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AI開発|クライアントと共に進める研究テーマでの開発業務に従事

機械学習エンジニア
Mid-career

on 2022-12-07

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AI開発|クライアントと共に進める研究テーマでの開発業務に従事

Mid-career
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Hisahiro Mukai

岐阜県中津川市生まれ。2000年、金沢大学卒業後、大手国内メーカーにSEとして入社後、シンガポール資本のITベンチャーに転職し、海外開発案件に従事。2012年10月、株式会社Nextremerを設立。Nextremerは、世界的にし烈な開発競争が繰り広げられる人工知能テクノロジー、中でも言語認識技術/画像認識技術を取り入れた対話システムの開発をしているベンチャー企業。また人工知能の分野で大企業とのオープンイノベーションも積極的に推進し、企業の枠を超えたネットワークを活用することで、共同研究/実証実験を行っている。

Toshiyuki Kita

### Fields ### - M.S in Physical Oceanography - Research & Development - Computer Vision - Time-Series analysis - Machine Learning - Deep Learning - State Space Model ### Experiences ### - Detection  - Open caption detection  - Detected open caption to text  - Object detection for agriculture  - Facial Landmark Detection - Semantic Segmentation  - Segmentation for automatic picking - Time-series prediction  - Demand for manufacturing  - Price for shipping  - Amount of harvest - Anomaly detection of Time-Series data  - For server log data - Causal inference  - Consumer behavior in retail stores - Data Science  - Manufacturing process optimization

Shizuka Muneishi

仕事をする上で大切にしていることは、どんな内容でも「自分がいかに楽しく、面白くできるかを考える」です。 2016年に「面白そうだから」という理由で設立まもない株式会社dataremerに入社。 未知の世界だったIT業界への扉を開き、AIの面白さ・便利さ・難しさに触れながら日々勉強しています。 2021年8月より、親会社である株式会社Nextremerと統合。 統合後も、AIトレーナーとしてチャットボットの対話シナリオを作成したり、プロジェクトを回したり。やってみたかった広報・採用部分に携わっていました。 11月より、部署移動をし、「人事・採用」担当として注力しています。 面白いけど、奥が深いなぁと感じる日々です。

Nextremer's members

岐阜県中津川市生まれ。2000年、金沢大学卒業後、大手国内メーカーにSEとして入社後、シンガポール資本のITベンチャーに転職し、海外開発案件に従事。2012年10月、株式会社Nextremerを設立。Nextremerは、世界的にし烈な開発競争が繰り広げられる人工知能テクノロジー、中でも言語認識技術/画像認識技術を取り入れた対話システムの開発をしているベンチャー企業。また人工知能の分野で大企業とのオープンイノベーションも積極的に推進し、企業の枠を超えたネットワークを活用することで、共同研究/実証実験を行っている。

What we do

Nextremerは高知・金沢に拠点をおくITベンチャー企業です。 「Scale up Human Ability、テクノロジーの社会実装を通じて、持続可能な社会を創る」をミッションに掲げ、AIの社会実装や、AIシステム開発・研究開発を推進しています。 創業当初より研究を重ねてきた自然言語処理技術・画像認識技術を用い、『データの価値化』によりお客様の本質的な課題解決を目指しています。 事業内容: 『AIソリューション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/ai-service 『データアノテーション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/data-annotation 1 高い専門性を有するAI・機械学習分野での技術力 AIアルゴリズムに関する豊富な知見を持つ機械学習エンジニアと、AI周辺システムの開発経験の豊富なエンジニアが密に連携することで、質の高いサービスを提供します。様々な産業を代表する最先端の大手企業に、AI関連のサービス・ソリューションを継続的に提供していることから、技術力の高さが証明されています。 2 高品質なAIモデル開発を低コスト・短納期で実現 AIモデル開発の要となるデータの高品質化(アノテーション)は、AI開発会社ではなく専門会社で実施されるケースが多い中、当社は全て内製化しています。機械学習エンジニアと連携しながら教師データを作成するため、余分な作業・コストを圧縮しつつ、短納期でのモデル構築が可能になります。また、AIモデルにおける教師データの品質は、AIの精度を大きく左右する非常に重要なものです。当社は品質の高いデータ作成においても4年強の経験を有しており、高品質なAIに寄与する効果的かつ効率的なデータ作成が可能です。 3 様々な業界向けにソリューションを提供 様々な産業を代表する大手企業や、公共セクター、大学等の教育機関等の多くの顧客企業にソリューションを提供してきた確かな実績があります。これまでの多様な経験を生かし、お客様の課題に則したソリューションを提供します。
各拠点メンバーのコミュニケーションの様子。現在では在宅勤務制を導入したため、直接集まるといった風景は見られなくなりましたが、オンライン上で集まり、コミュニケーションをとっています。
コミュニケーションツールは、Slack、Google Workspace、Teamsなどを使用し、オンライン上でコミュニケーションをとっています。
Nextremerが大切にし、掲げている価値観

What we do

Nextremerは高知・金沢に拠点をおくITベンチャー企業です。 「Scale up Human Ability、テクノロジーの社会実装を通じて、持続可能な社会を創る」をミッションに掲げ、AIの社会実装や、AIシステム開発・研究開発を推進しています。 創業当初より研究を重ねてきた自然言語処理技術・画像認識技術を用い、『データの価値化』によりお客様の本質的な課題解決を目指しています。 事業内容: 『AIソリューション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/ai-service 『データアノテーション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/data-annotation 1 高い専門性を有するAI・機械学習分野での技術力 AIアルゴリズムに関する豊富な知見を持つ機械学習エンジニアと、AI周辺システムの開発経験の豊富なエンジニアが密に連携することで、質の高いサービスを提供します。様々な産業を代表する最先端の大手企業に、AI関連のサービス・ソリューションを継続的に提供していることから、技術力の高さが証明されています。 2 高品質なAIモデル開発を低コスト・短納期で実現 AIモデル開発の要となるデータの高品質化(アノテーション)は、AI開発会社ではなく専門会社で実施されるケースが多い中、当社は全て内製化しています。機械学習エンジニアと連携しながら教師データを作成するため、余分な作業・コストを圧縮しつつ、短納期でのモデル構築が可能になります。また、AIモデルにおける教師データの品質は、AIの精度を大きく左右する非常に重要なものです。当社は品質の高いデータ作成においても4年強の経験を有しており、高品質なAIに寄与する効果的かつ効率的なデータ作成が可能です。 3 様々な業界向けにソリューションを提供 様々な産業を代表する大手企業や、公共セクター、大学等の教育機関等の多くの顧客企業にソリューションを提供してきた確かな実績があります。これまでの多様な経験を生かし、お客様の課題に則したソリューションを提供します。

Why we do

Nextremerが大切にし、掲げている価値観

Nextremerでは、AIを活用し、地域課題や様々な分野の解決に取り組んでいきます。 また、量子コンピューター等の先進技術におけるアルゴリズムの研究開発、他企業との共同研究などを行い、テクノロジーの社会実装を推進しています。 《現状維持は衰退の一方》 Nextremerの社名は"Next"と"Extreme"を組み合わせた造語です。Extremeは「最先端/極限」といった意味を持ち、Nextは「次を創る」という意味を持ちます。現状維持では衰退の一方。失敗を恐れず挑戦し、次を作り続ける集団になるという思いが込められています。先端技術により新たな価値を生みだすためには、継続的なトライ&エラーが必要で、必然的にたくさんの失敗をすることになります。革新的な成果を生むためには失敗はあって当然です。失敗することよりも、失敗を咎められ、次のトライができなくなってしまうことの方が遥かに影響が大きく致命的な問題です。私たちはメンバー1人1人の能力の可能性を信じ「現状維持は衰退の一方」「悩む前にまずやってみよう」という価値観を持って、思い切ってトライし続けることを推奨しています。

How we do

各拠点メンバーのコミュニケーションの様子。現在では在宅勤務制を導入したため、直接集まるといった風景は見られなくなりましたが、オンライン上で集まり、コミュニケーションをとっています。

コミュニケーションツールは、Slack、Google Workspace、Teamsなどを使用し、オンライン上でコミュニケーションをとっています。

Nextremerはとって最も重要な経営資源は『人』です。 絶え間ない変化の時代においても、新しい道を開くのはいつも『人』の『思い』です。人の『思い』がさらに多くの人を動かし、新たなムーヴメントや技術の進化をもたらすと信じています。 では、何をしているのか。単にストレスなく働きやすい環境を作るという事ではなく、Nextremerでは各々の働きが最大限に発揮でき、組織の成果に繋がる環境を作っています。 《全国フルリモート・フルフレックスタイム制・裁量労働制の導入》 Nextremerでは、2012年の創業当初より「フレックスタイム制度」を導入しています。理由は、エンジニアにとって働きやすい環境を整えるためです。また、2022年5月よりこれまでコアタイムありのフレックスタイム制を導入してきましたが、コアタイムなしのフレックスタイム制(フルフレックスタイム制)に変更となりました。(※一部部署を除く) 《休暇制度の充実》 Nextremerでは年次有給休暇の他に、入社時から半年間の間に利用可能な『入社時特別休暇』や、従業員本人やその家族の病気・ケガの際に利用可能な『病気療養休暇(シックリーブ)』、会社が指定する資格試験を受験する際に利用可能な『資格試験休暇』など、休暇制度を充実させています。 《キャリアプランの形成》 Nextremerでは、自分が掲げるキャリアプランニングがしやすい環境です。ご自身の頑張りももちろんですが、例えば、WEBエンジニアとして入社後、ビジネスサイドに進むことも可能です。 《フレキシブルな開発環境》 Nextremerでは、開発においてプログラミング言語を限定するのではなく、フレキシブルに新しい技術を現場に導入することを推奨しています。スクラム開発を行う上で、エンジニアは、プログラミング言語だけでなく、ライブラリ、開発ツールなど、チームで話し合い、決定しています。

As a new team member

■具体的な業務内容 クライアントやプロジェクトマネージャーとコミュニケーションを活発に取りながら、主として画像認識に関する研究受託業務に携わっていただきます。 ・画像認識の論文の調査、論文実装および検証 ・検証内容の結果取りまとめ、資料作成 ・クライアントへの検証結果の報告 ・Webアプリケーション等のシステム開発 ■必須スキル・経験 ・Pythonを用いた深層学習に関する論文実装の経験 ・画像特徴量や画像認識に関する知識 ・論理的に仮説検証を遂行する能力 ■歓迎スキル・経験 ・Webサービス/アプリの開発経験 ------------------------------------------------- ▼技術要素・キーワード ・言語:Python ・深層学習フレームワーク:PyTorch ・画像処理ライブラリ:OpenCV, Pillow ・バージョン管理:Git ・開発環境:Docker, Flask ・リポジトリ管理/ツール:GitHub ・コミュニケーション:Slack, Google Meet,Notion ------------------------------------------------- ▼求める人物像 ・課題解決のために社内での活発なコミュニケーションをいとわない方 ・人の役に立つために自分のスキルを使いたい方 ・問題に対し積極的に解決策を提案/実行できる方 ・大胆にチャレンジし、失敗から学べる方 ・自発的にスキルを向上できる方、そういった習慣のある方 業務経験は無くとも、以下のような経験がある方でご興味をお持ち頂けた場合はご連絡ください。 ・大学で機械学習を用いた研究経験がある方 ・大学・大学院にて、数学・物理系のバックグラウンドをお持ちの方 (「機械学習エンジニア」としての開発経験がなくとも、OJTや社内外での学べる環境下あり) ・日本語でのコミュニケーションが取れる方 ------------------------------------------------- ■ 選考について チームとして一緒に働いていきたいからこそ、Nextremerでは選考に時間をかけています。(最短で2ヶ月程度)選考過程の中で、面接や課題に取り組んでいただき、ご入社後のギャップをなくしたいと考えています。 [基本的な選考フロー] カジュアル面談(希望者)→書類選考→一次面接→課題→二次面接→最終面接→内定/オファー面談→入社 ※課題の有無は、一次面接にて判断させていただきます※ ■ 入社後について ■ ご入社後についてのキャリアプランニングは、ご経験やスキルによって異なりますが、基本的には実践の中でOJTでスキルレベルの向上を目指していただきます。 ■ キャリアパスについて ■ 弊社では様々なキャリアパスをご用意しています。 ご自身が希望するキャリアプランニングがしやすい環境です。 キャリアパスの一例: ・AIモデリング関連周辺システム開発 ・自社プロダクト開発・テックリーダー/マネージャー ・プロジェクトマネージャー ・ビジネスサイド ---------------------------------------------- このポジションにご興味をお持ちいただけた場合は、まず一度ご連絡ください。 オンラインでのカジュアル面談(30分程度)にて、ぜひお話させてください。
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