修士課程新卒者採用情報
2021年4月1日に入社可能な方の採用(2020年10月1日等も可)  
                

とめ研究所の経営理念は未来の新しい働き方を先取りした「面白い事をやって社会や生活を変える」、経営ビジョンは人類が永遠に追い求め続けている「人と機械の共生でもっと生活を楽しく」です。

「人と機械の共生でもっと生活を楽しく」を実現するための鍵は、機械を賢くすること。そのために、機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、自然言語処理等の先端の知能情報処理技術、つまり人工知能に真正面から取り組んでいます。

あなたも、「ソフトウェアエンジニア(開発職)」として、目の前に見えて来た人と機械の共生を目指して、機械を賢くする先端ソフトウェア応用開発に携わりませんか。

 ■お客様の研究開発へ貢献する“ソフトウェア研究開発受託会社” 
当社の経営理念、経営ビジョンの下で、幅広いお客様へのご支援を目指して事業ミッションを「お客様の研究開発へ貢献する“ソフトウェア研究開発受託会社” 」としています。

人工知能の進化により、ソフトウェアはあらゆる業種、あらゆる場面へ入り込んでいます。また、どこの系列会社でもなく、独立している研究開発受託会社である当社は、日本の幅広い企業の良きパートナーとして研究開発に貢献する事ができます。

更に、日本全国をカバーするマルチラボ体制により、日本全体のお客様にお応えできますし、期待もされています。エンジニアからみれば、エンジニアの働きたい、お客様に近いラボでお客様に貢献できます。

「社会に貢献している」、「一流を目指している」、「経験・専門知識を身に付けることができる」、「世の中に影響ある仕事ができる」当社で、あなたの技術でもって、お客様の難解な技術課題を解決し、イノベーションを起こし、幅広く社会貢献をしませんか!
 ■難解な技術課題を解決する、先端の研究開発
当社は日本の研究を担っている、東京大学等の大学、産業技術総合研究所等の公的研究機関や、産業界を牽引する通信、電機、自動車、化学、医療関連の企業研究所等、日本の研究開発を代表するお客様と協創して、10年を超える実績を有しています。

それらのお客様から依頼された、人工知能、機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、自然言語処理、ヒューマンインタフェース、組込み制御の先端研究開発プロジェクトに取り組んでいます。

このような豊富な先端研究開発プロジェクトから、あなたのスキルや希望に応じたあなたが面白いと思うプロジェクトを選択して挑戦して頂きます。様々な業種、技術分野の応用開発プロジェクトを継続的に経験することによって、確実にステップアップする事が可能です。

研究開発にとって人材は命と考えています。とめ研究所では全方位的な観点で、技術人材育成を考えています。具体的には総合人材教育制度、技術補強研修、SE研修、メンター制度等の成長を支援する制度を整えています。勿論、他に階層別研修をはじめとする人事研修制度も備えています。
 ■募集職種
 ソフトウェア
   エンジニア
  • 先端ソフトウェアの応用開発
  • 機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、自然言語処理などの新アルゴリズム応用開発。
 ■募集人数
  • 25名(今年度予定)
  • 2019年4月入社実績:19名
 ■業務内容
 ソフトウェア
  エンジニア
  • 最先端ソフトウェアの応用開発
    • 人工知能、機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、自然言語処理、ヒューマンインタフェース、組込み制御などの新アルゴリズム応用開発。
  • 例えば・・・
    • 人(自然知能)の知識処理に当る機械学習、ディープラーニング
      エネルギーマネジメントやさまざまな検索などに利用されるデータサイエンスなど。
    • 人(自然知能)の視覚処理に当る画像処理
      ものを見分けたり、位置を推測したりする画像認識。またそれを高速に処理するGPUプログラミングなど。
    • 人(自然知能)の言語処理に当る自然言語処理
      応答に必要な音声認識や精度を高める機械学習技術など。
  • プロジェクトマッチング方法
    • あなたの経験と保有スキルを最大限に活かすことができ、かつ希望に基づく、あなたに最適なプロジェクトをお任せします。勿論、通勤時間も考慮します。
  • 応用開発プロジェクト例
    • 知識処理関連
      • データサイエンス
      • 生体化学反応シミュレーションシステム
      • Webを利用した企業/災害情報検索システム
    • 画像処理関連
      • GPUによる画像処理高速化技術
      • 運転自動化に向けた交通標識認識アルゴリズム
      • ディープラーニングを使用した地表認識システム
    • 自然言語処理
      • 自然言語処理のための機械学習システム
      • 音声認識におけるDNNインタフェース新機能開発
    • その他
      • 検査、計測、ロボット等の制御系
      • ユビキタスネットワークロボット技術
 ■入社時研修等
プログラミング未経験でも、技術を習得して活躍できる充実した研修を実施しており、新卒者の半数はプログラミング未経験者です。

  • 入社時人事集合研修
    新卒入社者全員が本社ラボに集合して行う、社会人としての心構えやマナー等の基礎研修です。
  • 入社時技術研修
    開発工程、開発ツール、開発言語、専門技術の研修。上司や先輩メンターと相談しながら、自分に合った具体的な目標を自身で設定し、実行して行きます。
    近年では、入社後に基礎的なプログラミングから習得する方が半数以上となっています。
  • OJT
    自身に最適な入門としてのプロジェクトがある場合は、先輩社員の指導のもとOJTを行います。段階的に、技術や仕事の進め方のレベルアップを行っていきます。
  • メンター制
    内定者研修、配属ラボでの技術研修、OJT等を先輩社員がきめ細かくサポートします。
 ■研究開発業務の進め方(受託PJ)
  • 受託PJでは、プロジェクトマネージャー(PM)、プロジェクトリーダー(PL)、プログラマー(PG)が協力して、PJを進めます。
受注前:PM中心に進行 受注後:PL中心に進行
PM お客様のやりたいことをヒアリング
契約関係の調整、見積書提出
担当メンバーの選定
PJの進行管理
お客様との調整
メンバーの育成
納品や請求業務
PL PMに同行しヒアリング
開発規模の見積り
前提技術に関する調査
目的達成のためのタスクの設定
個々のタスクでの役割、期限の設定
お客様との技術面での調整
PGの成果物のレビュー
PG 前提技術に関する調査 PLと協力してプログラミングを行う
PLと協力して技術、論文調査を行う
ソフトウェアの試験実施
報告資料の作成等
  
    
 ■応募資格
  • 必須の条件、経験
    大学院での専攻分野、プログラミング経験はいずれも不問。
    • 大学院博士前期課程(修士課程)を修了見込みで、2021年4月1日に入社可能な方(2020年10月1日等も可)
    • プログラミングに興味があり、先端ソフトウェア応用開発業務で幅広く社会貢献を行いたい方
    • 日本語でのドキュメント作成や打ち合わせなどが可能なネイティブレベルの日本語力をお持ちの方
 ■求める人物像
  • 当社組織文化風土に合う方
    • 難解な技術課題を解決するアルゴリズムの研究開発、社会を変えるシステムの開発を目指す志の高いエンジニアの集団
    • 知能情報処理技術、つまり最先端技術の集団であると共に、それを確固たるものにすべく日夜切磋琢磨する集団

      • 知的好奇心の集まり
      • 解らない事を解いていくのが無上の喜び
      • 極端にいえば仕事の疲れを数式を解く事によって癒す
 ■物理や数学など多様な専門分野のエンジニアとともにスキルアップ
当社のエンジニアの出身専攻分野は情報系、物理系、数学系、生物系等と多岐に渡っています。また、地域的にも北は北海道、南は九州と日本全国および海外から優秀な方が集まっています。

当社は継続的に研究開発を担う研究開発会社ですので、技術が好きでステップアップ指向の勉強家のエンジニアが多く、エンジニアの5割が博士号取得者です。特徴としては「知的好奇心の集まり」、「解らない事を解いていくのが無上の喜び」で、「極端にいえば仕事の疲れを数式を解く事によって癒す」ほどのエンジニアも居ます。そうした中で、先輩の指導を受けながら、スキルアップできる環境です。

エンジニアの内訳(2019年4月)
 ■例えば、以下の研究を行っていた修士エンジニア等が活躍しています
出身専攻 研究内容 当社でのプロジェクト
知能システム科学 VRシステムの研究 機械学習、統計解析に関する研究開発
化学 溶液の物性についての研究 機械学習を用いたシステムの開発
認知・行動科学 人の記憶に関する研究 動きの解析に関連するシステムの開発
 ■幅広い専門分野から集まる技術者集団

エンジニアの出身専攻(2019年4月)
    
 ■勤務条件 
雇用形態 正社員 
給      与 2021年入社予定
  • 修士課程修了者/月給22万円(別途外勤手当2万円支給)
  • 別途残業手当全額支給
試用期間 入社後3か月間、処遇は本採用時と同一
昇       給 原則年1回、能力、業績に応じる 
賞       与 原則年2回(7・12月)、成果、業績に応じる
手       当 通勤手当
外勤手当
資格手当(職能資格に対する手当)
役付手当
共働き保育所手当
社会保険 各種保険完備
  • 雇用保険
  • 労災保険
  • 健康保険(中部アイティ産業健康保険組合加入)
  • 厚生年金
福利厚生
  • 健康保険組合契約保養施設(セラヴィリゾート泉郷)
  • 結婚・出産祝い
  • 資格取得奨励金制度
  • 図書購入制度
  • 勉強会テキスト購入支援
  • 創業記念日表彰
  • 春と秋の天馬賞
勤務時間 9:00--18:00 内休憩1時間 月平均残業時間14時間(エンジニア)
休日休暇
  • 休日
    年間休日125日
    • 完全週休2日(土・日)
    • 祝日
    • 年末年始休日
    • 夏期休日
  • 休暇
    • 年次有給休暇
    • 時間制有給休暇
    • チータン休暇(年次有給休暇付与前の休暇)
    • 創業記念日特別休暇
    • 慶弔休暇
    • 育児休業
勤務地 勤務地は希望を考慮します(原則、住居の移動を伴う転勤はありません)。
  • とめ研究所ラボ
    • 京都本社ラボ:京都市下京区中堂寺南町134
    • 京阪奈ラボ :京都府相楽郡精華町光台1-7
    • 名古屋ラボ :名古屋市中区金山5-11-6
    • 横浜ラボ  :横浜市保土ヶ谷区神戸町134
    • 東京ラボ  :川崎市高津区坂戸3-2-1
    • 筑波ラボ  :千葉県柏市中央1-1-1

  • 客先プロジェクトオフィス
    • 関西地区  :京都、滋賀、大阪、奈良、兵庫など
    • 東海地区  :愛知、岐阜、三重など
    • 関東地区  :東京、神奈川、埼玉、千葉、茨城など
    
 ■キャリアプラン 
入社して画像処理などの技術力の向上を目指します。その後、研究開発PL(プロジェクトリーダー)やPM(プロジェクトマネージャー)等を目指します。
マネージャー職群として、社員がそれぞれの持ち味を十分に発揮し進化できるよう、 専門職、指導職、管理職の 3つのコースからなる、柔軟なキャリアプランを整えています。
 ■人材育成
当社は人材育成を重点課題として、総合人材教育制度を設け、育成体制の充実と体系的な研修を実施しています。
  • 人事研修
    入社時研修、階層別研修、資格昇格人事研修、役職昇進研修等です。
  • 技術研修
    入社時技術研修、プロジェクトとプロジェクトの間に実施する技術補強研修等です。
  • 技術会議
    所属グループで毎月開催する担当プロジェクトの技術を中心とした業務報告会議です。
  • 勉強会
    課題を共有するエンジニアがグループで開催する勉強会です。
    微分方程式の数値解法勉強会、深層学習勉強会、ベイズ推定勉強会など、技術、数学等の勉強会を幅広く実施しています。
  • 技術祭り
    日ごろの研鑽の成果を発表する技術者のお祭りです。
    1年に1回開催しており、毎回各自の発見があるイベントです。
  • 資格取得奨励金制度
    資格取得時に奨励金を支給する制度です。
  • eラーニング
    豊富なコースの中から受けたいコースを自由に選択して受講が可能です。
  • SE研修
    顧客への提案力、課題分析力向上などのSE入門研修を実施しています。
    
 ■応募方法 
応募フォーム より、ご応募ください。

ご質問などは、採用担当吉田・福原・岩前(saiyouアットマークtome.jp)まで、お問合せください。
※“アットマーク”は“@”で置き換えてください。

ご質問などございましたら、メールにてお気軽にご連絡下さい。
 ■選考プロセス
【一次選考】応募時選考(応募時のプロフィール情報等)
 ↓    
【二次選考】書類選考(履歴書、研究テーマ、論述課題、スキルチェックシート)
 ↓
【三次選考】面接選考(筆記試験、会社説明、面接)
 ↓
【内定】

  • 応募フォームからの応募を一次選考への応募として扱います。

  • 応募は随時受け付けています。
  • 一次選考から内定まで、1〜1.5カ月で選考します。
  • 内定通知の後、特別な場合を除いて2週間以内にご回答をお願いしています。
  • 書類選考の提出書類詳細につきましては、一次選考を通過されました後にお知らせいたします。
  • 面接選考の際に、会社の詳しい説明、質疑応答を行います。
  • 面接は複数回実施する場合があります。また、遠方にお住まいの場合、Skypeや電話による面接を実施する場合もあります。
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