AI専門家◎多数在籍企業

数理最適化リードエンジニア

  • 正社員
  • 1000万
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募集要項

仕事内容

本ポジションでは、数理最適化を活用し、お客様の業務改善・効率化の実現を目的とするプロジェクトのリードエンジニアの役割を担っていただきます。

【具体的な業務】

以下を想定しております。

・エンドのお客さまとの対話を通した数理最適化のターゲットの特定とその数理モデルの検討

・業務で使用可能な実現をえるための仕様の吟味およびアルゴリズムの改善

・ジュニアメンバーを活用したプロジェクト推進やメンバーの業務支援

・PMに対する技術的支援やステークホルダーに対する技術的交渉

【PJT例】

・従業員のシフト作成における効率化

・物品の輸送におけるコスト最適なルートの特定

・物品の効率的な配送計画の立案

・電力効率の良い蓄電池の充放電計画の立案

【この仕事で得られるもの】

・テキスト生成AIの実業務での利用知見

・テキスト生成AI活用プロジェクトの推進知見

・後進育成能力

・技術的知見からの交渉能力

経験・資格
※求人情報の応募要件全てに該当しなくても、企業様に対して内々に打診したり相談することが可能な場合もございます。一つでも当てはまる方は前向きにご検討下さい。

【必須要件】

・C/C++のプログラミング経験

・計算量やCPUアーキテクチャなどの情報科学の知識

・集合論・微積分学・線形代数の知識

・数理最適化アルゴリズムの知識またはヒューリスティック最適化開発の経験

・デバッグやトラブルシューティングの実務経験

・案件背景や業務を理解するための情報収集能力と、円滑なコミュニケーション能力、ドキュメンテーション力

・バージョン管理ツールの利用経験

【歓迎要件】

・競技プログラミングの経験

・開発リーダーの経験

・技術研修や勉強会等での発表経験や資料作成能力

【求める人物像】

・業務を人任せにせず当事者意識をもって遂行できる方

・事業の成長によって自身の成長を実感いただける方

・後輩の育成に辛抱強く関与しその成長に喜びを見出せる方

※更なる詳細事項はカウンセリング(面談)時にお伝えします。
勤務地
東京都品川区/在宅勤務
年収
600万円~
Recruiting No.
02008869000188

企業情報

社名
AI専門家◎多数在籍企業
事業内容
システム開発、インフラ構築、人材派遣

転職支援サービスの流れ

  • STEP1
    転職支援サービスへの
    お申し込み
    登録フォームに必要事項を入力のうえ、お申し込みください。

    既に応募書類を作成済の方はメールにてこちらから登録いただけます。
  • STEP2
    サービス利用開始の
    ご連絡
    お申し込みから3~4営業日以内に、電話かメールにて連絡をいたします。
    ※求人状況によっては、転職カウンセラーとの面談・相談サービスの提供が難しい場合もございます。
  • STEP3
    転職カウンセリング
    対面(オンライン可)または電話にて、あなたのご要望やご経験、今回の転職で実現したい事柄の優先順位などをお伺いします。
  • STEP4
    求人紹介・応募書類
    チェック
    様々な角度から具体的な企業や求人のご提案をいたします。各社の社風や雰囲気についてもご案内します。
    応募の意向をお知らせください。応募書類一式の添削も承ります。
  • STEP5
    企業への推薦・書類選考
    応募先が決まりましたら、転職カウンセリングにてお伺いした内容をもとに、書類選考を通過すべく作成した魅力的な「推薦状」を添えて、各企業様に打診いたします。
  • STEP6
    面接
    面接の日程調整は転職カウンセラーにお任せください。
    ご希望により、面接に臨むにあたっての事前準備や、各企業毎の面接対策も承っております。
  • STEP7
    内定・退職フォロー
    最終選考に合格した後も、給与や待遇についての交渉は遠慮なく転職カウンセラーにご相談ください。入社企業が決まりましたら現職の円満退社に向けたフォローも承ります。
  • STEP8
    入社
    入社時期のすり合わせ、諸手続き等、入社に至るまで転職カウンセラーがサポートいたします。
    入社後は新天地にて思う存分ご活躍ください。
    ※エリートネットワークを通じて転職に成功された方々の『転職体験記』はこちらからご覧ください。

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    • グローバル展開する企業のプライムパートナーとして、経営から製造現場まで、多様な課題の解決をITで支援。

      東洋ビジネスエンジニアリング株式会社
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    • マーケティング・コミュニケーションは、これまでの経験と勘に頼るスタイルから、データに基づいてPDCAを回すスタイルに変わり始めました。

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