LeapMind株式会社からの求人

機械学習エンジニア / Machine Learning Engineer

要求ランク: B 以上

職務内容

LeapMindは、ディープラーニング普及のための大きな壁となっている電力消費の問題を解決するため、量子化ニューラルネットワークの研究開発と、そのネットワークを高速に実行するためのアクセラレータEfficieraの開発を主な業務として行っております。ハードウェアを独自で開発している都合上、自社のハードウェアの制約を満たしつつ高効率で動作するモデル開発を行うため、deep learningを使いこなせるソフトウェアエンジニアを募集しております。特に、低消費電力デバイスを必要とする産業諸分野で動作するエッジAIを、Efficieraを活用して実現するために、高い実用性を持った深層学習モデルの開発に携わる優秀な機械学習エンジニアを求めています。


・自社アクセラレータEfficieraで効率的に動作する組み込み環境を考慮した量子化deep learningモデルの開発
・ターゲットとする産業分野で、ビジネス要求や顧客要求に合致した、高性能・高品質のモデル開発
・最新の技術動向の調査・把握・共有

採用の流れ

書類スクリーニング⇨コーディングテスト、エンジニア面接(2回〜3回)⇨オファー 

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求人詳細

給与年収 600万円 〜 1000万円
待遇正社員
開発環境 C C++ Python2 Python3 Linux Mac OS Windows Amazon Web Service Git 研究開発 日本語 英語
応募要件
必須要件
・情報系または近隣分野での学士、または同等の知識と経験を有すること
・深層学習フレームワークを用いたモデル設計・開発・研究の経験
・深層学習を使ったシステム・製品の設計・開発・研究の経験
・画像処理・コンピュータビジョンの知識・経験
・深層学習・機械学習を用いたプロジェクトをリードした経験
・日本語もしくは英語でのビジネスレベルコミュニケーション能力
歓迎要件
・情報系または近隣分野での修士、または同等の知識と経験
・画像処理・コンピュータビジョンを行う深層学習モデルの開発経験
・コンピュータアーキテクチャの理解と低レベルプログラミングの経験
・各種モデルコンパイラ・ランタイム(TensorRT, TensorFlow Lite,
・OpenVINO, ONNX Runtimeなど)の使用経験
・組み込みデバイス向けにML / DLモデルを最適化した経験
・機械学習、ディープラーニングに関する査読あり論文の採択経験
・機械学習コンペ(Kaggleなど)、競技プログラミング(AtCoderなど)の経験
勤務時間および休憩時間
・フレックスタイム制 (5:00〜22:00, 標準労働時間8h)
・コアタイムなし
手当
・通勤手当:会社が認める通勤経路による金額を支給。但し、出社日数に応じて実費精算。(月額上限:1ヶ月定期代金と5万円のいずれか低い方)
・定期健康診断 など
・在宅勤務手当 5千円/月
勤務地
東京都 〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
勤務地へのアクセス
渋谷駅より徒歩9分、神泉駅より徒歩2分
休日・休暇
・休日休暇 完全週休2日制(土・日)、祝日、会社が定める日(年末年始他)、
・有給休暇(入社3ヶ月経過後5日間付与、6ヶ月経過後5日間付与)、
・特別休暇(慶弔休暇:結婚、配偶者の出産、忌引き)、リフレッシュ休暇など
※昨年度実績:年末年始休暇(12/28-1/4)、リフレッシュ休暇4日
保険
・社会保険
・厚生年金保険
・健康保険
・雇用保険
受動喫煙防止措置
喫煙可能区域での業務なし
その他
働く環境

・服装自由
・完全フレックス制度、リフレッシュ休暇などの柔軟な働き方
・全社員の情報共有とコミュニケーション活性化のため、交流会などをオンラインやオフライン問わず実施
・社員の成長サポートのため、1:1などの個別面談を実施
・開発環境をより良くするためのサポート、4Kモニタとラップトップ、ハイバックチェア支給
・Courseraの受講や書籍購入などスキルアップのために必要な費用などのサポート
・Amazon Business導入(会社で必要な備品・資料の購入手続の効率化を進めています)
・フリードリンク(ミネラルウォーター、コーヒー、終業後はアルコールも無料)

・社内イベント例:
 HackDays (社内ハッカソン)
 年に数回開催。チームを組んで、1週間かけて各チームが各々実現したいものを開発します。最終日には発表会を行い、優秀なチームは表彰されます。

 Engineer MeetUp
 月に1回程度開催。CTOが最新技術の紹介を行ったり、エンジニアがLTを行ったりします。

社会人で博士号を取得したい方や、家庭の事情で短期、リモートワークをしたい方など個別の事情や要望にあわせた働き方を提供しています。

応募するためには、まずログインしてください

企業情報

企業名LeapMind株式会社
事業概要
超低消費電力AI推論アクセラレータIP Efficieraの開発
企業の特徴
Business Approach
これまでの研究開発から、エッジAIの実装という課題に対して超低消費電力AI推論アクセラレータIP Efficieraを開発し、それを使ったソリューション提供を拡大していています。

Technology Approach
EfficieraはLeapMindが独自に開発した極小量子化技術 を用いることで、優れた電力効率・面積効率を実現し、 AI搭載製品の省電力化・低コスト化に貢献します。
極少量子化技術とは、これ以上量子化ビット数を減らしてしまうとディープラーニングとして成立しない限界のビット数、つまりweightを1ビット、activationを2ビットで表現する量子化のことです。

Human Resource Approach
社員一人一人のCareer Growthのため、1on1やContinuous Feedbackなどを実施し、メンバーの成長をサポートしています。
年齢やポジション、性別をはじめ、国籍、人種などを問わず、誰もが平等に仕事のできる環境を整えています。
本店所在地東京都 渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
代表者松田 総一
設立日2012年
従業員数80名
資本金2,587百万円 (資本準備金含む) (2020年3月31日時点)
主要取引先
あいおいニッセイ同和損害保険株式会社
Intel Corporation
国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構(JAXA)
株式会社NTTデータ
川崎重工業株式会社
KDDI株式会社
株式会社小糸製作所
ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
大日本印刷株式会社
電通アイソバー株式会社
トヨタ自動車株式会社
株式会社博報堂
東日本旅客鉄道株式会社(JR東日本)
富士通株式会社
三井住友建設株式会社
三井物産株式会社
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LeapMind株式会社

設立日2012年
社員数80名
Webサイト

LeapMindは、ディープラーニング普及のための大きな壁となっている電力消費の問題を解決するため、量子化ニューラルネットワークの研究開発と、そのネットワークを高速に実行するためのアクセラレータEfficieraの開発を主な業務として行っております。ハードウェアを独自で開発している都合上、自社のハードウェアの制約を満たしつつ高効率で動作するモデル開発を行うため、deep learningを使いこなせるソフトウェアエンジニアを募... [詳細]

給与年収 600万円〜1000万円
勤務地東京都 〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
アクセス
渋谷駅より徒歩9分、神泉駅より徒歩2分
待遇正社員
開発環境C C++ Python2 Python3 Linux Mac OS Windows Amazon Web Service Git 研究開発 日本語 英語
必須要件・情報系または近隣分野での学士、または同等の知識と経験を有すること ・深層学習フレームワークを用いたモデル設計・開発・研究の経験 ・深層学習を使ったシステム・製品の設計・開発・研究の経験 ・画像処理・コンピュータビジョンの知識・経験 ・深層学習・機械学習を用いたプロジェクトをリードした経験 ・日本語もしくは英語でのビジネスレベルコミュニケーション能力...

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LeapMind株式会社

設立日2012年
社員数80名
Webサイト

LeapMindは、ディープラーニング普及のための大きな壁となっている電力消費の問題を解決するため、量子化ニューラルネットワークの研究開発と、そのネットワークを高速に実行するためのアクセラレータEfficieraの開発を主な業務として行っております。ハードウェアを独自で開発している都合上、自社のハードウェアの制約を満たしつつ高効率で動作するモデル開発を行うため、deep learningを使いこなせるソフトウェアエンジニアを募... [詳細]

給与年収 600万円〜1100万円
勤務地東京都 〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 3F
アクセス
渋谷駅より徒歩9分、神泉駅より徒歩2分
待遇正社員
開発環境C C++ Python2 Python3 Linux Mac OS Windows Amazon Web Service Git 研究開発 日本語 英語
必須要件・情報系または近隣分野での学士、または同等の知識と経験を有すること ・深層学習フレームワークを用いたモデル設計・開発・研究の経験 ・深層学習を使ったシステム・製品の設計・開発・研究の経験(2年以上) ・画像処理・コンピュータビジョンの知識・経験 ・深層学習・機械学習を用いたプロジェクト立案、仕様策定、設計、リードの経験 ・日本語もしくは英語でのビジネスレベルコミュニケーション能力...

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