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Computer Vision Engineer （Retail Industry）/コンピュータビジョンエンジニア（リテール領域）
年収：応相談
採用企業案件
株式会社Preferred Networks
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- ハードウエア
| 部署・役職名 | Computer Vision Engineer （Retail Industry）/コンピュータビジョンエンジニア（リテール領域） |
|---|---|
| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
弊社では、自社が保有する映像認識技術や機械学習・深層学習などの研究成果を、プロダクトとしてスーパーやコンビニエンスストアなどの小売業に提供することを進めています。 こうしたリテール業界向け製品の開発に携わるエンジニアを募集します。このポジションでは、 製品で使われるコンピュータビジョンアルゴリズムの開発 アルゴリズムの製品への組み込み データの管理、学習のためのパイプライン整備、モデルのテストといったいわゆるMLOps的な取り組みをはじめとした、アルゴリズムの製品への組み込みに伴って発生する種々の業務 を担当していただきます。 |
| 労働条件 |
雇用形態：正社員 試用期間：3ヶ月（本採用と同条件） 勤務場所：東京都千代田区 勤務体系：土曜日、日曜日、国民の祝日、国民の休日、 その他（慶弔、年末年始） 当社規定による年次有給休暇制度 専門労働型裁量労働制（みなし労働時間：8時間）もしくはフレックス制 待遇：経験、業績、能力、貢献に応じて、当社規定により優遇 年2回見直し 基本給に加え、会社業績および個人のパフォーマンスに応じたボーナス（年2回、4月/10月） 交通費支給 【福利厚生】 社会保険完備（厚生年金保険、健康保険、雇用保険、労災保険） 有給休暇、産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等 定期健康診断実施 ラップトップPC購入補助 確定拠出年金制度 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ＊以下が可能な日本語能力ドキュメントの読解 開発チーム内での口頭での技術的なコミュニケーション ＊Pythonによる開発経験 ＊機械学習・深層学習についての基礎知識 ＊深層学習ベースのコンピュータビジョンアルゴリズムの研究開発経験 ＊複数の関係者と適切にコミュニケーションを取りプロジェクトをリードできる能力 【歓迎（WANT）】 ＊コンピュータ サイエンスまたは関連する技術分野における修士号、博士号＊機械学習に関わらない一般的なコンピュータビジョン、画像処理に関する知識、経験 ＊機械学習モデルをサービスとして運用した経験 ＊クラウドネイティブなアプリケーション・インフラストラクチャ(特にKubernetes)の基礎知識 ＊以下「技術領域キーワード」に関連する知識、経験 「技術領域キーワード」 Deep Learning, Computer Vision, image classification, object detection, Transformer, annotation, MySQL, k8s, argo workflow, ozone, AWS S3, google cloud platform, terraform ※上記のすべての条件を満たす必要はありません。意欲的な方はご検討ください。 |
| アピールポイント | 新規事業 完全土日休み |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2023/10/02 |
| 求人番号 | 2996990 |
採用企業情報
- 株式会社Preferred Networks
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- 会社規模非公開
- インターネットサービス
- ソフトウエア
- ハードウエア
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会社概要
【設立年月日】2014年3月26日
【代表者】西川 徹
【本社所在地】東京都千代田区大手町1-6-1
【事業内容】深層学習やロボティクスなどの先端技術を応用したソフトウェア・ハードウェア・ネットワーク技術の研究・開発・販売
【当社について】
株式会社 Preferred Networks（PFN）は、「現実世界を計算可能にする」をミッションとして、深層学習（ディープラーニング）、ロボティクスなどの最先端技術を最短路で実用化することで、これまで解決が困難であった現実世界の課題を解決することを目指しています。2014 年 3 月に創業して以来、交通システム、製造業、ライフサイエンスをはじめ、ロボット、プラント最適化、材料探索、教育、エンターテインメントなどの分野で事業化を進めています。また、これらを支える深層学習のソフトウェア技術やプロセッサー、スーパーコンピュータも自社で開発しています。
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