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株式会社とめ研究所
研究開発 ソフトウェア・情報処理

株式会社とめ研究所

とめ研究所の経営理念は未来の新しい働き方を先取りした「面白い事をやって社会や生活を変える」、経営ビジョンは人類が永遠に追い求め続けている「人と機械の共生でもっと生活を楽しく」です。

「人と機械の共生でもっと生活を楽しく」を実現するための鍵は、機械を賢くすること。そのために、事業ミッション「お客様の研究開発へ貢献する“ソフトウェア研究開発受託会社”」のもと、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、自然言語処理等の最先端の知能情報処理技術、つまり人工知能に真正面から取り組んでいます。

あなたには、ソフトウェアリサーチャーまたはソフトウェアエンジニアとして、幅広い分野のお客様から依頼されたソフトウェア研究開発等（当社ではプロジェクトと呼んでいます。）に携わっていただきます。お客様の様々な技術課題の解決を通じて、自身を成長させながら社会に貢献できます。
    • 23本採用 2022/02/01 公開

      ソフトウェアリサーチャー　博士後期課程対象２３．４入社

      【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から、あなたの経験やスキル、希望を 　考慮しながらあなたのキャリアアップに、最適なプロジェクトをお任せします。 　お客様先プロジェクトの場合は通勤時間も配慮します。 【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。 ・その課題をブレークスルーする為の論文等を調査。 ・その調査結果に従って最適なアルゴリズムを実装、評価。 ・その試験結果を分析し、お客様に報告し次の課題を抽出、共有化。 この流れを適切な期間の周期で繰り返すことによって、難解な技術課題をステッ プで解決していきます。 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 　行して行きます。 ・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】 ◆配属ラボは希望を考慮します（入社後も、原則、会社都合での転勤はありません）。 ・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 ◆お客様先で就労する場合の勤務地は下記になります。自宅からの通勤圏内を条件とします。 ・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

      23本採用 2022/02/01 公開

      ソフトウェアエンジニア　博士前期課程（修士課程）対象　２３．４入社

      【具体的な仕事内容】 ・最先端ソフトウェアの応用開発 　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応用開発。 【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から、あなたの経験やスキル、希望を 　考慮しながらあなたのキャリアアップに、最適なプロジェクトをお任せします。 　お客様先プロジェクトの場合は通勤時間も配慮します。 【応用開発の進め方】 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。 ・その課題をブレークスルーする為の論文等を調査。 ・その調査結果に従って最適なアルゴリズムを実装、評価。 ・その試験結果を分析し、お客様に報告し次の課題を抽出、共有化。 この流れを適切な期間の周期で繰り返すことによって、難解な技術課題をステップ で解決していきます。 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。 【応用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 ・生体化学反応シミュレーションシステム ・Webを利用した企業/災害情報検索システム ◆画像処理関連 ・GPUによる画像処理高速化技術 ・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】 プログラミング技術習得への意欲、研究で培った論理的思考力等を活 かし、プログラミングの基礎から技術を習得して活躍できる充実した 研修を実施しています。 ・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】 ◆配属ラボは希望を考慮します（入社後も、原則、会社都合での転勤はありません）。 ・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 ◆お客様先で就労する場合の勤務地は下記になります。自宅からの通勤圏内を条件とします。 ・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

      即就業 2022/08/08 公開

      人工知能、データーサイエンス分野等ソフトウエアリサーチャー（研究職）随時入社【10月入社等歓迎します】

      【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から、あなたの経験やスキル、 　希望を考慮しながらあなたのキャリアアップに、最適なプロジェクト 　をお任せします。お客様先プロジェクトの場合は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。 ・その課題をブレークスルーする為の論文等を調査。 ・その調査に従って最適なアルゴリズムを実装、評価。 ・その試験結果を分析し、お客様に報告し次の課題を抽出、共有化。 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 をステップで解決していきます。 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。 これらの研修は、年度途中入社の方にも実施しています。 ・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。ポスドク、博士研究員の方も対象です。 ・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】 ◆配属ラボは希望を考慮します（入社後も、原則、会社都合での転勤はありません）。 ・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 ◆お客様先で就労する場合の勤務地は下記になります。自宅からの通勤圏内を条件とします。 ・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

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