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【東大発AIスタートアップ】機械学習リードエンジニア
採用企業案件
社長面接
株式会社MinD in a Device
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- 資本金16百万円
- 会社規模1-30人
- インターネットサービス
- その他
| 部署・役職名 | 【東大発AIスタートアップ】機械学習リードエンジニア |
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| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
【会社紹介】 当社は2018年12月に創業したディープテック・スタートアップです。 近年話題となる生成モデルについて、当社では1993年に「ヒトの認識機構モデル」として提案された当時のコンセプトを継承・応用し、国産かつ究極の視覚認識システムの研究開発（特許出願済）を進めてきました。 ヒトの認識機構モデルとしての生成モデルは、「ヒトや多様な生物が少数データから高度な学習をする」という特徴を有しながらも、実際の実装が長年困難であるとされてきましたが、当社の専門家集団による研究開発により独自技術基盤化に成功し、大手企業各社との協業を重ねています。 ●当社の専門家（一部） 生成モデルを本質的思想を研究開発のバックボーンに据え、下記の多様なメンバーで構成されるチームで究極の画像認識システムの構築を進めています。 ・コンピュータサイエンス（機械学習・深層学習・画像認識・物理シミュレーション等） ・ハードウェア（センサ・IoT・PCやモバイル端末・AR/VR等の次世代端末全般の知見を有する） ・光学や撮像技術（カメラや画像データの取得・前処理の知見を有する） ●協業先企業（※一部抜粋の上、略称にて記載） JR東日本、NTT東日本、Woven、トヨタ自動車､富士通、電力会社、建設会社等 ●協業事例（※一部抜粋） ・自動運転 / ADAS（先進運転支援システム） / ロボティクス領域 単眼カメラを用いた車両・ロボットの挙動解析 / リアルスケールでの3D Vision構築 ∟多様な光源条件下（暗所、ライトによる光源条件変化等） ∟多様な気象条件（雨天、雪等） ∟搭載カメラの固有特性や異常発生下（圧縮ノイズ、汚れ、ブラー等） ∟遮蔽された認識対象物（ヒトや標識が部分的に見えている） →発生頻度が低いレアケースとして、網羅的かつ良質な学習データ集めがコスト的にほぼ不可能とされる領域に対し、「ヒトの認識機構モデル」を応用 ・検査領域 - 製造物（工業製品、食品パッケージ等）/生鮮食品の高度外観検査 ∟欠陥・異常の画像が十分あるいは一切存在しない（教師なし学習でも対応できないケース有り） ∟検査対象の形状・色・素材等が設計変更・仕様変更等で頻繁に変更になる - 構造物の高度外観検査（電力設備、交通・鉄道インフラ等） ∟設備やインフラの点群取得・三次元化（LiDARによる取得・データ処理が困難なケース有り） →検査対象の設計変更・仕様変更のたびに、学習データ集めおよび再学習を行うことが費用・期間的に困難なケースに対し、「ヒトの認識機構モデル」を応用 【業務内容】 当社CEO､技術顧問や他のエンジニアメンバーと協働しながら、独立した開発テーマに存分に取り組んでいただく予定です。 ポジションとしては、当社第二創業期を担うトップエンジニアとして、さらには将来の幹部候補としてお迎えさせていただき、会社を代表する機械学習リサーチエンジニアとしてご活躍頂きます。 【開発環境】 ・計算資源：自社計算機（Nvidia GeForce RTX 4090､NVIDIA RTX 6000 Adaなど）、クラウドサーバ（AWSなど） ・開発環境：GitLab、Slackなど ・使用言語：Python、C＋＋など |
| 労働条件 |
【労働条件】 契約期間：期間の定めなし 試用期間：あり（3ヶ月） 所定労働時間：8時間00分、休憩60分 休日：土曜・日曜・祝日、年間120日 【福利厚生】 社会保険完備（健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険） 有給休暇、産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等 定期健康診断実施、人間ドック実施 ラップトップPC購入補助 書籍購入補助 【働き方】 基本はリモートワーク（必要に応じてface to faceのミーティング） 子育て中の方など、ご事情のある方はミーティングの実施方法について相談可 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ・機械学習を用いた業務経験が1.5年以上お持ちの方・deep learningフレームワーク（Pytorch, Tensorflow等）を業務で使用した経験をお持ちの方 ・学術英論文を読み、実装した経験をお持ちの方 ・モデル構築、プロトタイプの実装、パフォーマンス評価の一通りの行程を実施できる方 ・GPUをニューラルネットワークの学習に利用した経験をお持ちの方 ・コンピューターサイエンスの基礎的な知識をお持ちの方 ・チーム開発の経験をお持ちの方 【歓迎（WANT）】 ・人工知能、機械学習関連の修士や博士号をお持ちの方、論文執筆の経験をお持ちの方・生成モデルに対する高い考察力をお持ちの方 ・機械学習を利用したアプリケーションの開発・運用の経験をお持ちの方 ・オリジナルのニューラルネットワークを考案・実装し実用した経験をお持ちの方 ・Pythonのほかに C＋＋による機械学習を実装できる方 ・ベンチャー企業、スモールチームで働いた経験をお持ちの方 ・ハードウェアへの実装、プロダクト化の経験をお持ちの方 ・ソフトウェアのサービス化・運用の経験をお持ちの方 【人物像】 ・好奇心や向上心が強く不確実性のある難題を楽しめる方 ・顧客の求めることに気を配ることのできる方 ・自分から提案が出来る方 ・前向きで、目標に対して粘り強く努力できる方 ・他者とのコミュニケーションを積極的に図れる方 ・柔軟な思考を持ち、大きな方針変更にも対応出来る方 ・一緒に会社を「創る」気持ちでご一緒できる方 |
| アピールポイント | 創立5年以内 自社サービス・製品あり ベンチャー企業 2年連続売り上げ10％以上UP 年間休日120日以上 ストックオプション制度あり 教育・研修制度充実 完全土日休み フレックスタイム |
| 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 | その他 「就業場所が屋外である」、「就業場所によって対策内容が異なる」、「対策内容は採用時までに通知する」 などの場合がその他となります。面接時に詳しい内容をご確認ください |
| 更新日 | 2024/09/24 |
| 求人番号 | 2426393 |
採用企業情報
- 株式会社MinD in a Device
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- 資本金16百万円
- 会社規模1-30人
- インターネットサービス
- その他
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会社概要
●会社概要
設立：２０１８年１２月
本店：東京都豊島区南池袋１−１６−１５
役員：山下 公平（代表取締役CEO）
●当社株主（一部）
松尾 豊（東京大学大学院工学系研究科准教授）
1997年 東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年同大学院博士課程修了。博士（工学）。同年より、産業技術総合研究所研究員。2005年8月よりスタンフォード大学客員研究員を経て、2007年より、東京大学大学院工学系研究科総合研究機構／知の構造化センター／技術経営戦略学専攻准教授。2014年より、東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 グローバル消費インテリジェンス寄付講座共同代表・特任准教授。専門分野は、人工知能、ウェブマイニング、ビッグデータ分析。人工知能学会からは論文賞（2002年）、創立20周年記念事業賞（2006年）、現場イノベーション賞（2011年）、功労賞（2013年）の各賞を受賞。人工知能学会では学生編集委員、編集委員を経て、2010年から副編集委員長、2012年から編集委員長・理事。2014年から2018年まで倫理委員長。2017年より日本ディープラーニング協会理事長。
鎌田 富久（ACCESS社・Tomy K創業者）
東京大学大学院理学系研究科情報科学博士課程修了。理学博士。東京大学在学中の1984年にソフトウェアのベンチャー企業ACCESS社を設立。組み込み向けTCP/IP通信ソフトや、世界初の携帯ウェブブラウザなどを開発。携帯電話向けのコンパクトなHTML仕様「Compact HTML」をW3C（World Wide Web Consortium）に提案するなど、モバイルインターネットの技術革新を牽引。2001年に東証マザーズに上場し、グローバルに事業を展開。2011年に退任。その後、スタートアップ を支援するTomyKを設立し、ロボットベンチャーSHAFT（米Googleが買収）の起業を支援するなど、AI、ロボット、IoT、人間拡張、宇宙、ゲノム、医療などのテクノロジー・スタートアップを多数立ち上げ中。著書「テクノロジー・スタートアップ が未来を創る - テック起業家をめざせ」にて、起業マインドを説く。
●沿革
２０１８年：設立
２０１９年：独自AI技術基盤「MinDエンジン」v1.0 提供開始
２０２０年：独自AI技術基盤「MinDエンジン」v2.0 提供開始
２０２１年：「J-TECH STARTUP2021」に認定
２０２２年：アジア最大のオープンイノベーション祭典「ILS2022」に代表・加藤が登壇
２０２３年：独自AI技術基盤「MinDエンジン」v3.0 提供開始（予定）
●採用実績（メンバー経歴について一部抜粋）
キヤノン株式会社、理化学研究所、楽天、富士通など
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