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【業務内容】 〇化学・バイオ系エンジニアとして、研究開発、⼯程設計などの業務を担当していただきます。具体的には下記業務のいずれかを担っていただきます。 ・有機化合物の合成、構造解析／NMR、IRなど ・無機材料の表⾯解析、組成解析／SEM、TEM、XRDなど ・各種の理化学試験／HPLC、GCなど ・試作品の配合、塗布、調製、粘度、酸価の評価 ・スケールアップ、プロセス設計 ※⼊社後はあなたの希望や興味を最⼤限考慮し、最適なプロジェクトをご紹介します。 【プロジェクト、案件事例】 ・医療用医薬品の研究･開発 ・化粧品の研究開発 ・遺伝⼦の抽出、増幅、シークエンス　など ※常時600件のプロジェクトがあるため、あなたの希望や興味を叶えることができるはずです。 【会社、部門、仕事の魅力】 ・最先端技術の研究もあるなど、専⾨性を活かし研究スタッフとしてレベルアップすることができます。 ・スペシャリスト、マネジメント、大手メーカーという三つのキャリアアッププランが用意されています。 ・社内規則や仕事の進め⽅など、基礎から学べる⼊社時研修からスタートし、あなたが希望する分野へ進むために豊富なスキル研修で継続的にスキルアップをサポートしていきます。 ・カウンセリングサービスやキャリアサポート、資格取得⽀援も充実しているため、年齢と経験に応じて確かなキャリアを積み重ねていくことが可能です。

あなたには、サーバ・ネットワークなどの設計・構築等のプロジェクトをお任せしていきます。 また、志向によってPL/PMとしてプロジェクトを手掛けることも可能。 幅広いプロジェクトがあるからこそ、多様なスキルを身に付けることができ、 市場価値をさらに上げることができます。 ■営業と話し合い、納得のうえプロジェクトに配属されます■ 営業社員と直接会って、 「どんなスキルを磨きたいか」「どんなプロジェクトを進めたいか」など 要望を伝え、お互い納得した上で業務をスタートさせることを徹底しています。 またその方にとって必要なのであれば、別の現場への異動も必要に応じて可能です。 案件例 エンジニア限定取材 ＜一部の案件例をご紹介します＞ ■金融業向けクラウド導入案件 ■コンテナを利用した金融業向け基盤構築案件 ■消費者庁向けの基盤構築 ■信託系銀行におけるクライアント更改PMO支援 ■情報通信会社内ネットワーク構築・運用サポート ■電機メーカ向けサーバー構築 ■旅行会社向けサーバ―構築 ■EOSLに伴うネットワーク機器更改 ※その他にも豊富な案件がございますので、 経験に合わせてアサイン可能です。 開発環境・業務範囲 エンジニア限定取材 ■AWS新規サーバ設計構築支援/AWSサーバ・ネットワーク維持管理及びユーザ支援 【内容】 ・システム刷新（オンプレ→クラウド、クラウド環境最適化）計画の為のシステム調査 ・新規サーバのAWS要件定義/設計/構築 ・アプリ側の変更によるAWS環境ネットワーク/サーバの障害対応 ・AWS環境ネットワークやサーバ、ミドルウェアの設定や運用作業(Ramdaで運用自動化等) 【活かせる経験/スキル】 ・上記に関連するご経験/スキル ・情シスユーザや他ベンダーとの折衝経験 ＝＝＝＝＝＝＝＝ ■社員数、数万名の社内システム基盤構築 【内容】 ネットワーク、サーバの設計構築～維持保守 【活かせる経験/スキル】 ・ネットワーク、サーバの設計構築経験 ・コミュニケーションスキル 注目■安定だけでなく、常に先を見据えた経営スタイル■ 大手企業様を中心にサーバやネットワークのプロジェクトを手がけている当社。 長く取引しているお客様の案件だけでなく、クラウド導入支援など、先端技術のプロジェクトに関しても貪欲に挑戦し続けています。

大手メーカー(自動車/家電/医療/センサ等に関係する大手半導体メーカーなど)を中心に技術ソリューションを提供する同社。 今回は、集合型の研修をご用意しました。 【データサイエンティストコース】 ◆事業背景 ・人工知能や機械学習、IoTに関連するデータ活用 ・分析の需要が急激に高まっており、不可欠なリソースであるデータアナリティクスの スキルを備えた専門的な人材があらゆる業界で求められています。 同社でも全国的にオーダーを獲得しており、ソリューション提案の一環として顧客のニーズに応えるべく2017年に協業による新規事業を立ち上げ参入しました。 ◆職務内容 アイズファクトリー社と協業し、3ヶ月の研修後は、データサイエンティストとして以下の業務を担当して頂きます。 (1)データのクレンジングや構造化、基礎集計、アルゴリズム実装 (2)数理統計や機械学習を用いた分析 (3)Python、R、SQLほかプログラミング言語を用いた分析フローの実装(データ前処理および後処理を含む)など 【補足】 研修中盤で、ビジネスカリキュラムとAIカリキュラムの2コースのどちらかに集中します。 ビジネスカリキュラムは顧客企業の事業運営に関わるデータを取り扱うもの AIカリキュラムは画像認識などものづくり分野に関わるものとなります。 適性やご希望によりカリキュラム分けがなされます。