Poetics（旧.Empath、2023年5月に社名変更）はテクノロジーと人文知を交差させながら音声・言語解析AIを開発しているスタートアップです。フルタイム、パートタイムのメンバーをふくめて50人程度のメンバーが活躍しています。 PoeticsはGoogleアクセラレータ卒業企業(1)でもあり、国内外に活動範囲を拡げております。 https://events.withgoogle.com/launchpad-tokyo/ また、TechCrunch、Forbesなど海外メディアからの注目も高く、ヨーロッパ最大級のテックカンファレンスICT Spring 2018やTech in Asia Singapore 2018で優勝するなど、海外のピッチ・コンテストでこれまで10度優勝しています。国内においても、B-dash Camp2023のピッチ・コンテストで優勝、IVS Launchpad Kyoto 2023で3位入賞をおさめました。また東京経済2023年版「すごいベンチャー100」にも選んでいただきました。 エンジニアのバックグラウンドは音声信号処理、音声認識、自然言語処理などの専門分野はもちろん、Web 3.0におけるブロックチェーンをはじめとした新しい技術領域の学習も行っています。 また、人文科学の知見から世界史的な視点で現在を俯瞰的にとらえ、未来を構想することに重きを置いています。したがってメンバーの中には人文科学の領域で学位を持っているものも多く、哲学を専攻する博士課程の学生も研究メンバーとしてPoeticsで活動しているほか、アーティストのスプツニ子！もアドバイザーとして参画しています。 インターンの学生も積極的に採用しており、これまで東京大学など国内トップ大学はもちろん、ハーバード大学、コロンビア大学、ブラウン大学、トロント大学、シンガポール国立大学など、海外のトップ大学からも多くの学生がインターンに参画しています。 2022年6月より新しいプロダクトJamRollを正式販売開始、今後新たな新規事業も次々に立ち上げていく予定であり、これから急成長のフェーズに入っていきます。

Poeticsのミッションは「共感で声を響かせる」です。 効率の名のもとに押し付けられる画一性を乗り越えて、顧客やメンバーの歴史的な背景、その人特有の個別性に配慮する力を私たちは「共感」と規定しています。この「共感」に基づいた技術・プロダクトの開発を通して、コミュニケーション（「声」）を世界に循環させ（「響く」）、未来を創造すること私たちは使命としています。 特に人工知能は知の総合格闘技としての側面が強い一方で、人文科学の知見はまだあまり活かされていません。特にLLMをはじめとする自然言語処理の分野では言語哲学など、分析哲学の研究成果が今後大きく寄与するだろうとPoeticsは考えています。 私たちはテクノロジーと人文知を交差させて新しいAIモデルを開発しながら、コミュニケーションに共感を循環させていきます。

私たちは「共感で声を響かせる」というミッションのもと、データ・サプライチェーンとAIの開発による人間の支援、および人間の労働の最適化と機械化を、現在はとりわけコミュニケーションの分野で進めています。具体的には、 ・音声認識AIの開発 ・大規模言語モデルの開発 ・これらの解析AIを搭載したSaaSプロダクト を開発しています。

現在Empathでは機械学習エンジニアリングのインターンを募集しています。在宅勤務可能で、世界中のどこからでも働くことができます。 すでにEmpathには世界中からインターンの学生が参画してくれており、コロンビア大学、University College London、トロント大学、アリゾナ州立大学、テンプル大学、東京大学、慶應大学、早稲田大学、上智大学などから多様なバックグラウンドをを持った学生が集まってくれています。学部生から博士課程の学生までが在籍中です。こうした優秀な学生たちとのインターンの体験はこれから先も切磋琢磨できる仲間を得られる貴重な体験になりますし、何よりEmpath社員がインターンのみなさんのしなやかな知性と熱量から多くを学ばせてもらっています。 世界中から集まった素敵な仲間と一緒に、世界をあっと言わせる技術を作ってみませんか？ 【業務内容】 感情解析AI Empathの機械学習エンジニアリング 【応募条件】 ※すべての条件に当てはまっている必要はありません。 1. プログラミング言語 Python ・1年以上のコーディング実務経験。 ・与えられた要件に対してドキュメントなどを参考にしながらも他人に頼らず自力で実装が出来る。 ・Pandas, sklearn 等の機械学習タスクで使用するライブラリが使える。 C言語、C++言語 ・文法を理解し、構造体やポインタ、カプセル化などの言語特有の基本概念がわかる。 ・所与の要件に対してライブラリを活用しドキュメントなどを参考にしながらも他人に頼らず自力で実装が出来る。 その他 ・オブジェクト指向の言語の概念を理解している。 ・他のオブジェクト指向の言語のソースコードはおよそ可読、把握可能。 2. 機械学習 ディープラーニング ・順伝搬、誤差逆伝搬法、勾配降下法などのディープラーニングの基本概念を理解しており、概念の説明が出来る。 ・いくつかの基本的な手法に対してドキュメントを読みながら実装をする事ができる。 古典的機械学習 ・基本的なアルゴリズム (決定木、ランダムフォレスト、SVM、クラスタリング等) の理解。 ・データセット前処理 (標準化、欠損値補間等) の理解。 ・機械学習モデル作成の実務経験。 未知の課題に対する取り組み姿勢 ・与えられた未知の課題に対して、課題のデータ特徴・性質、発見したい傾向、様々な制約条件を多角的な視点で考察しながら課題にあった適切な方法論の選択を素早く出来る。 データ検証 ・作成されたモデル自体の妥当性の検証をデータを使いながら実施出来る。 ・データの不整合、エラーなどに対して原因の推定、調査の深堀りを自力で出来る。 3. テスト、品質改善 ・ソフトウェアテストの概念を理解している。 ・自分の作成したプログラムに対して、ツールなどを使いながら単体テストを実施できる。 4. 語学力、コミュニケーション能力 英語 (Toefl 80点以上相当の英語力) ・英語で書かれたドキュメント類や論文を読み、理解出来る。 ・海外のエンジニア、テスターと英語を使いチャットやオンラインMtgでコミュニケーションを取りながら設計、実装、テストの業務が進められる。 日本語 (ビジネス日本語レベル) ・本語で書かれたドキュメント類や論文を読み、理解出来る。 ・エンジニア、テスターと日本語を使い対面、チャット、オンラインMtgでコミュニケーションを取りながら設計、実装、テストの業務が進められる。 5. 開発業務 開発リソースの共有 ・ソースコード、ドキュメントの共有の概念の理解をしている。 開発プロジェクトの経験 ・・何らかの商用アプリケーションの開発経験。 6. パーソナリティ ・担当業務に関連した自分の潜在的な能力値に対して自信がある。 ・思考が柔軟で、必要に応じて自分の方法論や仮説を捨てる、変える事が出来る。 ・フットワークが軽い。 ・自走型。 ・基本的な協調性。