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大量の設計図や製造方法などのディープなデータセットを解析する機械学習エンジニア募集！
年収：800万 ～ 1400万
採用企業案件
匠技研工業株式会社
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- 資本金100百万円
- 会社規模非公開
- インターネットサービス
| 部署・役職名 | 大量の設計図や製造方法などのディープなデータセットを解析する機械学習エンジニア募集！ |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
▼なにをやっているか 東⼤発スタートアップである匠技研⼯業株式会社は、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営‧営業‧製造など⼀気通貫で⼯場の課題解決を実現する Vertical-SaaS「匠フォース」を開発・提供しています。 難易度の⾼い職⼈技だからこその技術承継困難、業界全体の原価低減活動による⾚字経営、ノウハウを以てしても困難な判断など、数多くの課題が現場には存在しています。 「匠フォース」は、職⼈さんだけでは解決が難しいこれらの課題を、現場データ・現場UX・現場AIによって、業界を躍進させるVertical-SaaSを開発・提供しています。 ▼なぜやるのか ⽇本の製造業は歴史が深く、GDPの20%をも占める⼤きな産業です。 多くの職⼈さんが築き上げたものづくりのノウハウは、「JAPAN as No.1」と ⾔われるような、世界に誇れる⼀⼤産業をもたらしました。 ところが、今や⼈材不⾜や技術承継困難、国際的な競争⼒の低下など、幾多もの根深い課題を抱えており、これらの課題は業務や経営を⽴ち⾏かなくさせることがあるほどの、⾮常に⼤きな課題です。 職⼈の暗黙知で⽀えられてきたものづくりの課題解決は簡単にデジタルで解決できるものではありませんでした。 しかし、ビッグデータとAIの活⽤で今まさに転換点を迎えています。 現場に蓄積されている⼤量のデータと最先端のAI技術を 組み合わせることで、業界の⼤きな課題を解決することが可能になりつつあります。 エンジニアリングだからこそ実現できるこの課題解決のために、「匠フォース」を研究開発しています。 ▼どうやっているか ◯部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ既存のホリゾンタルシステムがこの業界の課題を解決できずに、未だにぽっかりと⽳が空いている領域になります。 私たちはドメインを深く理解し、ドメインに特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。 ◯泥臭く 、現場に近く ドメインに寄り添うために現場‧現物‧現実を重要視しています。 プロダクトを作るエンジニアだからこそ現場に通い、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。 ⽴ち上げ以来、そのようにして業界に根ざしたプロダクトづくりに徹底し、顧客に受け⼊れて頂けるプロダクトを作って参りました。 〇現場UX×現場データ×現場AI 日本には⾦属加⼯業が15万社あると⾔われており、それぞれで10万件近い製品情報があります。 匠フォースはドメインに寄り添った現場UXを提供することで、これらの図⾯‧製造⼿法‧製造コストなどのデータ化されてこなかったディープな情報の蓄積を実現しています。 その現場データと製造業特化AIによって、これまで職⼈さんにとっても難しかったような業務の⾃動化・適正化に取り組んでいます。 ◯ALL-JAPANで取り組み ⾮常に⼤きな業界だからこそ、⼀社の⼒で変⾰を起こすことは容易ではありません。 私たちは、お客様・⾏政・他⺠間企業様々な⽅々と連携して、ALL-JAPANで 課題解決に取り組んでおります。 多くの会社を巻き込んでこそ、大きなイノベーションを実現できます。 ▼業務内容 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ - 匠フォースに日々蓄積されている様々な製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 - 上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 - 例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 - 継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり - 構築した機械学習モデルのシステム化 ▼やりがい - 大きな業界の大きな課題解決 - 製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないシステムを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ - 世界初の新しい研究開発 - 全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ - 匠フォース特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ - 匠フォースにしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ - 事業・製品の0→1立ち上げ - まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ - 小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 - 立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ これら全てのご経験がある必要はありません。スペシャリストとして得意領域で活躍することも、ジェネラリストとして幅広く活躍することも可能です。 ＝＝＝＝＝開発環境＝＝＝＝＝ フロントエンド：React.js, Next.js, TypeScript, Apollo, MUI バックエンド：Node.js, TypeScript, Python API：GraphQL, REST クラウド：AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 認証：Cognito データベース：PostgreSQL, Amazon DynamoDB CI/CD：GitHub Actions, AWS CodeBuild IaC：AWS CloudFormation 利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket |
| 労働条件 |
試用期間：あり（3ヶ月） 就業時間：9:00～18:00（休憩1時間） 就業場所：ハイブリッドワーク（原則、月・金の週2は出社） 休日 ：土日、祝日 休暇 ：年次有給休暇、GW、年末年始 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 - 機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識- 機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験 - 画像処理に関する機械学習モデル・アルゴリズムの構築・精度改善の経験 - AWS, GCP, Azure等のパブリッククラウドを利用した開発経験 - Docker、Git、CI/CDを用いたチーム開発経験 - 日本語での流暢なビジネスコミュニケーションが可能な方（目安として日本語能力N1以上） 【歓迎（WANT）】 - MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験- MLflow、kubeflowなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験 - 機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験 - フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービスの開発経験 - 弊社のミッション・ビジョン・バリューに共感する方 - 技術を活用して顧客の課題解決や事業づくりに指向性を持つ方 - 変化が早く不確実性の高い状況において、柔軟に環境の変化に適応した行動を好む方 - チームでの成果最大化や、リスペクトを持った建設的な議論を好む方 - 職域を限定せずに、顧客・事業のために必要なことに熱量を持って取り組める方 |
| アピールポイント | 創立5年以内 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 20代管理職実績あり 2年連続売り上げ10％以上UP 年間休日120日以上 |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2025/04/12 |
| 求人番号 | 4375752 |
採用企業情報
- 匠技研工業株式会社
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- 資本金100百万円
- 会社規模非公開
- インターネットサービス
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会社概要
【代表者】前田 将太
【資本金】1億円
【本社所在地】東京都文京区本郷3-43-16
【事業内容】製造業バーティカルSaaSの開発・提供
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