環境測定 - 福岡県 の求人・仕事・採用

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分析機器メーカーの既存顧客向け営業/幹部候補

株式会社ジェイ・サイエンス西日本

  • 福岡市東区 社領 / 柚須駅 徒歩13分

  • 月給22.8万円〜32万円

  • 正社員

  • 若手活躍中
  • ミドル活躍中
  • 賞与・ボーナスあり
  • 社会保険完備
  • 昇給あり
  • 土日休み
  • 週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 特別休暇
  • 残業なし
  • 残業月20時間以内
  • 17時までに退社可
  • 18時までに退社可
  • 転勤なし
  • 接客あり
  • 昇格あり
  • 残業手当あり
  • 交通費支給
  • 車通勤OK
  • 職場内禁煙
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 住宅手当あり
  • 介護休暇あり
  • 未経験OK
  • WEB面接OK
  • 経験者優遇
  • 有資格者歓迎
  • AT限定OK

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 \業界不問!営業経験が3年以上ある方の募集/ 分析機器を販売から保守、メンテナンスまでワンストップで提供する当社で、ルート営業のお仕事です。 当社の仕事は日々の生活に欠かせないインフラに直結し、官公庁や大学などを顧客としていることもあり、安定した需要があるのが魅力。 安定性の高い当社で、将来の幹部候補として働いてみませんか? 【アピールポイント】 ・基本土日祝休み!年間休日123日! ・20代~40代活躍中! ・ほぼ残業なし(月20時間程度) ・利益をしっかりと従業員に還元し、安心して長く働ける環境を整えています! 【分析機器とは?】 河川の水質測定や、大

かんたん応募

分析機器メーカーのルート営業

株式会社ジェイ・サイエンス西日本

  • 福岡市東区 社領 / 柚須駅 徒歩13分

  • 月給22.8万円〜28万円

  • 正社員

  • 若手活躍中
  • 賞与・ボーナスあり
  • 社会保険完備
  • 昇給あり
  • 残業月20時間以内
  • 未経験OK
  • 土日休み
  • 週休2日制
  • 長期休暇あり
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 年間休日120日以上
  • 特別休暇
  • 第二新卒歓迎
  • 既卒歓迎
  • 残業なし
  • 17時までに退社可
  • 18時までに退社可
  • 転勤なし
  • 接客あり
  • 昇格あり
  • 残業手当あり
  • 車通勤OK
  • 職場内禁煙
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 住宅手当あり
  • 介護休暇あり
  • 初心者歓迎
  • WEB面接OK
  • AT限定OK

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 \業界・営業未経験OK!/ 分析機器を販売から保守、メンテナンスまでワンストップで提供する当社で、ルート営業のお仕事です! すでにお取引のあるお客様への提案やフォローをお任せします。 当社の仕事は日々の生活に欠かせないインフラに直結し、官公庁や大学などを顧客としていることもあり、安定した需要があるのが魅力! 【アピールポイント】 ・基本土日祝休み!年間休日123日! ・20代、30代の若手スタッフ活躍中! ・ほぼ残業なし(月20時間程度) ・利益をしっかりと従業員に還元し、安心して長く働ける環境を整えています! 【分析機器とは?】 河川の水質測定や、大気中

かんたん応募

福岡/経験者枠/半導体製造装置メーカーでの生成AIエンジニア

東京エレクトロン九州株式会社

  • 福岡市博多区 博多駅東 / 博多駅 徒歩2分

  • 年収450万円〜1,200万円

  • 正社員

  • 社会保険完備
  • 昇給あり
  • 賞与・ボーナスあり
  • 交通費支給
  • 年間休日120日以上
  • 寮完備
  • 年俸制
  • 土日休み
  • 完全週休2日制
  • 年間休日100日以上
  • 年間休日110日以上
  • 特別休暇
  • フレックスタイム制
  • 時短勤務あり
  • 16時までに退社可
  • 17時までに退社可
  • 18時までに退社可
  • 駅チカ
  • 退職金制度あり
  • 残業手当あり
  • 職場内禁煙
  • 雇用保険完備
  • 厚生年金加入
  • 家族手当あり
  • 住宅手当あり
  • 介護休暇あり
  • WEB面接OK
  • 経験者優遇
  • 有資格者歓迎
  • 語学を活かせる

仕事内容【お仕事について】 ・お仕事内容 【職務内容】 当社の開発効率化および製品性能向上を目的として、以下の幅広い業務をご担当いただきます。 【具体的には】 ・生成AIモデルや関連深層学習フレームワーク等を調査・分析し、最適な技術適用案を検討・策定 ・自社内の潜在的および顕在化した課題をデータドリブンで発掘し、生成AIの実用可能性と効果を検証 ・PoC(Proof of Concept)を通じて実際にAIモデルを試験導入し、アルゴリズムの性能評価やオペレーション統合の可能性を検証 ・高性能なAIシステムの設計・開発からクラウド環境などへの実装推進 ・KPIを用いて効果を定量的に測定し、継続的なモデ

かんたん応募

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