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掲載期間 23/03/08~23/04/04
【組込みエンジニア】最先端のIoTデバイスを利用したSWの開発を推進するエンジニアを募集

LocationMind株式会社

組み込みエンジニア 1000万円 ~ 1499万円 東京都
会社の特長
CTOがいる 自社製品/自社サービス B2B 1億円以上の資金を調達済み 下限年収600万円以上 一部在宅勤務可 転勤なし 残業30H以内 服装自由
言語
Python C++
イチオシ
フルフレックスタイム制の働きやすい環境です|位置情報解析の東大発ベンチャー
募集情報
なぜ募集しているのか
更なる社会貢献を目指して開発を加速させるべく、IoT部門を拡大しようとしているフェーズにおいて、IoT組み込みエンジニアを募集します。
どんな仕事か
LocationMindは、空間情報工学の分野で第一線の研究を行ってきた東京大学柴崎亮介研究室発のベンチャーで、位置情報技術の社会実装を目指している会社です。
GPSの測位情報とIoTデバイスによるによる測位情報の組み合わせにより、高度な人流解析情報を提供し、交通量調査、都市開発、施設運営等に役立つソリューションを提供します。
IoT 機器を組み合わせて人やモノの量と動きを計測、分析、可視化する製品の開発を行います
新たなビジネスの創出に向け、まだ世の中にはない新しいIoTデバイスの開発をしてくださるエンジニアの方を募集しています

・IoT機器を用いた位置情報解析システムの設計
・LiDAR, UWB, BLE等のセンシングデバイスの制御
・センサーデバイスの解析アルゴリズムの組込み
・デバイスのSW品質、性能品質の評価・検証
・最新の測位デバイスの要素技術調査
この仕事で得られるものは
・働きやすい環境が整っている
スーパーフレックス制を導入しています。月間の労働時間を満たすことを条件に、日によって稼働時間を自身で調整できるので、効率のいい働き方ができます。

・位置情報に関する知識が豊富なメンバーが揃っている
空間情報科学研究センターの教授である柴崎をはじめ、位置情報に関する論文を発表するメンバーが揃っています。人流ビッグデータを活用した高度な分析を実現しており、最新の技術を活用して研究に携わりたい方にとって面白い環境です。
求められるスキルは
必須 ・機能要件に対して、QCDを考慮したシステムアーキテクトの経験 (3年~5年程度)
・オブジェクト指向に基づいた適切なSWのクラス設計、IF設計の経験 (3~5年程度)
・C++、Python等のコーディング経験 (3~5年程度)
・データ解析、Machine Learningなどの基礎的な知識があること
※ アルゴリズムの研究、開発は別途R&Dチームが行います
歓迎 ・Matlab, Python等を用いたデータ解析、Machine Learningの経験
・特定のエッジデバイス向けに最適化されたMachine Learningモデルを組み込んだ経験
・LoRaWAN等のLPWA通信や、5G等の高速通信の基礎的な知識
・セキュリティインシデント、個人情報保護等に関する基本的な情報セキュリティ対策の経験

・最新の技術にチャレンジする意欲のある方
・位置情報を扱うことに関心のある方
・論理的思考ができる方
・コミュニケーション能力が高い方
開発のスタイルは
開発環境 IoT向け無線技術(Lora, Sigfox, ELTRES, ZETA, NB-IoT等)
雇用形態は
正社員
どんなポジション・役割か
IoT組み込みエンジニア
配属部署 IoT Division
どこで働くか
東京都千代田区神田司町2-8-1 PMO神田司町4F(リモート勤務制度あり)
勤務時間は
フルフレックスタイム制 月間標準労働時間160時間
給与はどのくらい貰えるか
年収:800万円~1,199 万円 月給:66万円~100万円
※上記には固定残業代(月:30 時間/  108,966 円~ 163,400 円)が含まれています。
※固定残業時間の超過分は別途支給昇給:有
待遇・福利厚生は
・社会保険完備(雇用・労災・健康・厚生年金)
・交通費全額支給
・時間外手当(固定残業超過分を追加支給)
・出産・育児支援制度
休日休暇は
週休2日制(土日祝休)、有給休暇、夏季休暇2日、年末年始休暇5日
どんな選考プロセスか
カジュアル面談→一次面接→リファレンスチェック(back check)→最終面接

【各プロセスの詳細】
カジュアル面談:
相互理解を深めることを目的とし、人事が面談させていただきます。会社・事業について説明した上で、どのようなポジション・ミッションが最適かご提案いたします。

一次面接:
入社後の上司となる者と面談していただき、入社後に働くイメージが湧くか、想定ポジションで活躍できるスキルを持っているかの確認をします。

リファレンスチェック:
back checkを活用したリファレンスチェックを実施します。 これまでの実績・スキル・働きぶりを確認することで、想定しているミッションとフィットしているかを確認します。

最終面接:
候補者の方に応じて、最適な最終面談者をアレンジして面談を行います。
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