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NEW【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】

今日更新

AI・機械学習エンジニア

東京都（神保町駅）

700-934万円

正社員

PythonPyTorch

自社サービスありリモートワーク可服装自由オンライン選考可フレックス制度あり新技術に積極的ベンチャー企業裁量労働制あり

事業概要

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。

仕事内容

【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。

【チームのミッション】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を中心とした情報技術の開発を行い、世に出して価値創造を導く

【業務概要】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

求められるスキル・人物像

■ 必須スキル・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

■ 歓迎スキル・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。

※詳細 https://speakerdeck.com/ideininc/ideinhui-she-shao-jie-zi-liao-ji-ji-cai-yong-zhong-92ca9fe9-009f-4795-93a8-8d61d9126536?slide=9&hsCtaTracking=eb0cd67d-1745-4648-995d-dc935c70a294%7C3b7c7f4f-494c-43eb-8aba-c119cbf07973

勤務地・給与・その他情報

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開発環境・現場

【開発言語・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

このPJ・案件で使われている技術

プログラミング言語: Python
フレームワーク・ライブラリ: TensorFlowPyTorch
ミドルウェア・ツール: Docker
サーバー・OS: Linux

事業内容の詳細

【詳細】 ■ 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」

【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）

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開発環境・現場

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