検索・機械学習システム開発エンジニア募集
エヌツーエスエム(N2SM)では、オープンソースをベースにした検索エンジンやドキュメント管理システムなど、数多くの製品を開発し、常に新しいサービスの開発に取り組んでいます。
また、大手企業から直で依頼を受けJavaを中心に開発を手掛けています。経験豊富なエンジニアが多数在籍していますので、間近でITスキルを身につけたい人には絶好の環境です。
現在当社では、検索・機械学習システム開発者の充実に力を入れています。自分で開発したシステムを世に出したいという方、是非一緒にお仕事しましょう!
仕事内容
大手企業を顧客とした検索・機械学習システム開発の仕事です。 自社または業務委託先(都内)にて検索・機械学習システムの開発を行っていただきます。検索・機械学習システムの開発に携わりたい方や新しい技術を身につけていきたい方はぜひご応募ください。
業務内容
- ・オープンソースをベースにした自社ソフトウェア開発
- ・自社ソフトウェアの案件へのカスタマイズ開発および導入
- ・開発するソフトウェアに関する研究、開発、調査
- ※経験を考慮して上記の中から担当可能な業務を調整します。
製品内容
- ・全文検索サーバ(Solr&Elasticsearch)
- ・機械学習、データマイニング、リコメンドシステム
規模・範囲
- ・自社製品の開発、カスタマイズを行います。
- ・担当範囲は基本的に要件定義、設計、実装、テスト、導入です。
- ※チーム内での役割および仕事量は経験・スキルまたは本人の希望に応じて調整します。
ポイント
- ・検索・機械学習システムの新しい技術に関わることができます。
- ・多数案件がありますので、スキルに応じて設計から開発まで可能です。
- ・未経験の方でも先輩や同僚から教えてもらうことができます。
- ・オープンソースの利用や新しい技術についても積極的に関わることができます。
応募資格
必要なスキル
- ・プログラミング経験
- ※未経験の方は、業務経験がなくても学校や独学などの経験も含みます。 Java以外のプログラミング言語を習得している方でも歓迎です。それらの場合は必要なスキルを教えますので安心してください。
歓迎スキル
- ・検索・機械学習システム開発経験 (Java等)
- ・Webアプリ開発経験 (JavaやJavaScript)
- ※ITスキルを身につけたい未経験の方も歓迎です。
- プログラム経験 (学校または独学での経験)のある方、歓迎いたします。
歓迎する人物像
- ・技術に関する興味・探究心がある方
- ・自ら、進んでタスクを見つけ、遂行できる能力を持った方
- ・コミュニケーションスキルの高い方
- ・チームワークを意識する方
- ・業務外でも技術力向上のために努力する方
- ・自身のゴールを実現するために行動している方
- ・開発したものの品質に対する意識を持つ方
- ※プログラミングが好き、または興味のある方、検索・機械学習システム開発に興味のある方、何かを創り上げてみたい方、歓迎いたします。
募集要項
- 募集職種
- 検索・機械学習システム開発エンジニア
- 勤務地
- 本社、東京都内
- 雇用形態
- 正社員、契約社員
- 勤務時間
- 裁量労働制 (担当案件により調整)
- 給与
-
経験者 40万円~70万円/月 未経験者 20万円~/月 新卒採用 新卒採用募集要項をご参照下さい - 給与改定
- 年1回(4月)
- 賞与
- 年2回(7月、12月:但し、給与体系/業績に応じて)
- 手当
- 通勤交通費など
- 休暇
- 完全週休2日制(土日、祝祭日休み)、年末年始、年次有給休暇
- 教育制度
- 研修制度をご覧ください。
- 福利厚生
- 各種社会保険完備
応募方法
応募の際には、テキスト、HTML、DOC、PDFなどの形式で履歴書を saiyo@n2sm.net までお送りください。応募メールの件名には 「検索・機械学習システム開発エンジニア募集の応募」と記述してください。 お電話でのお問い合わせは、 03-5835-0020 の採用担当までお願いいたします。
お問い合わせ
採用に関するご不明な点、ご質問等ありましたら、採用担当 saiyo@n2sm.net までお送りください。
PRポイント
今、検索・機械学習が熱い!
需要が急速に高まっている検索・機械学習システムの開発に力を入れています。
その一方で技術者は不足気味です。 このタイミングで検索・機械学習システムの開発スキルを身につけ、価値の高いエンジニアを目指してみませんか?
働きやすい環境です
当社ではJavaを極めたスーパーエンジニアと一緒に仕事することができます。 スキルアップの近道は自分よりもスキルの高い人と一緒に仕事をすること。 当社でならITの最先端の技術を目の前で学びながら吸収することが可能です。
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