TDAI Lab

注目の東大発AIスタートアップ！学生機械学習エンジニアインターン募集

□■シリーズAの資金調達間近｜常に最先端のAI×データサイエンスを手に成長を！
 
AI・データサイエンス領域における注目のスタートアップとして、TDAI Labは大手企業とのコラボレーションが年々増加中です。現在も、自社開発サービスも含め常時4～5のプロジェクトが動いており、毎年2倍ペースで右肩上がりの成長曲線を描いています。
 
◎企業とのコラボ案件例
■NHKと東京大学との共同研究
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000012.000050703.html

■オリンピックにおけるテロップのリアルタイム翻訳
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000011.000050703.html

■全国展開のファミレスチェーン／デリバリーにAIを活用。曜日・時間帯ごとの注文予測を精緻に行ない、効率的かつ迅速な調理・配達を実現。
 
■野菜製造工場／野菜の栽培に必要な光や二酸化炭素の適切なコントロールにより、効率的かつ安定した栽培を実現。
 
■大規模スポーツイベント／各会場におけるボランティアの適切な配置・シフト作成を通して、円滑な運営をサポート。
 
※アルゴリズムを追求したい方、膨大なデータから新しい知見を見つけたい方など、あなたの適性や希望に合わせた案件をアサインします！
 
 
【3年、5年後も活躍できる“機械学習領域のフルスタックエンジニア”に成長できる！】
入社後は、現時点の経験・スキルを問わず、機械学習エンジニアとデータサイエンティストとして活躍できるよう、育成する方針です。
 
常に技術がアップデートし続けるエンジニア領域において、機械学習やデータサイエンス領域は、求められる知識・スキルが特に早いサイクルで変化し続けます。
 
その点、TDAI Labは東大研究室発のスタートアップとして、常に最前線の技術を幅広くキャッチアップできる環境です！どんな球が来ても打ち返せる、機械学習領域のフルスタックエンジニアに成長しませんか？
 
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＜必要なご経験・スキル＞（どれか当てはまれば）
■RやPython等で統計的学習のアルゴリズム開発の経験
■機械学習を利用したアプリケーション開発の業務経験
■ ディープラーニングやニューラルネットなどのアルゴリズム開発の業務経験
■ Kaggle等への参加経験や上位成績をお持ちの方
 
実は、今活躍するメンバーの中には初心者からスタートした社員もいます。AI領域の若い研究者として期待を集める福馬がサポートしつつ、今ではフルスタックエンジニアとして活躍中。
 
経験のない/少ない方も活躍いただけるよう、体系的に学べる研修プログラムと、福馬を始めとする各メンバーがしっかりと教えていきます。社会からのニーズが高まる技術を学べる当社だからこそ、大きく成長できる環境です！
 
◇
 
＜働き方＞
■フルリモートで週3以上の勤務が目安です。

＜こんな方が活躍できる環境です！＞
■急成長スタートアップのメンバーとしてワクワクする日々を送りたい
■経営や事業展開など、ビジネスサイドの知見を学びたい
■高いニーズを持つAI領域サービスを多くのエンドユーザーに届けたい
 
TDAI Labは、来年の資金調達（シリーズA）と、5年後のIPOを目指しています。
このタイミングでジョインいただければ、コアメンバーとして組織づくりから関われるチャンスがあります。
 
将来性あるチームのメンバーとして携わる楽しさを手に、私たちと一緒にステップアップしていただけたら嬉しいです！
 
気になった方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
あなたとお会いできる日を、楽しみにしております。

◆メンバー
東京大学鳥海研究室の現役大学院生であるCEOの福馬を筆頭に開発経験が豊富なメンバーが揃っています。学びに対する貪欲な姿勢や細部へのこだわりなどプロフェッショナル意識を強くもつのが特徴であるように感じます。大学時代に体育会系組織に所属していたところからジョインしたメンバーも多く、和気あいあいとした雰囲気の中で様々なことに挑戦する雰囲気があります。

◆カルチャー
我々は4つの価値観を大切にしています。
▷Men for Ohers
「Men for Ohers」は他者のためにという言葉です。我々はAIというツールを用いることで、豊かな社会の実現に貢献したいと考えています。人間の立場を脅かすのではなく、人間に時間的・思考的・金銭的・認知的・社会資本的な「ゆとり」をもたらすことに重点を置いています。

▷Build a Trust
AIプロジェクトの成功には両者の信頼関係が必要不可欠です。我々は一つ一つのAIソリューションが顧客のために、人々のためになっているのかということを真摯に、誠実に考えていくことが信頼関係を構築していく上で大切であると考えています。そうすることが最適なAIプロジェクトの提案につながります。

▷Quick Execution
我々は実装力の高さとプロトタイプの作成の速さに強みを持っています。最高のクオリティにこだわりながら、プロトタイプを作成していきます。顧客の迅速な意思決定の手助けをするこでビジネスバリューを最大化していきます。

▷Stay Hungry
世界のAI研究の最先端は物凄いスピードで進化と変化を遂げています。米中の最先端企業の論文や各学会に採択された最新論文を吸収し続けることで知識を常に更新し続けます。


◆働く環境
メンバーが自分の興味のある範囲を深耕することを応援する雰囲気があり、そのための投資は惜しむべきではないと考えています。技術書籍購入やオンライン教材購入は会社負担であり、CEOである福馬の紹介で様々な外部の勉強会に参加することもできます。
また、弊社は渋谷のWORK COURT(https://work-court.com/shibuya/)というコワーキングスペースを契約する一方、フレックス制度、フルリモート勤務も導入もしており個人の働き方を尊重しています。コワーキングスペースを利用している際にはメンバー同士で近くのランチを開拓したりと仲良くやっています。



亮 龍華

Tomoki Fukuma

高橋 直人

Koki Noda

JP__ENGINEERING

注目の東大発AIスタートアップ！最先端AIを追求する機械学習エンジニア

◆最先端のAI技術を用いて企業にこれまでにない競争力を提供する東大発ベンチャー
我々はTDAI Labは2016年創業の東京大学鳥海研究室発のAIベンチャーです。
弊社は東京大学大学院工学系研究科鳥海不二夫准教授に技術顧問として就任いただき、技術面などで強いパートナーシップを築いております。

＜事業内容＞
◆一気通貫したAIエコシステム開発

TDAI Labは如何に企業のDXを達成するかビジネスモデルの構想からデータ収集・概念検証(PoC)・システム構築・技術伝達までを全て内製で行える数少ないAIベンチャーです。

これにより全フェーズにおける品質の担保と圧倒的なAIシステム構築までの大幅な期間短縮・コスト削減が可能になります。

AIシステムは従来システムと異なり、判定を間違えることを前提とした設計にしなくてはいけません。そこでTDAI LabはHuman-In-the-Loopという考え方を取り入れ、人とAIが協業するインタラクティブな設計を得意とします。

我々は社内にAIを使いこなせる人・内製化できる仕組みを作ることが大事と信じます。大学での講義実績もあるTDAI Labはスキルトランスファーまでサポートし継続的な成長に貢献します。

具体的な事例など
https://tdailab.com/news_all


■ 自社プロダクト開発
ネットの書き込みやレビューサイトの口コミを分析する自然言語処理を用いたアルゴリズムを開発、提供しています。自社プロダクトの一例として以下のようなものがあります。

ー WISE REVIEW
http://wisereview.net/
WISE REVIEW(ワイズレビュー)は弊社が開発した、レビュー信頼性スコアリングAIです(特許第6604620号) 。アンチやサクラといった信頼性が低いレビューを自動で検知し、モノの本当の価値をAIが提案します。
日本経済新聞（2019年11月14日付朝刊）掲載https://www.nikkei.com/article/DGXMZO52123690T11C19A1L83000/

ー WISE COOP
WISE COOP(ワイズコープ)は弊社がOSS開発した、異常検知フレームワークです。人とAIが協業しあうことによって「見逃しの抑制」と「未知リスクの抽出」を行います。「異常検知」や「クラスの重要度が不均衡な多クラス分類」において力を発揮します。




◆『拡張知能』(Augment Intelligence)としての活用
我々はAIを単なる人工知能(Artificial Intelligence)ではなく、《今まで人間には知らなかった・出来なかった価値を発見・開拓する》『拡張知能』(Augment Intelligence)として活用することをミッションとしています。人工知能には長らく「人類の仕事を奪う」と言った、とかく「人と対峙するもの」というイメージがついて回っているように感じます。しかし、我々はそのイメージが適切なものとは思えません。我々は人工知能を「人の知識を拡張する道具」と再定義し、企業に
・時間的ゆとり：（DXによる効率化）
・思考的ゆとり：（ビッグデータに基づく原因探索）
・金銭的ゆとり：（人件費の大幅な削減）
・社会的資本的ゆとり：（最適化による機会損失の削減）
を提供します。我々は人工知能が今よりも進展した先に、「AIによって仕事が奪われた人」が溢れているのではなく、「AIとの協業によって今までよりもクリエイティブになった人」が溢れているという未来を目指しています。

◆人間とAIの協力
AIモデルの性能面での成長は著しい一方、社会実装という観点ではまだまだと言えます。例えば世の中には『AIの精度90%では実用に耐えきれない、99.9%でやっと使えるかどうか』といった業務が沢山あります。工業での異常検知や医療画像診断、自動運転技術などがその筆頭でしょう。

しかし、AIモデルが『この予測はきっと正しいから信じてもらっていいよ、だけどこれは僕にも自信がないから人間さんに判断して欲しい』と言えたら、AIと人間の協業により精度99.9%も夢ではないかもしれません。

このようにAIと人間の協力により、これにより従来実現が難しかった事業の創造と拡張を可能にし、また経営効率や顧客満足度の向上を実現します。

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