Idein株式会社からの求人
【機械学習エンジニア（リーダークラス）】独自技術を活用した次世代モビリティのAI開発！【リモート勤務OK/受託開発】
要求ランク: D 以上
職務内容
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、自動運転等）の開発などの受託業務にも取り組んでおります。 ＜募集背景＞ 事業拡大に伴う増員募集です。 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、機械学習の知見はもちろんのこと、リーダーシップを持って社内外のメンバとコミュニケーションを取りながら、プロジェクトを推進していく人材を必要としています。 【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 ＜概要＞ 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リードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。 ＜詳細＞ 担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外） ・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする ・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う ・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う ・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す ・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・実装および、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および最適化 ・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 ＜ポジションの強み＞ ・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること ・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること ・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと ・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること 【クライアントとの開発事例】 『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。 【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：Slac、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 【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：14名（協業先からの出向者も含む） ・3〜5名ほど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 ・もくもくタイム（任意参加）：毎週開催 ・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
採用の流れ
カジュアル面談 → 書類選考・コーディングテスト → 一次面接 → 二次面接 → 最終面接 → オファー面談 ※必要に面接・面談を追加実施させていただくことがございます
応募するためには、まずログインしてください
求人詳細
| 給与 | 年収 700万円 〜 1200万円 |
|---|---|
| 待遇 | 正社員 |
| 開発環境 | Python3 Linux Git 研究開発 汎用系開発 日本語 |
| 応募要件 |
必須要件以下のいずれか、もしくは複数に当てはまる方 ・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の卓越した知見と5年以上の実務経験（大学院での研究歴を含んでよい） ・画像、点群、音声などいずれか1つ以上の実世界のデータを処理する技術を開発した経験 ・先端技術を英語で身につけられること ・Pythonおよび機械学習関連ライブラリ・フレームワークを使いこなせること ・複数名で実施するプロジェクトにおいて主導的立場で成果創出をした経験があること ・日本語ネイティブまたはビジネス上級レベルの日本語力を有すること 歓迎要件・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 ・社外連携が必要なプロジェクトへの従事経験 ・プロジェクトマネジメントの経験 ・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 |
| 勤務時間および休憩時間 | 【勤務制度】 ・裁量労働制 ・基本はリモート勤務（必要に応じて出社や出張あり） →関東圏以外の遠隔地に住む社員も在籍 →実験が必要な場合はオフィスで実施（プロジェクトによっては自宅で実施可） 【勤務時間】 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 |
| 手当 | ・PC購入補助（上限40万円）※機種選択自由 ・ライフプラン手当（49,000円） ・リモートワーク手当（10,000円） ・借上社宅制度：支給額は以下のいずれかの小さい方の金額（75,000円 or 家賃の半額） ・確定拠出年金 ・フリードリンク・お菓子・書籍 ・団体生命保険 |
| 勤務地 | 東京都 東京都千代田区神田神保町1-4-13 |
| 勤務地へのアクセス | ・神保町駅 東京メトロ各線 A5出口 徒歩2分 ・御茶ノ水駅 東京メトロ 丸の内線 2番出口 徒歩9分 ・新御茶ノ水駅 東京メトロ 千代田線 B3出口 徒歩9分 |
| 休日・休暇 | ・完全週休2日制（土・日・祝日休み） ・夏季・冬季休暇 ・年末年始休暇 ・年次有給休暇 ・傷病休暇 ・産前産後休暇、育児休暇 ・慶弔休暇 |
| 保険 | 社会保険完備（健康保険（関東IT）、厚生年金、雇用保険、労災保険） |
| 受動喫煙防止措置 | 喫煙可能区域での業務なし |
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 | Idein株式会社 |
|---|---|
| 事業概要 | エッジAIでDXを成功に導く 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ことで 現場におけるさまざまな課題解決や新たな価値創造を実現します。 |
| 企業の特徴 | Idein株式会社には社会へ価値を還元するエンジニアが多く在籍しています。 |
| 本店所在地 | 東京都 千代田区神田神保町1-4-13 |
全 1 件
詳細に検索
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、自動運転等）の開発などの受託業務にも取り組んでおります。 ＜募集背景＞ 事業拡大に伴う増員募集です。 これ... [詳細]
| 給与 | 年収 700万円〜1200万円 |
|---|---|
| 勤務地 | 東京都 東京都千代田区神田神保町1-4-13 |
| アクセス | ・神保町駅 東京メトロ各線 A5出口 徒歩2分 ・御茶ノ水駅 東京メトロ 丸の内線 2番出口 徒歩9分 ・新御茶ノ水駅 東京メトロ 千代田線 B3出口 徒歩9分 |
| 待遇 | 正社員 |
| 開発環境 | Python3 Linux Git 研究開発 汎用系開発 日本語 |
| 必須要件 | 以下のいずれか、もしくは複数に当てはまる方 ・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の卓越した知見と5年以上の実務経験（大学院での研究歴を含んでよい） ・画像、点群、音声などいずれか1つ以上の実世界のデータを処理する技術を開発した経験 ・先端技術を英語で身につけられること ・Pythonおよび機械学習関連ライブラリ・フレームワークを使いこなせること ・複数名で実施す... |
詳細を見る