株式会社メイテックフィルダーズ
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埼玉県／アウトソーシング／年収500万円以上／退職金制度ありの求人・転職・中途採用情報
公開求人54件中 51〜54件表示
株式会社テクノプロ・コンストラクション
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設備管理・設備保全
転勤なし
職種/業界
不動産・マンション・ビル管理 / アウトソーシング年収
350万円～900万円勤務地
東京都新宿区 他【職務内容】 同社が提携する全国の建設・プラントプロジェクトにおいて、設備管理・設備保全業務を幅広く担当していただきます。 電気・空調・給排水・衛生設備など、これまでの経験や希望する領域（ビル・プラント等）に合わせて、最適な案件へ参画可能です。 スーパーゼネコンや大手サブコンを中心とした優良プロジェクトにて、維持管理から上流工程のマネジメントまで、スキルに応じた業務をお任せします 【具体的には】 現場管理： 設備保守・点検の進捗、品質、安全、コストの管理 折衝業務： 発注者（オーナー）や協力会社との打ち合わせ、現場の采配 事務・設計： 各種書類作成、積算、設計監理、図面修正 保全計画： 経験に応じて、中長期的な修繕計画の立案やコンサルティング業務 【配属先の案件】 東日本エリア内でご希望に応じて配属先が決定されます（配属後は直行直帰にて勤務可能）。 1次面接でスキル確認を行い、ご希望に合致する求人をお探ししますので自宅から通勤圏内希望などのご希望をお出しいただくことも可能です。 プラント設備、ビル設備、公共インフラなど、多種多様な案件から選択可能です。 【魅力】 技術者の理想を追求できる環境 ・残業抑制や勤務地の徹底考慮など、ワークライフバランスを重視した働き方が選べます 。 段階的な研修制度（基礎・初級・中級）により、継続的にスキルを磨くことが可能です 。 国内最大級のプロジェクト数を背景に、未経験の技術領域への挑戦も支援されます 。 専任スタッフとの面談を通じ、スペシャリストやゼネラリストなど多彩なキャリアパスを描けます 。同社では95％以上の方が派遣先で就業しておりますので、殆どの方がご希望の場所で就業されています。
パーソルクロステクノロジー株式会社
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モデルベース開発エンジニア
職種/業界
実験・評価・解析 / アウトソーシング年収
400万円～850万円勤務地
神奈川県 他ご経験や志向を考慮し、モデルベース開発業務をお任せします。 ◆機械◆ 制御対象モデル化-モデル縮退／制御対象モデル化-物理モデリング／1D-3D連成 ◆電気電子◆ 制御モデル化-Verilog／制御モデル化-VHDL→モデル／制御対象モデル化-物理モデリング／ACG-モデル→Verilog／ACG-VHDL／回路シミュレーション ◆制御◆ 制御モデル化／制御対象モデル化-物理モデリング／ACG-モデル→C ◆実験◆ 制御対象モデル化-データ計測モデル／制御対象モデル化-システム同定 ◆工程◆ HILS （Model In the Loop Simulation）／SILS （Software In the Loop Simulation） HILS （Hardware In the Loop Simulation）／PILS （Processor In the Loop Simulation）／RCP （Rapid Control Prototyping） ◆全分野◆ MBSE （Model-Based Systems Engineering）／1Dモデル化／1Dシミュレーション／全体適正設計 【教育体制】 現時点で1400講座以上の研修コンテンツがあり、直近ではエンジニアの志向性やスキルに合わせたレーダーチャートを導入したことで、1人1人に最適な研修を選択できるような環境づくりもされています。また配属後も基本的にはチームでの就業になるため、同社の社員に頼りながら実践でもスキルアップを図れることが可能です。
東証プライム上場の独立系システムインテグレーター
東証プライム上場の独立系システムインテグレーター
AIエンジニア
職種/業界
組み込み・ソフトウェア・電気制御設計 / アウトソーシング年収
455万円～909万円勤務地
神奈川県 他【業務内容】 同社では、AIエージェントや大規模言語モデル（LLM）、およびエッジAI技術を活用した次世代システムの開発を推進しています。 クラウド・コンテナ・ネットワークと連携したAIシステムの設計・実装・運用を担当していただきます。 顧客向けのシステム開発から社内の開発プロセスの改革において、要件定義から設計・開発・評価まで、幅広い工程 【具体的には】 ・AIエージェントと連携した業務支援システムの開発 ・LLM（大規模言語モデル）を活用したナレッジ検索・要約サービスの構築 ・エッジAI×IoTを組み合わせたリアルタイム監視／制御システムの開発 ・パブリッククラウド（AWS／GCP/Azure）環境を用いたAIアプリケーションの開発および運用 ・コンテナ技術（Docker／Kubernetes）を活用したマイクロサービスアーキテクチャの実装 ・AIモデルのデプロイメントとパフォーマンスチューニング