事業概要
■ モバイルオンライン対戦ゲーム『将棋ウォーズ』で蓄積した機械学習等のAI技術を活かし、各種産業に応用展開しています
■ 自社開発のAIが2013年に現役プロ棋士に勝利するなど、AI技術に関するトップエンジニアが多く所属しています
仕事内容
■ 概要 ・開発部にて人工知能関連の技術を活用したサービスの研究や開発を行います ・現役将棋プロ棋士に勝利した将棋AIの開発者などトップエンジニア達の所属する開発部に所属します
■ 詳細 ・深層学習(ディープラーニング)等の機械学習を活用して、予測や最適化の分析アルゴリズムやビッグデータ分析アルゴリズムなどを開発 ・エンジニアの目線、技術の観点から、課題をどのように解くかを設計 ・仮説(課題をどのように解くか設計したもの)に沿った開発や検証 ・システムエンジニアと連携しながらAI導入のための本番開発、設計、実装 ・AI導入後、システムのパフォーマンスを見ながら必要に応じたチューニング作業や再開発
■ この仕事の面白み、魅力 ・トップクラスの開発力、企画力、スピード力があるメンバーと協働し、次々と新産業を作る醍醐味が味わえます ・知的探求心と情熱を持って技術を追求し、新たな価値創造に取り組み続ける事ができます ・独自AI『HEROZ Kishin』を軸にディープラーニング(深層学習)等の機械学習の研究開発に取り組めます
求められるスキル・人物像
■ 必須スキル/経験 以下全てのスキル・経験 ・機械学習等の人工知能に関する研究経験 ・C++、Java、Python等による、人工知能、探索アルゴリズム、最適化アルゴリズム等の実装経験 ・Git等によるバージョン管理の基礎知識や経験
■ 歓迎スキル/経験 ・開発プロジェクトマネジメントの経験 ・国際論文(IJCAI、AAAI、NeurIPS、ICML、KDD等)採録実績 ・社外との要件定義など技術的打ち合わせ経験 ・C++によるハイパフォーマンス実装経験 ・GPGPUの活用実績 ・チームでの開発経験
以下のいずれかのコンペティションの高スコアや上位成績など ・Kaggle、SIGNATEなどデータ分析コンペティション ・AtCoderなど競技プログラミングコンペティション ・CodinGameなどゲームAIコンペティション ※その他、上記に準じる水準のAI関連コンペティション
■ 求める人物像 ・当社の経営理念、ビジョン/ミッション/バリューに共感いただける方 ・技術力を追求し、顧客や世の中に満足や驚きを与えられるような高い成果を実現できる方 ・目的達成のために、顧客や同僚に対して適切なコミュニケーションや発表、報告を行える方 ・粘り強くまでやり遂げることができる方 ・好奇心旺盛で技術情報などの収集や研鑽を常に行っている方 ・とにかくプログラミング、データ解析が好きな方 ・博士号をお持ちの方 ・博士課程で研究中の方 ・企業の研究所で研究の方
勤務地・給与・その他情報
想定年収、待遇・福利厚生、選考プロセス
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開発環境・現場
このPJ・案件で使われている技術
プログラミング言語 |
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支給PC | 希望スペックのPCを用意 |
得られる経験・キャリアパス
■ 得られる経験 ・AIを用いてビジネス価値を想像する経験や、事業を開発する経験が得られます ・世界コンピューター将棋選手権で優勝したAperyの開発者や、将棋電王戦でプロ棋士に勝ったPonanzaの開発者が在籍しており、高いAIスキルを学べます ・将棋AIだけでなく、音声認識、画像認識、遺伝的アルゴリズムなど幅広い先端技術を習得することが可能です ・ハイスペックなGPU設備を有しており、業務外では興味のある研究に活用できます
■ キャリアパス ・マネジメントコースとエキスパートコースを用意しています ・幅広い知識が身に付くため、ゼネラリストを目指すことが可能です
事業内容の詳細
HEROZ株式会社は、AI技術を活用したサービスの企画・開発・運用を行っている企業です。 法人向けには、自社開発で培ったノウハウを活かしたソリューションを提供。AI導入に必要なビックデータを保有する大手企業がメインで、金融業界や建設業界、エンターテインメント業界などのクライアントと取引を行っています。個人の顧客に向けたサービスは、将棋の対戦ができるオンラインプラットフォームの『将棋ウォーズ』を提供しています。
<人工知能研究部の研究活動の一部事例> エンターテインメント系AI ・ゲームAI(将棋AI、ルール、テスト) 使用技術:機械学習、MCTS(モンテカルロ木探索) ・キャラクター(NPC)AI 使用技術:自然言語処理、画像処理
ビジネス系AI ・金融(株価予測、与信判断) 使用技術:アンサンブル学習、強化学習 ・医療、人材、製造、物流等 使用技術:深層学習(ディープラーニング)、アンサンブル学習、画像処理、GAN