設計・開発エンジニア(機械・メカトロ)
【年収700万円以上】機械設計・装置開発エンジニア※売上昨対比180%!製造業向けDX支援/新規事業
の転職・求人情報はすでに掲載終了しております。(掲載期間3月27日~4月9日)
※ 掲載時の募集要項はページ下部よりご確認いただけます。
他の方はこんな求人もチェックしています
ミドルの転職では、各専門分野のコンサルタント6286人が紹介する322122件の転職情報を掲載しています。
希望条件で探す
職種、勤務地、年収などを組み合わせて探すことができます。
掲載時の募集要項(掲載期間:2025/03/27 ~ 2025/04/09)
設計・開発エンジニア(機械・メカトロ)
【年収700万円以上】機械設計・装置開発エンジニア※売上昨対比180%!製造業向けDX支援/新規事業
募集要項
仕事内容
-
■業務内容:
機械設計・装置開発エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立ち上げ業務をご担当頂きます。
具体的には・・
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応等
【弊社プロジェクト実績一例】
・AIの画像認識技術による外観検査プロダクト開発(Phoenix)及び実装
・音や振動の品質検査を官能評価(熟練者判断)運用のDX化事例(波形データ時系列分析)
・AIモデルによる生産工程における異常検知・機械の故障予測事例
・蓄積された実験データ・ノウハウのデジタル化、クラスタリングによる関連ノウハウ表示
【商材】
自社で開発しております。工場内での危険察知や、不良品の判断などに活用します。
◇Phoenix(フェニックス):不良品の判断、検査を行い製造業の検査工程を支援するシステムです。人件費や工数を削減します。
◇Analyzer:音や振動を見える化し、機械が故障しないかをチェックします。
■やりがい:
当社は大変多くの案件を受注しているため自社プロダクトの立ち上げ・現場実装に携わる事が出来ます。
<製品・サービス>
AI画像認識アプリケーション:製造業では、製品の品質を保証するために検査対象物の外観上の欠陥有無を検査する外観検査を実施します。
明確に境界線を引くことが難しい微妙な変化に対応できないケース、見逃し・誤判定をなくすために、AI学習させた特徴をもとに判断を行います。
表面状態が複雑な金属や繊維、形状変化がある食品でも問題なく高性能な検査が可能になるため、大変重要な役割を担っています。
■当社について:
2020年設立のAIベンチャーで、主にAI・IoT技術を活用した製品開発・システム開発・データ分析・DX推進を行っている会社です。
国際競争の激化や人手不足など、深刻な課題を抱える製造業では、デジタル活用による業務効率化・生産性向上が求められています。
特にロボットシステムインテグレーションによる製造業のDX化は、今後の日本の経済発展のために重要な要素となります
応募資格
-
- 必須
-
<必須要件>※下記のいずれか
・機械設計エンジニアとしての設計実務、開発実務の経験
・機械設計エンジニアとしての自動化工程の仕様決め、現場立上げの経験
・3DCADモデル作成スキル
・機械設計に関する深い専門的知見
・仕様書が読め、仕様検討・要件定義が可能
雇用形態
-
正社員
勤務地
-
東京都
年収・給与
-
700万円 ~ 999万円
会社概要
社名
-
非公開
事業内容・会社の特長
-
■業務内容:
機械設計・装置開発エンジニアとして、製造業向けAI・IoTソリューションのうち、検査自動化のための装置設計、開発、現場立ち上げ業務をご担当頂きます。
具体的には・・
仕様検討、構想設計、機械設計、図面作成、外注業務、部品購入、工程管理、組立、納品立上げ対応等
【弊社プロジェクト実績一例】
・AIの画像認識技術による外観検査プロダクト開発(Phoenix)及び実装
・音や振動の品質検査を官能評価(熟練者判断)運用のDX化事例(波形データ時系列分析)
・AIモデルによる生産工程における異常検知・機械の故障予測事例
・蓄積された実験データ・ノウハウのデジタル化、クラスタリングによる関連ノウハウ表示
【商材】
自社で開発しております。工場内での危険察知や、不良品の判断などに活用します。
◇Phoenix(フェニックス):不良品の判断、検査を行い製造業の検査工程を支援するシステムです。人件費や工数を削減します。
◇Analyzer:音や振動を見える化し、機械が故障しないかをチェックします。
■やりがい:
当社は大変多くの案件を受注しているため自社プロダクトの立ち上げ・現場実装に携わる事が出来ます。
<製品・サービス>
AI画像認識アプリケーション:製造業では、製品の品質を保証するために検査対象物の外観上の欠陥有無を検査する外観検査を実施します。
明確に境界線を引くことが難しい微妙な変化に対応できないケース、見逃し・誤判定をなくすために、AI学習させた特徴をもとに判断を行います。
表面状態が複雑な金属や繊維、形状変化がある食品でも問題なく高性能な検査が可能になるため、大変重要な役割を担っています。
■当社について:
2020年設立のAIベンチャーで、主にAI・IoT技術を活用した製品開発・システム開発・データ分析・DX推進を行っている会社です。
に会員登録すると…
- 1あなたの希望にマッチした「新着求人情報」が届きます。
- 2仕事が忙しくても、コンサルタントからの「スカウト」を待てます。
- 3「気になるリスト」などの便利な機能を使えるようになります。