株式会社エクサウィザーズからの求人

Med/Fin/HR/Care tech : AIプロダクトを開発するソフトウェアエンジニアを募集!

要求ランク: B 以上

職務内容

エクサウィザーズにおけるWebアプリケーションの開発を担うポジションです。本人の希望や経験、スキルセットによってTech Leadとして開発のリードや、メンバーのマネジメントを担っていただく可能性もあります。

・アプリケーションのフロントエンド開発(UI/UXチームと協業)
・機械学習を用いたBtoBプロダクトのバックエンドの開発(機械学習エンジニアと協業)
・プロダクトのアーキテクチャ設計
・ウェブのインフラ開発(APIサーバー・アイデンティティ・ペイメント・アクセスコントロールなど)
・その他、本人の意向に応じて採用活動、広報活動、チーム/組織開発への参画

[Care Tech]
・「要介護状態予防/重症化防止の支援」「介護士向け業務改善支援」「国や自治体、公的機関への社会保障費低減に向けたAIソリューション」を始めとするモバイルアプリケーションのバックエンド開発

[Med Tech]
・「人の動作・姿勢解析による健康・疾患リスクアセスメントサービス」「メンタルヘルス支援サービス」を始めとするモバイルアプリケーションのバックエンド開発

[Fin Tech]
・「高齢者の消費活動支援」「中小企業の存続・成長支援​」「金融サービスの利便性向上」を始めとする新規Webアプリケーションプロダクト(SaaS)の開発

[HR Tech]
・HR Techプロダクト「HR君」の新規機能開発・機能改善(アジャイル)
・HR領域の新規Webアプリケーションプロダクト(SaaS)の開発

*事業部は基本的に本人の意向により決定され、ドメイン間の異動が可能です。

採用の流れ

応募→オンラインコーディングテスト→一次面接→二次面接→最終面接
※状況、希望に応じてステップが省略されたり、面談を挟むことがあります

応募するためには、まずログインしてください

求人詳細

給与年収 500万円 〜 1500万円
待遇正社員
開発環境 Web開発(サーバーサイド) Web開発(フロントエンド) 日本語 英語
応募要件
必須要件
現在の弊社のフェーズにより、フルスタックのスキルセットをお持ちの方を求めています。

・Node.js, Python, React, TypeScriptなどプロダクト開発で使用するいずれかの言語・ツールの知識・使用経験
・Web アプリケーション開発経験
・ネットワークやデータベース等の基礎知識
・アルゴリズム・データ構造の知識
・git/hg, yarn/npmといった開発環境での経験
歓迎要件
・コミュニケーションスキル(英語・日本語)
・スタートアップで働いた経験
・新しい課題や未知の領域に果敢に挑戦した経験
・競技プログラミングの経験(青以上が望ましい)
勤務時間および休憩時間
裁量労働制(何時に来て何時に帰ってもOK)
手当
博士課程進学支援制度
通勤手当(3万5000円まで/月)
出張手当
健康診断
オンライン医療相談(first call)
書籍購入(全額会社負担)
勉強会(1回/週以上、業務時間中の実施)
勤務地
東京都 港区浜松町1丁目18番地16 住友浜松町ビル5階
勤務地へのアクセス
JR浜松町駅・都営大江戸線大門駅より徒歩3分
休日・休暇
完全週休2日制(土・日・祝)
年間休日120日以上
年次有給休暇(入社3カ月間は3日間、以降は入社タイミングによって決定、翌年度から15日)
年末年始休暇
リターン休暇(年間2日:1000km以上の遠隔地に家族が住んでいる場合)
慶弔休暇
結婚休暇(本人、子女)
産休・育休
介護休暇
保険
厚生年金・健康保険・雇用保険・労災保険
受動喫煙防止措置
喫煙可能区域での業務なし
その他
各ドメインでわたしたちが何をしようとしているのか?については、下記のURLをご覧ください!

Med tech
医療現場の課題解決とイノベーション創出に向けた取り組み
https://exawizards.com/business/medtech

Fin tech
金融サービスに関する情報格差への取り組み
https://exawizards.com/business/fintech

HR tech
生産年齢人口2,000万人減への取り組み
https://exawizards.com/business/hrtech

Care tech
健康寿命の延伸と社会保障費の適正化への取り組み
https://exawizards.com/business/caretech

そのほか、エクサウィザーズ全体に関してはこちら
https://exawizards.com/

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企業情報

企業名株式会社エクサウィザーズ
事業概要
エクサウィザーズは「AIによる社会課題の解決」を目的として2016年に設立されたスタートアップです。超高齢社会に代表されるような広い社会課題を解決するために、機械学習/深層学習を使ったソリューションや自社プロダクトを提供しています。
現在はHR Techプロダクト「HR君」、介護Techプロダクト「ケアコチ」、Robot Techプロダクト「corevery」を提供しており、他にもMed tech、Fintech、AI Camera領域においてもプロダクト開発を行なっております。
 - HR君 https://exawizards.com/service/hrkun
 - HR君 Haichi https://www.hrkun.com/haichi/
 - ケアコチ https://carecoaching.jp/
 - corevery https://corevery.jp/
 - Qontextual https://qontextual.jp/
企業の特徴
ソフトウェアエンジニアと機械学習エンジニアが約半数を占める人数で在籍しており、とりわけ機械学習エンジニアが全社員の25%近くを占める点が特徴です。(ソフトウェアエンジニアは20%)
エンジニアのうち35%+が国外出身のメンバーで占められていますが、半数弱は日本語が話せるバイリンガルです。
コミュニケーションはチームによって分けており、英語でミーティングやテキストチャットをするチームもあれば日本語のみでコミュニケーションをするチームもあります。
本店所在地東京都 〒105-0013 東京都港区浜松町1-18-16 住友浜松町ビル5階
代表者石山洸
設立日2016年
従業員数270
平均年齢34
株式公開非公開
主要株主非公開
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株式会社エクサウィザーズ

設立日2016年
社員数270
平均年齢34
Webサイト

機械学習エンジニア/数理最適化エンジニアとして、以下の業務を担当いただきます。 ・大手企業と連携した深層学習等のAI技術を活用した研究/ソリューション開発 ・DeepLearning/機械学習等の論文調査/アルゴリズム実装、実験によるモデルの精度向上等 ・自社AIプラットフォーム及びAIプロダクトの開発 ★冬選考インターン(2月1日~3月4日)で得られる3つのメリット​​ ①実際の現場で使用される可能性のあるモデルの開発... [詳細]

給与年収 540万円〜720万円
勤務地東京都 港区東新橋1丁目9-2 汐留住友ビル 21階
アクセス
都営大江戸線 汐留駅 直上 徒歩1分
ゆりかもめ 汐留駅 ペデストリアンデッキ直結 徒歩1分
山手線 京浜東北線 東海道線 横須賀線・総武線快速 「新橋駅」 地下通路直結 徒歩6分
銀座線 都営浅草線  新橋駅 地下通路直結 徒歩5分
https://goo.gl/maps/Xbxb5CM9dNPXQTws9
待遇正社員
開発環境Python2 Python3 日本語
必須要件・Pythonが使えること ・面接・インターンとも日本語で行えること

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株式会社エクサウィザーズ

設立日2016年
社員数270
平均年齢34
Webサイト

・大手企業と連携した研究 / ソリューション開発、プロダクト開発 ・数理最適化に関連するアルゴリズム実装 [詳細]

給与年収 480万円〜720万円
勤務地東京都 港区東新橋1丁目9-2 汐留住友ビル 21階
アクセス
都営大江戸線 汐留駅 直上 徒歩1分
ゆりかもめ 汐留駅 ペデストリアンデッキ直結 徒歩1分
山手線 京浜東北線 東海道線 横須賀線・総武線快速 「新橋駅」 地下通路直結 徒歩6分
銀座線 都営浅草線  新橋駅 地下通路直結 徒歩5分
https://goo.gl/maps/Xbxb5CM9dNPXQTws9
※京都・名古屋・浜松オフィスの在籍もご希望いただけます
待遇正社員
開発環境Python3 Web開発(サーバーサイド) 研究開発 日本語 英語
必須要件・数理最適化技術の社会実装に対する興味関心 ・一種類以上のプログラミング言語の深い理解と知識

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株式会社エクサウィザーズ

設立日2016年
社員数270
平均年齢34
Webサイト

エクサウィザーズにおけるWebアプリケーションの開発を担うポジションです。本人の希望や経験、スキルセットによってTech Leadとして開発のリードや、メンバーのマネジメントを担っていただく可能性もあります。 ・アプリケーションのフロントエンド開発(UI/UXチームと協業) ・機械学習を用いたBtoBプロダクトのバックエンドの開発(機械学習エンジニアと協業) ・プロダクトのアーキテクチャ設計 ・ウェブのインフラ開発(APIサ... [詳細]

給与年収 500万円〜1500万円
勤務地東京都 港区浜松町1丁目18番地16 住友浜松町ビル5階
アクセス
JR浜松町駅・都営大江戸線大門駅より徒歩3分
待遇正社員
開発環境Web開発(サーバーサイド) Web開発(フロントエンド) 日本語 英語
必須要件現在の弊社のフェーズにより、フルスタックのスキルセットをお持ちの方を求めています。 ・Node.js, Python, React, TypeScriptなどプロダクト開発で使用するいずれかの言語・ツールの知識・使用経験 ・Web アプリケーション開発経験 ・ネットワークやデータベース等の基礎知識 ・アルゴリズム・データ構造の知識 ・git/hg, yarn/npmといった開発環境での経験...

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株式会社エクサウィザーズ

設立日2016年
社員数270
平均年齢34
Webサイト

・Research and implement state-of-the-art ML models ・Solve problems provided by our partner companies (large corporations) ・大手企業と連携した研究/ソリューション開発 ・機械学習の研究/アルゴリズム実装 [詳細]

給与年収 500万円〜
勤務地東京都 港区東新橋1丁目9-2汐留住友ビル21階
アクセス
都営大江戸線 汐留駅 直上 徒歩1分
ゆりかもめ 汐留駅 ペデストリアンデッキ直結 徒歩1分
山手線 京浜東北線 東海道線 横須賀線・総武線快速 「新橋駅」 地下通路直結 徒歩6分
銀座線 都営浅草線  新橋駅 地下通路直結 徒歩5分
https://goo.gl/maps/Xbxb5CM9dNPXQTws9
待遇正社員
開発環境Python3 研究開発 日本語 英語
必須要件・Strong knowledge of Python ・Experience with ML frameworks such as Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, ・Keras, Chainer, PyTorch ・Strong knowledge of Computer Science or related quantitative field ・Strong knowledge of machine learning models (linear regression, ensemble methods, boosting, RNN, CNN, GCN, GAN, etc.) ・Ability to implement models from papers ・Demonstrated history...

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中途採用 数理最適化エンジニア 要求ランク:B 以上

株式会社エクサウィザーズ

設立日2016年
社員数270
平均年齢34
Webサイト

Role 仕事内容 ・大手企業と連携した研究/ソリューション開発、プロダクト開発 ・数理最適化に関連するアルゴリズム実装 [詳細]

給与年収 500万円〜1500万円
勤務地東京都 港区東新橋1丁目9-2汐留住友ビル21階
アクセス
都営大江戸線 汐留駅 直上 徒歩1分
ゆりかもめ 汐留駅 ペデストリアンデッキ直結 徒歩1分
山手線 京浜東北線 東海道線 横須賀線・総武線快速 「新橋駅」 地下通路直結 徒歩6分
銀座線 都営浅草線  新橋駅 地下通路直結 徒歩5分
https://goo.gl/maps/Xbxb5CM9dNPXQTws9
待遇正社員
開発環境Python3 Web開発(サーバーサイド) 研究開発 日本語 英語
必須要件Minimum Skill/Experience 必須要件 ・数理最適化技術の社会実装に対する興味関心 ・一種類以上のプログラミング言語の深い理解と豊富な知識 ・高いコミュニケーションスキル(日本語) ・論文のアルゴリズムを実装する能力

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株式会社エクサウィザーズ

設立日2016年
社員数270
平均年齢34
Webサイト

・Research and implement state-of-the-art ML models ・Solve problems provided by our partner companies (large corporations) ・大手企業と連携した研究/ソリューション開発 ・機械学習の研究/アルゴリズム実装 [詳細]

給与年収 500万円〜
勤務地京都府 606-8225 京都市左京区田中門前町73番地2F
待遇正社員
開発環境Python3 研究開発 日本語 英語
必須要件・Strong knowledge of Python ・Experience with ML frameworks such as Scipy/Numpy, Scikit-Learn, Pandas, Tensorflow, ・Keras, Chainer, PyTorch ・Strong knowledge of Computer Science or related quantitative field ・Strong knowledge of machine learning models (linear regression, ensemble methods, boosting, RNN, CNN, GCN, GAN, etc.) ・Ability to implement models from papers ・Demonstrated hi...

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