株式会社とめ研究所
トメケンキュウショ

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株式会社とめ研究所

人工知能/機械学習・ディープラーニング/データサイエンス
  • OpenES
  • 正社員
業種
ソフトウェア
情報処理
本社
京都
直近の説明会・面接

採用人数・プレエントリー候補リスト登録人数

採用人数(今年度予定)

ソフトウェアリサーチャー(研究職) 21~25名
※上記以外でも採用がある可能性があります。

プレエントリー候補リスト登録人数

プレエントリー候補リスト登録人数 54名
※リクナビ上での企業情報公開日〜2021年6月24日の期間のデータです。(企業によって公開日は異なります)

モデルケース

ソフトウェアリサーチャー(研究職)

採用人数 今年度予定 21~25名
昨年度実績(見込) 16~20名
初年度
月収例
月27万円程度(月給制)
選考例
  • WEBプレエントリー
    締切 随時
  • エントリーシート
    締切 随時
  • 説明会
    随時
  • 面接
    随時
  • 内々定
    随時
応募・選考時
提出書類
OpenES

募集要項

求める人物像・選考基準

---------- 
応募資格 
----------
【必須の条件、経験】
大学院博士後期課程を修了または中退見込みで、2022年4月1日に入社可能な方
・博士号の取得の有無は不問
・理系要素があれば博士課程の専攻は不問
・ライフワークとして、研究開発への意欲が強い方
・プログラミング未経験者でも、これから技術を習得して、最先端ソフトウェア
 研究開発業務での様々な分野への社会貢献を行いたい方
・(日本語が第一言語でない方)日本語でのドキュメント作成や打ち合わせなど
 が可能なネイティブレベルの日本語力をお持ちの方

 ※大学院博士前期課程(修士)を修了見込みの方も応募は可能ですが
   採用情報が異なりますので当社ホームページよりご応募ください。
   http://www.tome.jp/recruit/new_grad_m.html

--------------
求める人物像      
--------------        
【当社組織文化風土に合う方】
◆難解な技術課題を解決するアルゴリズムの研究開発、社会を変えるシステム
 の開発を目指す志の高いエンジニアの集団
◆知能情報処理技術、つまり最先端技術のエンジニア集団であると共に、それ
 を確固たるものにすべく日夜切磋琢磨する集団

・知的好奇心の集まり  
・解らない事を解いていくのが無上の喜び
・極端にいえば仕事の疲れを数式を解く事によって癒す

---------------------------------
面接のオンライン実施について 
---------------------------------
遠方にお住まいの方はオンラインによる面接を実施しています。

募集概要

職種 「ソフトウェアリサーチャー(研究職)」

【具体的な仕事内容】
・最先端ソフトウェアの研究開発
 人工知能、機械学習・ディープラーニング、データサイエンス、画像処理、検査・計測・ロボット、
 自然言語処理、ヒューマンインタフェース、組込み制御などの新アルゴリズム研究開発。

【例えば・・・】
・人(自然知能)の知識処理に当る機械学習、ディープラーニング
 画像、音声、言語などのデータに対する判断や認識の精度を飛躍的に高めるコア技術。
・人(自然知能)の視覚処理に当る画像処理
 ものを見分けたり、位置を推測したりする画像認識。またそれを高速に処理するGPUプログラミングなど。
・人(自然知能)の言語処理に当る自然言語処理
 応答に必要な音声認識や情報検索、それらの精度を高める機械学習技術など。

【プロジェクトマッチング方法】
・お客様からの多様なプロジェクトの中でも、あなたの希望に基づき経験やスキルを最大限に活かすことが
 できる、あなたに最適なプロジェクトをお任せします。(通勤時間も考慮します。)

【研究開発の進め方】
以下の流れをお客様とともに繰り返すことにより、難解な技術課題を解決します。
・お客様の全体構想と共に課題をお聞きする。
・その課題を実現する為の論文等を調査。
・その調査に基づいてアルゴリズムを実装、試験。
・その試験結果を解析し、お客様に報告し次の課題を抽出。
この流れを適切な期間の周期で繰り返すことによって、難解な技術課題を徐々に
解決していきます。
結果、最新の理論を実際の問題に適用していく中で、生きた理論や
実際に役に立った技術を習得できます。

【研究開発プロジェクト例】
◆知識処理関連
・データサイエンス
・ディープラーニングを使用した地表認識システム
・自然言語処理のための機械学習システム
・数理統計解析による最適化アルゴリズム
・生体化学反応シミュレーションシステム
◆画像処理関連
・顔画像処理基本アルゴリズム
・運転自動化に向けた交通標識認識アルゴリズム
・3次元画像認識技術
◆自然言語処理
・技術文献検索アプリケーション
・音声認識におけるDNNインタフェース新機能開発
◆その他
・検査、計測、ロボット等の制御系
・ユビキタスネットワークロボット技術
入社時研修等 プログラミング未経験でも、研究で培った課題追究力、論理的思考力等を活かし、技術を習得して活躍できる
充実した研修を実施しており、新卒者の半数はプログラミング未経験者です。
・入社時人事集合研修
 新卒入社者全員が本社ラボに集合して行う、社会人としての心構えやマナー等の基礎研修です。
・入社時技術研修
 開発工程、開発ツール、開発言語、専門技術の研修。上司や先輩メンターと相談しながら、自分に
 合った具体的な目標を自身で設定し、実行していきます。
・OJT
 自身に最適な入門としてのプロジェクトにて、先輩社員の指導のもとOJTを行います。段階的に、
 技術や仕事の進め方のレベルアップを行っていきます。
・メンター制
 内定者研修、配属ラボでの技術研修、OJT等を先輩社員がきめ細かくサポートします。
勤務地 勤務地は希望を考慮します(原則、住居の移動を伴う転勤はありません)。
◆とめ研究所ラボ
・京都本社ラボ:京都市下京区中堂寺南町134
・京阪奈ラボ :京都府相楽郡精華町光台1-7
・名古屋ラボ :名古屋市中区金山5-11-6
・横浜ラボ  :横浜市保土ケ谷区神戸町134
・東京ラボ  :川崎市高津区坂戸3-2-1
・筑波ラボ  :千葉県柏市中央1-1-1

◆客先プロジェクトオフィス
・関西地区  :京都、滋賀、大阪、奈良、兵庫など
・東海地区  :愛知、岐阜、三重など
・関東地区  :東京、神奈川、埼玉、千葉、茨城など
勤務時間 9:00~18:00/休憩1時間

<月平均残業時間:エンジニア職> 
・2019年度:11時間
・2018年度:14時間
・2017年度:12時間
採用ステップ・スケジュール 【一次選考】応募時選考(応募時のプロフィール情報等)
      リクナビ2022へのプレエントリーを一次選考への応募として扱います。
 ↓
【二次選考】書類選考(履歴書、研究経歴書、論述課題、スキルチェックシート)
 ↓
【三次選考】面接選考(筆記試験、会社説明、面接)
 ↓
【内定】

・通年、随時応募を受付します。
 年度末に近い場合、2022年4月に間に合うように迅速に選考します。
・一次選考から内定まで、1~1.5カ月で選考します。
・内定通知の後、特別な場合を除いて2週間以内にご回答をお願いしています。
・書類選考の提出書類詳細につきましては、一次選考を通過されました後にお知らせいたします。
・面接選考の際に、会社の詳しい説明、質疑応答を行います。  
・面接は複数回実施する場合があります。また、遠方にお住まいの場合、オンラインや電話による
 面接を実施する場合もあります。  
採用活動開始時期 採用活動の開始は3月以降です。

給与・福利厚生(待遇)

給与 2020年度実績
・博士課程修了者/月給25万円(別途外勤手当2万円支給)
・博士課程単位取得退学者/月給25万円(別途外勤手当2万円支給)
・別途残業手当全額支給
昇給 原則年1回、能力、業績による
賞与 原則年2回(7・12月)、成果、業績による
諸手当 通勤手当
外勤手当
資格手当(職能資格に対する手当)
役付手当
共働き保育所手当
保険 各種保険完備
・雇用保険
・労災保険
・健康保険(中部アイティ産業健康保険組合加入)
・厚生年金
福利厚生 ・健康保険組合契約保養施設(セラヴィリゾート泉郷)
・結婚・出産祝い(最大3万円相当の品物)
・資格取得奨励金制度(当社の認定する資格取得時に一時金を支給)
・図書購入制度(毎年エンジニア向けに各ラボ共通図書を会社購入)
・勉強会テキスト購入支援(必要に応じて会社が教科書を購入)
・創業記念日表彰
・社内表彰(春と秋)
休日休暇 ◆休日
 年間休日125日
・完全週休2日(土・日)
・祝日
・年末年始休日
・夏期休日

◆休暇
・年次有給休暇
・時間制有給休暇
・チータン休暇(年次有給休暇付与前の休暇)
・創業記念日特別休暇
・慶弔休暇

◆育児休業等
・産前・産後休業
・育児休業(男性には妻の出産予定日から4週間は取得を推奨)
・介護休業
キャリアプラン 入社して基礎技術を取得します。次にPG(プログラマー)として実プロジェクトを担当し、実際の研究開発
経験を積み上げます。その後、研究開発PL(プロジェクトリーダー)やPM(プロジェクトマネージャー)
またはTL(チームリーダー)や係長、グループリーダー等を目指します。
マネージャー職群として、社員がそれぞれの持ち味を十分に発揮し進化できるよう、専門職、指導職、管理職
の3つのコースからなる、柔軟なキャリアプランを整えています。
また、キャリアコンサルティングの仕組みとして、半年に1回、直属の上司とキャリア面談があります。
人材育成 当社は人材育成を重点課題として、総合人材研修制度を設け、育成体制の充実と体系的な研修を実施してい
ます。
・人事研修
 入社時研修、階層別研修、資格昇格人事研修、役職昇進研修等です。
・技術研修
 入社時技術研修、プロジェクトとプロジェクトの間に実施する技術補強研修等です。
・技術会議
 所属グループで毎月開催する担当プロジェクトの技術を中心とした業務報告会議です。
・勉強会
 課題を共有するエンジニアがグループで開催する勉強会です。
 微分方程式の数値解法勉強会、ディジタル画像処理勉強会、データサイエンス勉強会
 など、技術、数学等の勉強会を幅広く実施しています。
・技術祭り
 日ごろの研鑽の成果を発表する技術者のお祭りです。
 1年に1回開催しており、毎回各自の発見があるイベントです。
・資格取得奨励金制度
 資格取得時に奨励金を支給する制度です。
・eラーニング
 豊富なコースの中から受けたいコースを自由に選択して受講が可能です。
・SE研修
 顧客への提案力、課題分析力向上などのSE入門研修を実施しています。
試用期間 あり
入社後6か月間(待遇は本採用時と変更なし)

職場情報

過去3年間の新卒採用者数・離職者数
過去3年間の男女別新卒採用者数
年度 男性 女性
2020年度 16人 0人
2019年度 15人 4人
2018年度 7人 2人
3年以内男性採用割合:86.3%
3年以内女性採用割合:13.7%
平均勤続年数
平均年齢 36.8歳(2020年3月31日時点)
エンジニア職
研修 あり:
・人事研修(階層別研修、資格昇格人事研修、役職昇進研修等)
・技術研修(プロジェクトとプロジェクトの間に実施する技術補強研修等)
自己啓発支援 あり:
資格取得奨励金制度 勉強会支援 図書購入制度 技術祭り eラーニング
メンター制度 あり
キャリアコンサルティング制度 あり:
半年に1回、直属の上司とキャリア面談があります。
社内検定等の制度 なし
月平均所定外労働時間 11.0時間(2019年度実績)
:エンジニア職
有給休暇の平均取得日数 9.3日(2019年度実績)
育児休業取得者数(男女別)
項目 男性 女性
育休取得者数 0人2人
取得対象者数 4人2人
育休取得率 0.0%100.0%
(2019年度実績)
役員・管理職の女性比率
項目 女性
役員 20.0%
管理職 0.0%
(2020年3月31日時点)

職場環境

受動喫煙対策 屋内喫煙可能場所あり

その他の情報

採用実績校

・エンジニア出身校(博士課程)
北海道大学、東北大学、東京大学、名古屋大学、京都大学、大阪大学、九州大学、筑波大学、総合研究大学院大学、群馬大学、前橋工科大学、埼玉大学、東京工業大学、東京農工大学、東京都立大学、千葉大学、横浜国立大学、信州大学、北陸先端科学技術大学院大学、金沢大学、福井大学、名古屋工業大学、豊橋技術科学大学、京都工芸繊維大学、奈良先端科学技術大学院大学、奈良女子大学、神戸大学、岡山大学、広島大学、大阪府立大学、大阪市立大学、千葉工業大学、早稲田大学、東京理科大学、慶應義塾大学、東海大学、東洋大学、学習院大学、創価大学、中京大学、立命館大学、龍谷大学、大阪工業大学、Otago大学

詳細情報

主な募集職種
技術系 IT系
技術系で特に生かせる専攻:機械系、数学系、電気・電子系、情報工学系、物理・応用物理系、生物・生命科学系、化学・物質工学系、資源・地球環境系
主な勤務地
茨城、埼玉、千葉、東京、神奈川、岐阜、愛知、三重、滋賀、京都、大阪、兵庫、奈良
応募資格
大学院卒業見込みの方 または 大学院卒業の方(2020年3月~2021年3月卒の方)
※上記大学院とは博士後期課程の事をいい、博士後期課程を修了、中退見込み、又は研究員やポスドクなど既卒の方が対象です。
積極採用対象
大学院生(文系)、大学院生(理系)
採用予定学科
機械系、数学系、電気・電子系、情報工学系、物理・応用物理系、生物・生命科学系、化学・物質工学系、資源・地球環境系

連絡先

とめ研究所
〒600-8813
京都市下京区中堂寺南町134 京都高度技術研究所内7F
TEL/075-315-0074
担当/管理企画センター 人事部
e-mail: saiyou@tome.jp
採用情報URL: http://www.tome.jp/recruit/new_grad_d.html

採用担当者(吉田)も博士課程の在籍経験を有しています。
ご質問などございましたら、メールにてお気軽にご連絡下さい。
掲載開始:2021/02/15

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モデルケースの見方

モデルケースは、採用データのサマリー情報になります。
参考データであり、給与の規定などは各社によって異なります。

採用人数 該当モデルケースにおける「今年の採用予定人数」と「昨年度の実績(見込み)」の人数です。
初年度月収例 該当モデルケースにおける、入社初年度の月収例です。
詳細は、「採用データ」内の「給与・福利厚生(待遇)」欄をご確認ください。
Pick Up
時給制、日給制、週給制、月給制
時間、日、週、月あたりで支払われる給与の単位です。賞与は別に定められているケースが多いです。
年俸制、半期年俸制
年俸制、半期年俸制とは、年間または半期(6カ月)で支払われる金額が定められている給与の制度です。
賞与は月収に含まれる場合と、含まれない場合があります。
月収と賞与が毎月一緒に支払われる場合、賞与を含んだ金額です。
月収と賞与が別々に支払われる場合、賞与は除いた金額です。
選考例 該当モデルケースにおける選考項目、および実施目安時期になります。
代表的な項目のみですので、記載事項以外の選考項目がある場合もあります。
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リクナビなどの就職サイトで行われる、選考に進む前の「事前エントリー」です。
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内々定
日本経団連に所属している企業が、2021年10月1日前に出す「内定」のことを指します
その他のポイント 「有休取得率」「育児・介護制度」などの福利厚生・待遇面や「平均勤続年数」「女性役員在籍」など風土に関するデータです。
採用人数・プレエントリー候補リスト登録人数

プレエントリー候補リスト登録人数とは、この企業のリクナビ上での情報公開日 (※1) 〜2021年6月24日の期間、プレエントリー候補リストや気になるリスト (※2) にこの企業 (※3) を登録した人数です。プレエントリー数・応募数ではないことにご注意ください。

「採用人数 (今年度予定) に対するプレエントリー候補リスト登録人数の割合」が大きいほど、選考がチャレンジングな企業である可能性があります。逆に、割合の小さい企業は、まだあまり知られていない隠れた優良企業である可能性があります。

  • ※1

    リクナビ上で情報掲載されていた期間は企業によって異なります。

  • ※2

    時期に応じて、リクナビ上で「気になるリスト」は「プレエントリー候補リスト」へと呼び方が変わります。

  • ※3

    募集企業が合併・分社化・グループ化または採用方法の変更等をした場合、リクナビ上での情報公開後に企業名や採用募集の範囲が変更になっている場合があります。