転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録(無料)が必要です
| 部署・役職名 | 【機械学習エンジニア】実世界運用のための機械学習モデル開発【リモート勤務OK/受託開発】 |
|---|---|
| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
【企業ミッション】 「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」 実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること 【部署のミッション】 経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習技術を開発し、世に出して価値創造を導く 【募集ポジションの責務】 ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発を実施していただきます。 また、次世代モビリティ分野に活用する機械学習技術の開発実務に加え、技術的課題の特定や解決までの計画立案についてもリーダークラスとともに実施していただきます。 ※本ポジションは、受託開発事業を主に行うAI開発部のエンジニア募集です。 全く新しいプロダクト・コンセプト・テクノロジーを世に発信していくことの面白さ、そして急成長していく組織に身をおくことで得られる経験・成長機会などの魅力があります。 <詳細> 機械学習エンジニアとして、ドメインの課題を解決し、新たな価値創造に繋がる技術開発を行っていただきます。 担当するフェーズ: 社外関係者との連携のもと、課題解決のための機械学習に関する要件定義、技術調査、開発・検証(運用保守は担当外)。 【具体的な仕事内容】 ・様々なセンサデータを処理するアルゴリズムの開発 ・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験 ・論文ベースの調査・実装、独自手法の考案・実装 ・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化・最適化 ・上記プロセスの文書による記録、スライドによる要約 ・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理など 【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) 【配属部署】 AI開発部 【部署人数・メンバー構成など】 <配属先> ・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 <コミュニケーション促進の取り組み> スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。 ・メンターとの1on1 MTG:随時実施、特に入社直後は集中的に実施 ・上長との1on1 MTG:隔週開催 ・雑談会(ざっくばらんに会話する交流会、任意参加):毎週開催 ・知識共有セミナー(過去の事例やインプット内容の共有):毎週開催 ・レビュー会(プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善):随時開催 ・ビアバッシュ(経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会):毎週金曜日17時から開催 ・全社MTG:毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催 など <チームの雰囲気> ・各エンジニアが担当プロジェクトに集中して取り組む ・セミナーやレビュー会を通じた技術交流 ・裁量労働制、リモート主体で柔軟に働く 【開発環境】 言語:Python フレームワーク:PyTorch 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、Raspberry Pi 【開発~リリースまでの環境】 ・機械学習モデル開発についてはサーバを活用 ・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施 【募集背景・課題】 当社は、エッジAIを中身から作り上げる技術力と、業界大手との協業や自社プロダクト「Actcast」を通じた展開力を併せ持つスタートアップ企業です。 自動車部品のグローバルサプライヤーである株式会社アイシンと協業し、エッジAIカメラ「ai cast」の開発や、次世代自動車で使用されるアルゴリズム(外界の認識、モーションプランニング等)の研究開発などの受託業務にも取り組んでおります。 これまで実施してきたプロジェクトに加え、機械学習で解くべきタスクの多様化、カメラ映像以外の観測モダリティの増加などに取り組むプロジェクトを実施していくために、機械学習の知見を活かし、自律的に技術的な課題を発見し、成果創出まで遂行できる方を採用したいと考えております。 【クライアントとの開発例】 『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。 『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入れ、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入れています。 『マルチモーダルエージェント“Saya”』 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た対話型のシステム。 |
| 労働条件 |
【想定年収】 想定年収:700万円〜934万円 ※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オファー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 ※リモート勤務可/必要に応じて出社・出張あり 【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 【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・深層学習を中心とした機械学習技術を画像、点群、音声などいずれか1つ以上の実世界のデータに適用した知見と2年以上の実務経験(大学院での研究歴を含んでよい) ・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 ・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)】 ・理工系分野の博士号・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 ・画像処理、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィクスの知識・スキル ・計算機クラスタを使った効率的な実験管理の経験 ・Raspberry Piなどエッジデバイスでの開発経験 ▼求める人物像 ・IdeinのValuesを体現できる方 ・自律的に技術的な課題を発見し、解決していける方 ・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 | 2025/10/14 |
| 求人番号 | 5910713 |
採用企業情報
- Idein株式会社
-
- 資本金2,867百万円
- 会社規模31-100人
- ソフトウエア
- その他
-
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。
転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録(無料)が必要です