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| 部署・役職名 | 【エッジ⾳声処理エンジニア】実世界運⽤のための⾳声処理ソフトウェア開発【リモート勤務 OK/ 受託開発】 |
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| 仕事内容 |
【事業内容】 Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」というビジョンのもと、エッジAIを活用し、サイバー世界に閉じない実世界のリアルタイムビッグデータを計測・認識し、フィードバックすることによる価値創造のために、基盤・応用・研究開発の3本立ての事業を展開しています。 ■ 基盤 大量のエッジAIデバイスを安全かつ効率的に遠隔運用できるプラットフォームを狙うActcastを開発・運営し、国内大手製造業との連携も進めています。 ■ 応用 AIカメラやAIマイクなど、顧客課題に直接向き合い価値を届けるソリューションの提供で、ファミリーマートやKDDIなどとの事業共創を展開したり、Phonoscapeという自社プロダクトの開発・提供をしています。 ■ 研究開発 実世界に対し、そこで生まれる画像、音声、その他様々なデータを認識し、働きかける技術開発を実施し、未来の可能性を拓く取り組みです。 それぞれをバラバラではなく三位一体で推進しており、Deep Learning推論を高速化するコンパイラ技術と、大規模エッジAI運用基盤を併せ持つことが強みです。 ぜひ一緒に「最新の技術を誰もが手軽に使える未来」を創りましょう! 【企業のミッション】 「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」 【業務概要】 Idein のミッション 「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」の実現に向けて、特に⾳声処理や空間⾳響解析に関する機能開発を担う⼈材を募集します。 【具体的な業務】 ・マイクロホンアレイを⽤いた録⾳デバイスの⾳声品質改善 ・⾳声対話エージェントにおける⾳声分野の品質改善や機能追加 ・機械学習モデルを使うアプリケーションの開発、機能追加、保守 ・上記を中⼼とした受託開発および製品開発 【取り扱う音声データの特徴】 当社では、店舗での接客音声データを中心に取り扱っています。 具体的には、従業員とお客様の会話、来店時の挨拶や案内、商品説明などが対象となります。 音声データの収集環境は、店舗の立地や構造により多様です。比較的静かな路面店や小規模店舗もあれば、ショッピングモール内の一角にある店舗など、周囲が賑やかで店外の音声(館内アナウンス、お客様同士の会話、BGMなど)も混在するケースもあります。 そのため、雑音の多寡やデータのクレンジング・前処理の難易度も案件によって異なります。 リアルな接客環境下での音声認識や雑音除去技術の研究・実装に関心のある方に最適なポジションです。 【開発言語・ツール】 言語:Python ソースコード管理:GitHub 情報共有ツール:Slack・Google Workspace・Notion その他:Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi 【⾃社開発プロダクト】 『 Phonoscape 』 ⾳声区間検出や空間⾳響解析などの⾳声処理技術を活⽤し、対⾯接客の現場⾳声を ⾃動録⾳し⾳声認識やテキスト分析に繋げてリアルデータを分析するAIマイクシステム 。 【クライアントとの開発例】 『マルチモーダルエージェント “Sayaˮ 』 ルールベース 応答検索‧⾳声認識‧⾳声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な⾃動⾏動⽣成のアルゴリズムを組み合わせた対話型のシステム。 『 ai cast 』 「スマートシティ」における街や⾃動運転⾞両の⾒守り⽤途としての活⽤も視野にいれ、開発されたエッジ AIカメラです 。⼩売業や製造業等での活⽤をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯⽤途などのインフラカメラとしての⽤途も視野にいれています。 『 Advanced Drive 』 ⾃動⾞のドライバモニタリングシステムが⾏う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。 【他社にはないこの仕事の魅力・得られる経験】 ・実際に社会で稼働するエッジデバイスでの音声処理を開発する経験 ・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと ・全く新しいプロダクトを世に発信していく経験 ・急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会 【所属】 ・配属先:AI開発部 ・メンバー:15名程度(協業先からの出向者も含む) ┗3〜5名の小グループに分かれて活動 【Ideinの強み】 ・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること ・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと ・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること (次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など) ・様々な領域での AI を用いた事業開発実績がある 【受賞一例】 ・英Arm社「AI Partner」選出(2020) ・米NVIDIA社「Inception Program Partner」選出(2019) ・Forbes「日本のスタートアップ200」選出(2019) ・日本経済新聞社「NEXTユニコーン企業」選出(2019) ・経済産業省「J-Startup」選出(2018) |
| 労働条件 |
【給与条件】 745万円〜1148万円 ※当社では職務ごとに設けたGradeで給与額を決定しています ※Gradeはアウトプットのレベルで決定しています ※アウトプットのレベルイメージや、実際の給与レンジにつきましては条件面談時に詳細をお伝えいたします。 ※別途インセンティブ賞与あり 【試用期間】 6ヶ月 【勤務地】 〒101-0051 東京都千代田区神田神保町1-4-13 基本はリモート勤務 【勤務制度】 専門業務型裁量労働制 みなし労働時間/日:8時間00分 固定の就業時間はありません 【休日】 完全週休2日制(土・日・祝日休み) 国民の祝日、年間休日カレンダーで定めた日、その他会社が指定する日 【特別休暇】 夏季休暇、年末年始休暇、年次有給休暇、傷病休暇 【福利厚生】 ・ライフプラン手当(4.9万円)/月 ・リモートワーク手当(1万円)/月 ・住宅手当(7.5万円)/月 ※ご希望により、試用期間後から借上社宅制度に変更いただくことも可能です(支給額は7.5万円、家賃の半額のいずれか小さい方の金額) ・確定拠出年金 ・フリードリンク・お菓子・書籍 ・ビアバッシュ ・全社キックオフMTG・懇親会(四半期に1回開催) ・健康保険(関東IT)、厚生年金、雇用保険、労災保険 ・団体生命保険 ・屋内の受動喫煙対策あり(禁煙) |
| 応募資格 |
【必須(MUST)】 ・理⼯系分野の修⼠号もしくはそれと同等の経験※同等の経験:理工系分野での研究発表ご経験をお持ちの方は学士号でも対象となります ・⾳声信号を扱う1年以上の開発経験(⼤学院での研究歴を含んでよい) ・Pythonを用いた開発経験 ・⽇本語ネイティブまたはN1相当以上の⽇本語⼒を有すること 【歓迎(WANT)】 ・理⼯系分野の博⼠・C/C++ を使った開発経験 ・雑⾳の多い実環境で録⾳した⾳声を扱った経験 ・種々の深層学習法‧機械学習法をスクラッチから実装できる能⼒ ・機械学習技術のドメイン応⽤の経験 ・コードレビュー、タスク管理などを含むチーム開発の経験 ・Raspberry Piなどエッジデバイスでの開発経験 ・先端技術を英語で⾝につけられる⽅ 【求める人物像】 ・IdeinのValuesを体現できる ⽅ ・⼿を動かす前にゴールから逆算して計画を⽴案できる⽅ ・好奇⼼が強く、これまで取り組んだことのない領域でも新しいことを学びながら楽しめる⽅ ・情報共有や合意形成のためのツールとして、情報を過不⾜なく⽂書にまとめられる⽅ ・プロフェッショナルなコミュニケーションを社内においても対社外でも取れる⽅ ▼Ideinが掲げるValues 『 dots (performance) & circle (imagination) 』 dots (●):大きな成功のために、多くの失敗を高速で刻む circle (○):個人の行動は、常にチームの価値にできる ●の連続が、刻まれる日々のパフォーマンスを表し、それが集積してイマジネーションの○を形成しています。 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 年間休日120日以上 産休・育休取得実績あり ストックオプション制度あり 完全土日休み フレックスタイム 月平均残業時間20時間以内 |
| 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 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2025/11/26 |
| 求人番号 | 4229936 |
採用企業情報
- Idein株式会社
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- 資本金2,867百万円
- 会社規模31-100人
- ソフトウエア
- その他
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会社概要
【設立】2015年4月7日
【代表者】中村 晃一
【資本金】2,867百万円 (2023/9) ※資本剰余金含む
【従業員数】56名 (2024/1)
【本社所在地】東京都千代田区神田神保町1-28-1 mirio神保町6F
【事業内容】
Ideinは、近年進歩の著しいパターン認識や信号処理の技術をセンシングへ応用し、実世界のあらゆる事象をソフトウェアで扱えるようにする事を目指して2015年に設立されました。
機械学習モデルの開発や応用アプリケーションの開発、推論の高速化等に取組んでいます。高速化技術を用いて市販されている安価なコンピュータ上で学習済みモデルの推論を動かすことができます。
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