【Python】ソフトウェア開発エンジニア（研究開発部門向け）

求人要項求人ID：210941

年収: 850〜1,100 万円
勤務地最寄り駅: 溜池山王駅 (東京都)
雇用形態: 正社員

仕事内容

・同社のソフトウェア開発者は、お客様の研究開発部門と協力して、システム開発のプロジェクトにソフトウェア開発者として参加する。
・主にPythonを利用し、Enthoughtが持つ開発プラットフォームや、AI、機械学習、データのビジュアル化など、高度なプログラミンを行う。
・社内および対顧客のコミュニケーションやレポーティングをサポートする。
・社内のチームと協力し、社内のツール、各プロセス、インフラの特定、開発、メンテナンスなどの強化を行う。
・業務によっては出張を伴う場合がある。

勤務地: 東京都港区
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　有給休暇

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書類選考通過後の面接スケジュール調整などはコンサルタントが行うほか、選考の傾向や対策についてもアドバイスいたします。
Step4

内定・給与交渉

内定が出たあとは、入社条件や給与交渉、円満退社へのアドバイスなどもしっかりフォロー。納得いくまで条件を確認いただけます。
Step5

入社/入社後フォロー

転職活動は内定がゴールではありません。新たな環境で早期にご活躍いただくためのお手伝いやお悩みフォローをさせて頂きます。

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この求人のおすすめポイント

担当コンサルタント
川俣玄暉

【アメリカのテキサス発祥のグローバル企業】
同社が設立された当時、CEOのエリック・ジョーンズはデューク大学で電気工学のポスドク研究に従事していました。彼はPythonの科学ソフトウェアスタックに、難しい科学的問題を解決し、技術エキスパートの定型業務を軽減できる可能性があることに気づきました。また、同社はこの20年間、科学ソフトウェア分野において多大な貢献をしてきました。
例えば、オリジナルSciPyパッケージの共同開発、SciPy Conferenceの共同設立（2002年）、初期段階の「scikit-learn」パッケージの開発、HDF5 for Python（h5py）ソフトウェアプロジェクトの設立、OUQ理論の共同開発、wxPython（クロスプラットフォームGUIツールキット）の開発とメンテナンスなどが挙げられます。

【研究開発部門のDXに特化】
現在の同社のミッションは、科学系企業の研究開発部門がデジタルトランスフォーメーションを達成し、業界における競争的優位の確立と、継続的なイノベーションを達成することを支援することです。技術チームは80名以上のスタッフによって構成されていますが、そのうちの90%が高度なSTEM学位を取得し、65%が博士号を取得しています。同社は科学分野の専門用語に精通しており、難しい専門的な課題を解決することに情熱を注いでいます。

【アメリカで科学技術系企業のDX支援をした経験を生かし、顧客のDX活動を成功へ導く】
DXは、確立されたトレンドであり、現在、あらゆる企業にとってのキャッチフレーズになっています。しかし、DXが不可避であることを多くの企業が理解しているにもかかわらず、DXには何が必要なのか、どこから着手すればいいのか、実装のベストプラクティスは何なのか、期待できるメリットは何なのか、必ずしも明確にはなっていません。同社はアメリカで科学技術系企業のDXを、技術的かつ専門的に支援した経験を生かし、顧客のDX活動を成功させていただきます。

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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)

株式会社リクルート主催リクナビNEXT GOOD AGENT RANKING IT・WEB部門約460社中第1位受賞（2023年度上半期）

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Enthought合同会社の企業情報

事業内容: 【科学技術分野のデジタルトランスフォーメーションを促進し、新しいビジネス価値を創出します】
同社のテクノロジーと科学に関する深い専門知識は、迅速にお客様の研究開発部門の課題を解決し、企業の継続的なイノベーションを可能にします。
また、ライフサイエンス、材料科学、化学、半導体の各業界の中でも最も革新的で高く評価される企業の複雑な課題対して、様々なソリューションを提供してきました。

・デジタルトランスフォーメーション
科学技術分野のデジタルトランスフォーメーションを促進し、科学を加速させることにより、新しいビジネス価値を創出します。価値実現までの時間を短縮し、コスト効率を高めるテクノロジーを提供します。より迅速な科学的発見を可能にし、新しい収益機会を発見するソリューションを作成します。

・Enthoughtアカデミー
研究開発者向けScientific Pythonカリキュラムでリアルタイム学習を可能にします。実世界のデータに深く関わることで、実用的なソリューションを提供できるようになります。原理を学ぶもので、APIではありません。クラス終了後も自主的に学習を続けられるよう、持続力のある原則に重点を置いています。

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