時間の実績
30.0時間

勤務地

勤務地
東京都東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F
最寄り駅

各線渋谷駅
京王電鉄井の頭線 神泉駅

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開発環境の詳細情報

開発部門の特徴・強み

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組織構成

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配属部署
配属上司経歴

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平均的なチーム構成

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開発手法・開発の仕組み

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その他開発環境

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主な開発実績

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技術向上、教育体制

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エンジニア評価の仕組み

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