【英語必須】プロジェクトマネージャー(重機の自動化システム開発/リモート可/フレックス導入)
求人ID:276805
- 年収
- 600〜800万円
- 雇用形態
- 正社員
- 最寄駅
- 湯島駅 (東京都)
- 職種
- プロジェクトマネージャー(業務系)
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募集要項
- 仕事内容
- 同社のプロジェクトマネージャーとして、重機の自動化システム開発プロジェクトのマネジメントが求められます。個々のシステム開発プロジェクトにおいて、エンジニアや顧客とコミュニケーションをとりながら、協力して推進していく必要があります。
主な開発環境はLinux、Windows、ROS2、GitHub等で、開発マネジメントはScrumとV-Modelを組み合わせたハイブリッドマネジメントです。
【具体的には】
・プロジェクトのゴールと背景の整理
・プロジェクトのスコープ(予算と仕様)の策定
・プロジェクトの計画と進捗管理(スクラム開発におけるプロダクトオーナーの役割に準じる)
・社内コミュニケーション業務(報告、エンジニアの議論のファシリテーション、等)
・顧客との交渉(契約形態、プロジェクト費用、仕様、等)とのプロジェクトに関するコミュニケーション(要件設計、報告、PR、等)
・顧客との試験実施計画の調整
・その他、必要に応じた業務 - 必要なスキル
- Linux,Windows
- 勤務地
- 東京都文京区
- 保険
- 健康保険 厚生年金 雇用保険 労災保険
- 諸手当
- 通勤手当
- 休日・休暇
- 慶弔休暇 年末年始 夏期休暇 有給休暇 完全週休二日制(土日) 祝日
- 年収
- 600〜800万円
- 必須条件
- ・プロジェクトマネジメント業務等、マネージャー実務経験もしくはリーダーとして業務を率いた経験
・顧客とのコミュニケーションを伴う開発プロジェクト、導入プロジェクト、支援などの業務の3年以上の経験
・最低限のロボティクスシステムについての理解(代表的なソフトウェア機能、センサ、開発方法など)
【歓迎】
・ロボティクスシステムの設計・開発・検証・評価経験
・Linuxを用いたソフトウェア開発経験
・ROS/ROS2を用いた開発経験
・機械設計、電気設計などのハードウェア開発経験
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株式会社DeepXの
求人のおすすめポイント
担当アドバイザー
田代光一
近年、人工知能関連技術は目覚ましい勢いで進化しており、ディープラーニングの活用により画像認識は精度が飛躍的に向上しています。人工知能領域で大幅に遅れているものの、ハードウェアメーカーが密に多くある我が国にとって、先端人工知能を駆使しあらゆる機械の自動化に挑み成し遂げることが可能という想いで、同社は設立されております。
ご利用の流れ
STEP01
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STEP01ご登録
WEBで
簡単お申し込み
STEP02
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STEP02カウンセリング
転職のお悩みや
ご希望条件を
ヒアリング
STEP03
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STEP03求人のご招待
ご希望に沿った
求人をご提案
STEP04
![](/search_assets/detail/img/service-flow__img04.png)
STEP04応募・面接
応募書類の添削や
面接対策まで
徹底サポート
STEP05
![](/search_assets/detail/img/service-flow__img05.png)
STEP05内定・交渉
年収や入社日の
交渉も
ギークリー
が代行
STEP06
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STEP06ご入社
ご状況に応じて
入社後もフォロー
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リクナビNEXT 2023年上半期 GOOD AGENT RANKING入賞 (IT・WEB部門ほか計6部門)
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![株式会社リクルート主催 リクナビNEXT GOOD AGENT RANKING IT・WEB部門 約450社中 第1位受賞(2023年度 下半期)](/img/award_recruit_bnr_pc.webp)
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リクナビNEXT 2023年上半期
GOOD AGENT RANKING入賞 (IT・WEB部門ほか計6部門)
株式会社DeepXの企業概要
- 業種
- ハードベンダー
- 設立
- 2016年4月
- 従業員数
- 54名
- 資本金
- 9億1,000万円
- 所在地
- 東京都
- 事業内容
- 同社は、工作機や重機などの機械の自動化を目指し、画像認識や強化学習の技術を活用したEnd-to-Endな制御技術の開発を行なっております。必要なハードウェア(センサ、カメラ、計算機)の検討から操作タスクの設計や制御アルゴリズムの開発まで一貫して行います。
【事例1:土木建設×AI】「油圧ショベルの無人自動操縦で、オペレーター不足の解決に挑む」
建設現場でのさまざまな土木作業の自動化に向け、ゼネコンのフジタ様と連携し、汎用重機である油圧ショベルの操作の自動化を目指す。最先端のディープラーニングによる画像認識技術や強化学習技術を駆使し油圧ショベルによる掘削作業の自動化を実現した。
【事例2:食品加工×AI】 「パスタの定量盛りつけアルゴリズム開発で、働き手不足に立ち向かう」
従来、食品は、非定型性や軟性、粘性のため、機械での扱いが難しく、掴み上げ作業や盛り付け作業の自動化は困難だった。そのため、現在、多くの食品加工工場ではこの盛り付け作業は人手によって行われている。自動化機器メーカーのイシダ様と連携し、盛り付け機器のアームをAIで制御し作業の自動化を目指す。
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