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Deep Learningソリューションを支えるインフラエンジニアを募集!

LeapMind株式会社

LeapMind株式会社 members

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  • 宇宙からクラウドからコマースへ。

  • 機械学習や自然言語処理が好きなプログラマです。

    C++, Rubyなどでのプログラミングを得意としています。これまで、以下のような仕事を行なってきました。

    ・製品の開発、営業支援、導入支援
    ・OSSや論文などを中心とした技術調査

    最近はプロジェクトリーダーとして、上記以外の業務も担当しています。

  • 2013年4月よりNTTデータ入社。方式系のSEとして現在まで従事。
    自らの手を動かして技術を身につけられる部署にいたが、現在はマネジメント寄りの仕事にシフト気味、、、創りたい触りたい想いを実現するために色々活動中。

    以下経験概要。
    ・大手通信系企業の顧客、料金管理システム(複数システム、大〜中規模)のHW設計、NW設計、構築を担当。
      サーバ設計、構築(HP-UX,RHEL,VMware ESXi)
      MW設計、構築(Apache HTTP Server,Tomcat,Oracle Database,JP1)
      NW設計、構築(Cisco, 負荷分散装置(F5,A10),FW(...

What we do

  • 1eb64f88 4624 4bec a57b edc5bdfdf83b?1556185398 Deep Learningモデルの圧縮から、ハードウェアへの組込みまで、LeapMindの技術をソフトウェアスタックとしたオープンソース「Blueoil」
  • 8d7515ce 885f 4052 a2c3 15924981ce71?1556185399 誰でもすぐにエッジDeep Learningを導入できるためのプロダクト「DeLTA-Family」

■LeapMindとは?

「あらゆるモノにDeep Learningの恩恵を」

Deep Learningをあらゆるモノに適用するDoT (Deep Learning of Things)の実現を目指す企業です。
▷▷▷https://leapmind.io

■何をやっているの?

LeapMindでは主に、Deep Learningモデル構築における精度向上から計算量圧縮などのソフトウェア領域と、省電力かつ高効率を目指した回路設計などのハードウェア領域双方において研究開発を行なっています。

従来のDeep Learningには知識や技術はもちろんですが、他にも莫大な演算量が要求されるため、GPUやクラウド環境が必要でした。これを解決するため、LeapMindではPCやクラウドを利用せず、手のひらサイズの小さなデバイス単体でDeep Learningを動かすための研究を行ってまいりました。

そして、2018年春、誰でもすぐにえエッジDeep Learningを導入できるためのプロダクト「DeLTA-Family」を開発し、提供するまで至りました。
▷▷▷https://delta.leapmind.io/

2018年秋には、Deep Learningモデルの圧縮から、ハードウェアへの組込みまで、LeapMindの技術をソフトウェアスタックとした「Blueoil」をオープンソース化し、誰でも、どこにいてもLeapMindの技術を活用することができる環境を整えました。これにより、エッジDeep Learning導入の促進活動に貢献できればと考えています。
▷▷▷https://blue-oil.org/

現在は共同研究開発をはじめ、自社プロダクト製品のさらなる開発と提供を行うことで、あらゆるモノからDeep Learningの恩恵を受けられる世界への発展に貢献しています。

Why we do

  • E5490968 cc98 4a59 b1f3 c494f3a78b0a?1556185398 各種展示会にも多く出展し、多数の講演も行なっています。
  • Cf170d8c 65b8 4b34 a44d 2cbac625166b?1556185399 最近では、自社イベントも開催いたしました。

■LeapMindのミッション

Smaller, Faster, More Efficient
We enable Deep Learning of Things (DoT)

個人や企業を問わず、誰でも簡単に使えるDeep Learningプラットフォームを提供し、Deep Learningを社会に浸透させることによって、ヒトの生活は一歩先に進むと考えています。

How we do

  • 4fdcd951 6d4f 4ea5 8eb3 492e846c5da9?1556185399 ソフトウェアエンジニアからハードウェアエンジニア、デザイナーなど様々な職種の人が在籍しています。
  • D19714b5 23b9 406d 9d18 5fc328beebed?1556185399 2018年春に引っ越した広いオフィス。快適に過ごせます。

■エンジニア多数

メンバーの半分以上がエンジニアで、Deep Learning, Hardware,Infrastructureなど多様なバックグラウンドを持つメンバーが集まっています。

■社員の出身地、17ヶ国以上

参考▶︎多国籍な会社ってどんな感じなの?社員の3分の1が外国籍というLeapMind社に聞いてきた
▷▷▷https://www.vision-net.co.jp/morebiz/leapmind/

Description

LeapMindでは、幅広い環境で高い実用性をもったDeep Learning製品開発を行っています。特に大きな電力を必要とするGPUが不適応になるような厳しい環境でも機械学習技術を活用できるようにするため、「計算量が少なく」「高精度な」Deep Learning技術を開発しています。例えば、8 bitを大幅に下回るサイズまでニューラルネットワークを量子化し、それを低消費電力かつ安価なFPGA上で高速に動作させることで、これまでDeep Learningが利用できなかったような組み込み向けデバイスでも、実用的なニューラルネットワークを動作させることに成功しました。(参考:https://leapmind.io/news/content/?id=2330

LeapMindのInfrastructureチームでは、こうした技術開発のための計算資源用自社GPUクラスタやサービス提供用クラウド環境の設計構築運用、全社のプロダクティビティを向上させる社内情報システムの改善に取り組んでいます。特にLeapMindの基盤となるKubernetes環境の活用を加速していくことがチームの現在のミッションです。

このミッションの達成のため、オンプレミス・クラウド環境をまたいでシームレスに実現することができる優秀なソフトウェアエンジニアを求めています。

■ Responsibilities
・Kubernetes・各種cloud serviceを用いたGPUクラスタ/サービス基盤の設計・構築・運用
・クラスタ向けファイルシステムの設計、開発
・Deep Learningにおける計算を社内で効率的に回すための新しい分散計算処理システムの設計・構築・運用
・Deep Learning製品・WEBアプリケーションの開発・運用
・様々なバックグラウンドやスキルを持つチームメンバーと協力して実用的な製品を開発・運用
・その他社内システムの管理・改善

■応募資格
・コンピューターサイエンスおよび関連技術分野での学士号、もしくはそれに相当する実務経験
・Golang, C++, Java, Pythonのいずれかでのコーディング経験
・2年以上のWebサービス/アプリケーションの開発運用経験
・2年以上のLinuxのAdministrator実務経験
・Dockerによるプロダクト実務経験
・Nginx/Apacheなどのサーバーアプリケーション, MySQL, ・PostgreSQLなどのRDBMSの理解・実務経験
・TCP/IPの理解、Firewall, WAF等のNWセキュリティへの理解
・日本語もしくは英語でのコミュニケーションスキル

■あると良い経験
・Golangによるコーディング経験
・gRPCを用いたサービス開発経験
・コンピューターサイエンスおよび関連技術分野での修士号、博士号、もしくはそれに相当する実務経験
・Kubernetes環境でのアプリケーション運用経験
・MongoDB, CassandraなどのNo-SQL DBの運用経験
・機械学習基盤を含むHPC環境における実務経験
・チームでの開発経験もしくはOSSプロジェクトでの開発経験
・以下のようなSREとしての実務経験
 - SLO/SLIを設計して実際に運用をした経験
 - キャパシティプランニングを行った経験
 - パフォーマンス・レイテンシを計測に基づき改善した経験

Values

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Basic info
Looking for Infrastructure engineer
Job type Mid-career
Special features Use foreign languages
Company info
Founder 松田 総一
Founded on December, 2012
Headcount 100 members
Industries IT (Internet/Mobile) / IT (Telecom/SI/Software) / Education / Research

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Location

東京都渋谷区円山町28-1 道玄坂スカイビル5F

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