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【KEC796】マーケティング
◆ 取り組みたいチャレンジ
弊社は医療機関における業務効率化や生活者様の最適な受診行動の実現を支援しながら、医療データの蓄積とその活用を目指しています。
我々の価値提供範囲は医療行為の入口となる問診から始まり、今後は検査や処置など、全ての医療プロセスを順に押さえていきながら、
医療資源の最適配分を通じた地域医療連携の支援や、患者が自らの医療・健康情報を収集し一元的に保存する仕組み（PHR）の構築などを通じて、全ての医療・健康データのプラットフォームとなることを見据えています。
そして、製薬企業様にはそのプラットフォームを活用し、患者様、医療従事者の方々により適切に情報提供を行っていただくことを通じて、我々のミッションでもある「テクノロジーで人々を適切な医療に案内する」ことを実現したいと考えています。
募集要項
| 職種 | Itエンジニア |
|---|---|
| 業種 | 開発メーカー |
| 仕事内容 | マーケティングチーム： 2020年本格始動でまだ4名のスモールチームです。 基本セミナーやリスティング等、1つのチャネルを最適化するだけでなく、全体を俯瞰しながら、どこに課題が存在し、どこを改善する必要があるのか。 具体的には、 Ubie Customer Science： |
| 求める人材 | 【必要条件】 ・toB or toC でのマーケティングの経験を2年以上 ・SFA/CRM/MAツールの利用経験 【歓迎条件】 ・SaaSプロダクトでのマーケティング経験 ・D2Cプロダクトでのマーケティング経験 ・ヘルスケア・医療業界でのマーケティング経験 ・業務/ITコンサルティング経験 【求める人物像】（ここは他募集と同じでOKです） ・社会的に意義のあるプロダクトに携わることへのWillがある方 ・困難な課題に対してもやり抜く粘り強さがある方 ・以下のマインドをお持ちの方 - Commit to Purpose - Everchanging Monster - Have Ownership - Build Trust |
| 給与(条件等) | 想定年俸 : 500-1,200万円程度 |
| 勤務地 | 〒103-0022 東京都中央区日本橋室町1-5-3 福島ビル５F |
| 勤務時間 | 完全フレックスタイム制度 |
| 雇用・契約形態 | 正社員 |
| 募集背景 | 売り上げ増加のため |
企業情報
| 設立 | |
|---|---|
| 従業員数 | |
| 資本金 | |
| 売上高 | |
| 事業内容 |
その他の人材紹介おすすめ求人情報
【KEC562】【戦略研修】組込ソフトウェアコース
同社は大手メーカ、一部上場企業を中心に700社以上取引を頂いております。
信頼を得ている大きな理由は、約6,600名にも上るエンジニアが持つ「技術力」の高さにあります。
| 仕事内容 |
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、オンライン集合型の研修をご用意しました。 【組込ソフトウェアコース】 アルゴリズム・C言語プログラミング、組込みソフトウェア、2部構成になっています。 ◆前半 アルゴリズム・C言語プログラミングカリキュラム ・アルゴリズム ・C言語プログラミング ・C言語プログラミング演習 ・ソフトウェア開発演習 ◆後半 ■組込ソフトウェアカリキュラム ・組込み制御概要 ・組込みシステム開発(マイコンボード) ・組込みソフトウェア演習 ※研修進捗等により、変更になる場合があります。 ※研修用ノートパソコンとWiFiを貸与します。 |
|---|---|
| 求める人材 |
【必須】 ・C言語を使用したプログラミング経験 ・30歳までの方(⻑期勤続によるキャリア形成を図るため) ・転職歴が同社を含め3社目までの方 ・円滑にコミュニケーションを取れる方 ・外国籍の場合には、N1資格保有者及び日本での就業経験者3年以上に限る |
| 給与(条件等) |
年収:386万円〜 月給:22万円〜 基本給:20万円〜 配属手当2万円〜 ※能力・経験・年齢等を考慮の上、同社規程に従って決定致します。 ＜給与補足＞ ・賃金改定：年1回 ・賞与：年2回 |
| 勤務地 |
研修期間中:オンライン(ZOOM) 研修後は、取引先構内に配属 *研修後の勤務エリア* 未経験の場合:全国 経験者の場合:関東エリア・東海エリア・関⻄エリアのいずれか ※その他、スキルと希望勤務地を考慮します |
KEC106【未経験経験浅歓迎】組み込み系システムエンジニア転勤無
KEC106【未経験経験浅歓迎】組み込み系システムエンジニア転勤無
| 仕事内容 |
組込みを中心としたソフトウェア開発技術者として大阪本社または顧客先開発ルームにて業務に従事して頂きます。関西の顧客を中心に多数プロジェクトがございます。 ご希望やご経験等十分に考慮の上、話し合いの上、満足感を持ってご就業頂きます。 当社のプロジェクトは自動車や家電製品に組み込まれる「最先端技術」に関わるものがほとんどで、技術者として成長できる環境がございます。自動運転やIotなど先端技術の開発や、安全・省エネ・利便性などを向上させるための開発等様々なプロジェクトがあり、「やりたいことを実現しやすい」環境でございます。 |
|---|---|
| 求める人材 |
高校卒以上 / C言語での開発経験がある方は特に歓迎します。 |
| 給与(条件等) |
年収300万円～400万円 年収 3,000,000円 ～ 4,000,000円（※想定月給 250,000円 ～ 3000,000円）残業代は全額支給します。 雇用保険 厚生年金 労災保険 健康保険 交通費支給あり |
| 勤務地 |
大阪市内及び関西圏（勤務地希望尊重します） |
【KEC763】AIエンジニア
同社は、Deep Learning/機械学習/統計解析を中心とした先端技術を、適切にビジネス・社会に活かすことにより新たなソーシャル・インパクトを創出することを重視しています。
クライアントは大企業、中小企業関わらず、課題の技術的先進性と、解決することによるビジネスインパクトと社会的意義の観点から、取り組む価値が高いプロジェクトに集中しています。
機械学習・ディープラーニング技術を実際に役に立つソリューションとして提案したい人、最新の論文を研究・実装したい人、研究と実務を両立したい人、様々なジャンルのプロフェッショナルの同士でのディスカッションを楽しめる方を、私たちは心よりお待ちしております。
| 仕事内容 |
・クライアントが抱える課題に対して、統計的・機械学習的手法によるソリューションを調査研究及び考案し、実装する ・クライアントとの打ち合わせにおいて、技術的な面での進捗報告や議論に参加する ・アーキテクトと一体になってプロジェクトを推進する 【プロジェクト事例】 ◎業務最適化の事例 物流系クライアントからの要望に応える形で、 ・荷物の最適な梱包順序をAIで算出 ・⽤地⾯積に応じた、倉庫そのものの最適な構造設計 ・効率的な配送ルートご提案 などを解決する、様々な技術を駆使したWEBソリューションを構築しました。 ◎衛星系事業の実例 衛⽣データをAI解析し、様々な分析データを抽出。 ・⼩笠原諸島での海底⽕⼭噴⽕に伴う軽⽯漂流の分析 ・貿易港に停泊している船舶からの貿易トレンドの把握 ・COVID-19が航空業界に与えた影響の可視化 など―― 【主なプロジェクト受賞歴】 第5回宇宙開発利用大賞 環境大臣賞 地球環境保全 第4回宇宙開発利用大賞 経済産業大臣賞 土砂崩れ解析AI （JAXA） 日経ディープラーニング活用アワード ごみ識別AI（荏原環境プラント） 経済産業省 2018 VFX大賞 カラー化AI活用 (NHKアート) 【開発環境】 開発言語：Python（JavaScript / TypeScript / React 等） フレームワーク：Flask ML/DL：Pytorch CI/CD：Github actions / Git pre-commit hooks クラウド：AWS（EC2、S3、Lambda、Aurora、SQS、API Gateway等） コード：GitHub パッケージ：Poetry コミュニケーション：Slack / meet ドキュメント管理ツール：Sphinx プロジェクト管理：GitHub Projects |
|---|---|
| 求める人材 |
必須要件 ・Pythonを使ったWebアプリケーション開発経験 ・クラウドの利用経験 ・AIの社会実装への興味関心 ※ML/DLを使った開発経験は問いません 歓迎要件 ・Pandas等を用いたデータ分析経験 ・機械学習モデルや基盤の構築経験 ・パフォーマンスチューニング等品質向上のための実装やQA経験方 人物像 ・「ビジネスと最先端技術の最高のバランスを追求する」という Ridge-iの想いに共感できる方 ・不確定要素とプレッシャーのある環境下でリーダーシップやチームワークを発揮できる方 ・可読性/可用性やQAを考慮したコーデイングをしたい方 ・ソースコードの品質向上のためチームで開発がしたい方 |
| 給与(条件等) |
・年収：400~1,000万円 ・みなし残業45時間（固定残業代8万6,681円～21万6,788円含む） ・45時間を超過した時間外労働の残業手当は追加支給 ・賃金形態：年俸制 ・給与改定：年1回(7月) ・賞与：年2回(1月・7月) |
| 勤務地 |
東京都千代田区大手町1-6-1 大手町ビル438 リモート勤務：現在のところ継続してリモート勤務を実施しております（原則週1回 本社出勤あり） 転勤はありません。100%自社内で開発しています。 ＜アクセス＞ 丸ノ内線・東西線・千代田線・半蔵門線「大手町駅」ダイレクトイン 各線「東京駅」より徒歩5分 |