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京都府/メーカー(機械・電気)/年収800万円以上/40代の求人・転職・中途採用情報

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東証プライム、先端デバイスで世界トップ級の半導体メーカー
東証プライム、先端デバイスで世界トップ級の半導体メーカー

経理<税務>

職種/業界
税務 / 半導体
年収
700万円~1,100万円
勤務地
京都府

■同社にて、グループ全体の財務・税務戦略立案・実行をご担当いただきます。 【具体的には】 ・優遇税制の設備投資、事業展開への積極的な活用 ・国際課税・移転価格税制に対応した最適スキームの構築・運用 ・運転資金の最小化を目指したグループ資金効率の向上 ・グループ内資金繰り・資金集中・資金配分の標準化・共通化・自動化 ・資金調達・資金運用の継続管理・手法開拓など 【入社後のキャリアステップ】 経理部門内のローテーションの他、事業管理部門や国内外グループ会社の経理・管理部門へのローテーションを行いながら、様々な経験を積んでいただける環境です。

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オムロン株式会社
オムロン株式会社

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技術開発エンジニア<画像×数学 計算イメージング>

転勤なし
職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / 電子部品
年収
500万円~1,000万円
勤務地
京都府木津川市

■同社全社の技術開発を担うストラテジックR&D本部のセンシング研究開発部門において、以下の業務・役割を担当していただきます。 【具体的には】 ◆FA領域向け画像センシング技術・アルゴリズムの構築と実装 ・基板検査装置をはじめとするFA(ファクトリーオートメーション)製品において、画像センシング技術に関する技術開発を担います。 ・撮像や光学といった入力系(カメラ・レンズ・照明等)の物理特性まで踏み込み、Computational Imagingを中心とした新たなセンシングアルゴリズムの構築・実装を主導します。 ◆事業部門との連携による技術の商品化・社会実装(R&Dから実用化へ) ・事業部門と緊密な連携・調整を行い、「事業に貢献する技術」として確立させます。 ◆技術の独自性創出と知財・学術活動への貢献 ・開発テーマの実践を通じて、独自のアルゴリズムを創出し、特許の出願や論文執筆を行います。 ■この仕事の魅力 ◆「画像×数学」の専門性を活かし、製品価値へ直結させる面白さ スパースモデリングをはじめとする数理技術(逆問題や最適化等)の専門性を、シミュレーションにとどめず、実際の製品価値へとダイレクトに結びつけられる環境です。 ◆撮像物理から実装まで、一気通貫で挑む計算イメージング開発 光学・撮像の物理現象の理解から、評価、実験、そして実機への実装まで、システム全体を俯瞰しながら一気通貫で計算イメージング(Computational Imaging)の技術開発に挑戦できます。 ◆要求定義から価値検証まで関わり、顧客に選ばれる瞬間を見届ける手応え 事業部門と密に連携しながら、リアルな要求仕様や制約条件の整理といった最上流から、最終的な価値検証まで深く関わることができます。自分が手がけた技術によって、現場の顧客から選ばれる瞬間を肌で感じられる確かな手応えがあります。

戦略推進

転勤なし
職種/業界
経営企画・経営戦略 / 電子部品
年収
650万円~1,400万円
勤務地
京都府木津川市

■経験、志向を踏まえて、以下いずれかの役割・業務を担当していただきます。 【具体的には】 <管理職・プロジェクトマネージャー・チームリーダー> ・技術戦略・事業戦略と現場テーマをつなぐ全体構想の立案(同社戦略の方向性を具体化) ・「全社横断のR&D推進活動」の中核として、戦略・変革の推進 ・経営層および事業部門との合意形成のリード <メンバ> ・事業/技術/外部環境の情報分析(インテリジェンス機能) ・データドリブンR&D運用(投資状況の可視化・分析・提案) ・既存事業・注力事業への技術テーマ実装支援 ・探索・先行投資テーマの仮説設定および検証推進 ■この仕事の魅力 ・経営・事業・技術を横断し、同社の意思決定に関与できるポジションです。また、自ら関与した全社戦略を実行フェーズまでリードできる点も特徴で、不確実性の高いテーマに対し、自ら仮説を立て合意形成を経て実装までをリードし、探索を事業価値につなげる経験を得ることができます。 ・全社変革(全社横断のR&D推進活動、データドリブンR&D経営)を中核でリードできる点も魅力です。

組込み開発エンジニア<エッジAIセンシング>

転勤なし
職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / 電子部品
年収
500万円~850万円
勤務地
京都府木津川市

■全社の技術開発を担うストラテジックR&D本部のセンシング研究開発部門において、以下の業務・役割を担当していただきます。 【具体的には】 ■ヘルスケア・FA領域向けセンサへのエッジAI実装・最適化 ・血圧計(ヘルスケア)や光電センサ(FA)をはじめとする各種センサデバイスにおいて、AI/機械学習モデルを組み込んだセンサアルゴリズムの軽量化・高速化および組込み実装を主導します。 ・メモリや電力に制約のある処理チップ(MCU/FPGA/DSP等)の特性を最大限に活かし、リアルタイム性と信頼性を両立したエッジAI処理基盤を構築します。 ■実装手法の策定および最適なデバイス・アーキテクチャの選定 ・開発するAI・センサアルゴリズムの要求仕様(精度、遅延、コスト、消費電力)をインプットとし、モデルの量子化・枝刈りなどの最適化アプローチを検討・策定します。 ・プロジェクトの要件を満たす最適なデバイス(マイコン、FPGA、DSP、専用AIアクセラレータ等)を選定し、システム全体のアーキテクチャを定義します。 ■最先端組込み・エッジAI技術の調査と開発 ・各種センサやエッジデバイスに適応する最先端の組込み技術、エッジAIコンパイラ、エンジンの動向を継続的に調査・キャッチアップします ・最先端技術の実証(PoC)にとどまらず、自社独自の高速化手法や実装ノウハウを織り込み、実際の製品・サービスに組み込める技術として確立させます。

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