AI総合研究所「NABLAS株式会社」は、東大発のスタートアップ企業です。 「人が人らしく生きることができる社会の実現」をミッションとして掲げ、日々3つの事業を推進しています。 1. AI人材育成（iLect）事業 NABLASのAI人材育成事業は、「iLect」という事業ブランドとして提供しています。iLectでは、学習コンテンツと学習環境の双方を提供しています。 コンテンツは東京大学から正式にライセンスを受けて提供しているAI人材教育コンテンツや、弊社が独自に開発したコンテンツを提供しています。また、独自開発のGPU向けの高度な仮想化技術を利用したプログラミング・科学計算環境「iLect System」も提供しており、大規模な法人向けDeep Learning研修や研究現場などでも利用されています。 ▶2020年4月よりオンラインでのコンテンツ提供も開始しています。 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000020.000038634.html ▶iLect System Ver.2のリリース https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000021.000038634.html 2. R&D及びAIコンサルティング事業 人材育成から研究開発、AI技術導入まで、クライアントのビジネス価値を最大化する戦略を立案し、必要なソリューションを提供します。 3. 独自技術・サービス開発 より大きなインパクトを社会に届けるために、独自技術・サービスの開発を行っています。積極的に新技術開発と研究を進め、最先端の技術を常に提供します。

弊社の前身であるiLect株式会社では、最先端のAI技術が使える人材を育成する活動を中心に行っていました。しかしその活動を行う中で、AI人材と社会のニーズ、そして技術がうまく結びついていないという課題が浮き彫りになりました。 そこでAI人材を育成するだけでは十分ではなく、技術と人をつなげ、問題解決によりダイレクトにアドレスすることこそが、社会に必要だと我々は考えて事業拡大を行いました。NABLASはAI分野における人材育成・研究開発・コンサルティングの活動を通じて、社会に対して、より大きな価値を提供していきます。

■組織構成 世界トップクラスのAI研究開発拠点となることを目指し、特にDeep Learning技術に特化した高い専門性を持つメンバーが集まって日々研究、ビジネス研究開発を行っています。 インターナショナルかつ多様性の高い組織体制が特徴です。NABLASに参加しているメンバーのバックグラウンドは多様で、一緒に仕事をすることで互いに多くの刺激があるメンバーが揃っていると自負しています。詳しくは以下の記事をご覧ください。 https://www.wantedly.com/companies/nablas/post_articles/229017 ■働く環境 各自が最大のパフォーマンスを発揮できるように、職場環境は大事にしています。 具体的には、38型大型曲面ディスプレイやアーロンチェアを全席の標準設備とするなど、会社の技術を支えるエンジニアが働きやすいよう、技術者ファーストな環境づくりにこだわっています。 また、集中力を維持するための戦略的散歩制度を取り入れるなど、自分のペースで仕事に取り組むことが可能です。また、社内の座席はフリーアドレス制となっており、役員からインターンまでフラットな環境です。

●募集要項 NABLASのAIリサーチエンジニアは、それぞれの研究分野や得意領域に応じてパフォーマンスを発揮しながら、最新AI技術の学習機会が得られるような環境が整っています。 ディープラーニング系技術による新技術開発や機械学習系のデータ分析プロジェクト、独自サービスの開発など、大きな課題にチャレンジしたいというAIリサーチエンジニアを募集しています！ ●主な業務内容 新しい深層学習アルゴリズムの設計開発検証 さまざまなプロジェクトで利用可能なライブラリの実装 アプリケーション開発 最新AI技術の調査 プロジェクト管理 ●主な研究分野 画像, 音声, 信号処理, 機械学習, データマイニング, NLPなど ＜必須技術＞ - Python, Numpy, Scipy, Scikit-learn - TensorFlow / Pytorchでの開発経験 - チーム開発の経験（Github、スクラム等） - Linux上での豊富な開発経験 ＜優遇技術＞ - 画像認識系リサーチャー -- 画像処理技術, OpenCV -- 物体認識、Semantic Segmentation、生成モデル - NLP系リサーチャー -- ニューラル言語モデル、BERT、Transformer、RNN系モデル -- n-gram、ナイーブベイズ、Word2Vecなどの従来手法 -- グラフ理論、グラフの扱い - データサイエンス系リサーチャー -- 機械学習 -- ビッグデータ解析技術、データベース技術、NoSQL -- 分散処理、並列計算 -- Kaggle等の入賞経験