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巨大産業の脱炭素をAIで牽引する | AI開発/機械学習エンジニア

AI開発/機械学習エンジニア
Mid-career

on 2025-08-07

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巨大産業の脱炭素をAIで牽引する | AI開発/機械学習エンジニア

Mid-career
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Keijiro Tajima

東大発スタートアップの株式会社EVERSTEELの代表取締役をしています。 全ての産業で最もCO2を排出する鉄鋼業から、カーボンニュートラル実現を目指しています。 https://eversteel.co.jp/ --略歴-- 2019年:スイス連邦工科大学での研究開発を起点に、鉄スクラップに特化した画像認識システムを構築。 2020年:未踏アドバンスト採択。 2021年:東大IPC 1st roundに採択。 2021年:東京大学大学院工学系研究科卒業後、EVERSTEELを共同創業、CEOに就任。 2023年:Forbes Japan U30を受賞。 2024年:Forbes Asia U30を受賞。 大分の林業家系に生まれ、環境課題解決の従事へ。 趣味で砂漠マラソンをやってます。グランドキャニオンマラソン273km、世界最年少完走しました。

makoto saeki

株式会社EVERSTEEL's members

東大発スタートアップの株式会社EVERSTEELの代表取締役をしています。 全ての産業で最もCO2を排出する鉄鋼業から、カーボンニュートラル実現を目指しています。 https://eversteel.co.jp/ --略歴-- 2019年:スイス連邦工科大学での研究開発を起点に、鉄スクラップに特化した画像認識システムを構築。 2020年:未踏アドバンスト採択。 2021年:東大IPC 1st roundに採択。 2021年:東京大学大学院工学系研究科卒業後、EVERSTEELを共同創業、CEOに就任。 2023年:Forbes Japan U30を受賞。 2024年:Forbes Asia...

What we do

【採用ページ公開中】 https://eversteel.notion.site/eversteel-recruit 鉄のリサイクル原料である鉄スクラップを画像解析するAIシステム「鉄ナビ」を開発する東京大学発のスタートアップです。 ユーザーは鉄スクラップを溶かして鉄を作る鉄鋼メーカーで、鉄鋼業界のVertical SaaSを目指しています。 ▼ピッチ動画(ICC KYOTO2023 スタートアップカタパルト3位受賞) https://www.youtube.com/watch?v=ElhcfifPH7g&;t=1s

What we do

【採用ページ公開中】 https://eversteel.notion.site/eversteel-recruit 鉄のリサイクル原料である鉄スクラップを画像解析するAIシステム「鉄ナビ」を開発する東京大学発のスタートアップです。 ユーザーは鉄スクラップを溶かして鉄を作る鉄鋼メーカーで、鉄鋼業界のVertical SaaSを目指しています。 ▼ピッチ動画(ICC KYOTO2023 スタートアップカタパルト3位受賞) https://www.youtube.com/watch?v=ElhcfifPH7g&;t=1s

Why we do

鉄は世界で最も多く使用されている金属でグローバルマーケットは350兆円の巨大産業です。同時に全産業の中で最大の二酸化炭素排出産業でもあります。 そのような状況の中鉄鋼業界では、石炭を燃やして鉄鉱石から鉄を作る「高炉法」から鉄スクラップを電気で溶かしてリサイクルにより鉄を作る「電炉法」への未だかつてない大きな転換期を迎えています。電炉法で鉄を製造すると、高炉法に比較して7割以上のCO2排出量が少なく済みます。日本では長年高炉法が主流で、電炉法によるリサイクルが進んでいない背景があります。 鉄のリサイクル原料である鉄スクラップには鉄以外の不純物や爆発物等が混入するケースがあり、各鉄鋼メーカーではベテランの作業員が目視で品質チェックをしなければならず、人による判定のバラツキや見逃しが品質面・安全面から深刻な課題となっていました。 EVERSTEELは、代表の田島が東京大学での鉄鋼材リサイクルの研究とスイス工科大学での画像解析技術の研究をもとに創業し、鉄リサイクルに特化した画像解析技術の研究開発に注力してきました。 代表の田島は林業の家系に生まれ、自然を守りながら経営する父の姿を見て、自分も「環境にいいことがしたい」と考えるようになり、鉄リサイクルの道へ進みました。 ▼Forbes UNDER 30受賞インタビュー https://forbesjapan.com/articles/detail/68357

How we do

現在開発している鉄ナビは、鉄スクラップの品質を判定するAI、危険物や非鉄金属を検出するAIを搭載しています。 今後は、厚み・サイズ・鋼材の種類などパーツレベルで判定できるAIの開発、お客様の様々な工場環境に適応するためのハードウェアの開発、工場の基幹システムとの連携機能の開発、現場での使い勝手を追求したアプリケーション開発に取り組む計画です。 また、将来的には鉄鋼メーカーのリサイクルプロセスにおいて、データを可視化したりリアルタイムでアクセスできる体制を整えたりと、データ駆動型のリサイクルを計画しています。 これまでに電炉最大手の東京製鐵を始め、複数の業界大手鉄鋼メーカーとの実証実験を経て、国内10社以上で実際の操業現場への導入検討が進んでいます。

As a new team member

EVERSTEELは、複数の大手鉄鋼メーカーへ鉄スクラップの画像認識AIプロダクトである鉄ナビ検収を提供し、鉄鋼業の脱炭素化を目指しています。 **仕事内容** EVERSTEELの鉄スクラップAI解析プロダクト「鉄ナビ検収」の重要な機能となるコンピュータビジョン(CV)の開発を担当いただきます。 - 鉄スクラップ画像解析アルゴリズム開発 - 鉄スクラップの等級判定モデル - 鉄スクラップに混入する異物検出モデル - 鉄スクラップパーツ解析モデルの開発 - 学習の自動化等、実験効率化に関する開発 - コンピュータビジョン開発に用いるアノテーション設計 ▼配属部署 AI開発部 コンピュータビジョン(CV)チーム 【参考】AI開発部マネージャー によるnote https://note.com/eversteel/n/nc1fbf98fffca ▼AI開発部技術スタック | 言語 | Python | | --- | --- | | CV開発 | Pytorch, Pytorch Lightning, OpenCV, MMDetection, AWS, uv, mlflow | | データ基盤開発 | AWS, Snowflake, Dagster, Metabase, dbt, FastAPI, onnx, uv | --- **応募資格 (必須)** - Git / GitHubを利用したチームでの開発経験 - AWS, PyTorchを利用したコンピュータビジョン(CV)開発経験 - 独自CVモデルの設計・実装経験 --- **応募資格(歓迎)** - CV分野での論文採択実績(国内外問わず) - CV分野に関するコンペティション入賞経験(例:Kaggle等) - AI開発プロジェクトのマネジメント経験(PM、リードエンジニア等) --- **ポジションの 魅力** - **優れたチームとの協働** AI基盤チームにはLINEヤフーやDeNAのマネージャーが、CVチームには複数のKaggle Grandmasterが在籍しており、国内トップレベルのエンジニアとともに高度な技術開発に挑戦できます。 - **創業フェーズならではの裁量と成長機会** 創業初期のAI開発メンバーとして、要件定義・技術選定・意思決定に深く関与しながらプロダクトを牽引いただけます。業界をリードする技術者としての活躍を目指すことが可能です。 - **将来のキャリアパスも多様** 本人の志向次第で、CTOやEM(Engineering Manager)などへのステップアップも可能。技術だけでなく、組織や事業づくりにも関与したい方には最適なポジションです。 --- **求める人物像** - 鉄鋼業界における環境課題解決という弊社のミッションに共感する方 - チームでのコミュニケーションを大切にする方 - プロダクト・開発のあるべき姿を追求し、実現を目指せる方 - 課題解決のために自走できる方 ---
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