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業界課題をデータとアルゴリズムで解くPM/エンジニアリングマネージャを募集

PM/エンジニア/PdM
Mid-career

on 2021-11-17

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業界課題をデータとアルゴリズムで解くPM/エンジニアリングマネージャを募集

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北田 敦也

東京大学大学院工学系研究科 松尾研究室に所属. 専門は深層学習モデルの構造探索手法. 学部中はデータサイエンス講座GCIを優秀生にて修了. ウェアラブルデバイスデータを活用した精神疾患予兆検知、AIによる医療画像診断など様々なPJに従事. 研究室主催の講義では異常検知分野の講師を担当し, 多数の大学生や社会人の指導を経験. 燈においてはPM/Algorithm Engineerとして、建設業界を中心に課題に向き合い、専門性を活かした課題解決手法の提案から計画、実装までを担う。

侑希 野呂

東京大学工学部。高校 1 年次よりハッカソンに出場。Yahoo! Open Hack U で審査員特別賞受賞。東京大学入学後は、休学して AI スタートアップにてフルコミットでエンジニアインターン。その後、人材会社を創業(子会社として)し,代表取締役としてグロース。東大松尾研究室主催の GCI (2020summer) で優秀賞受賞。松尾研究所にて企業提案と共同研究に従事。2021 年に燈株式会社を創業。「Forbes JAPAN 30 Under 30 2022」受賞。 燈においてはCEOとして豊富な事業開発経験を活かしてDXソリューション事業とAI SaaS事業を立ち上げ、グロース。

Misawa Sota

東京大学大学院情報理工学系研究科。東京大学工学部計数工学科を卒業後、 同大学院情報理工学系研究科 システム情報学専攻に進学。 学部から大学院にかけて 東大松尾研でのプロジェクトマネージャー、 エムスリーやPFNを始めとする複数の企業で インターンを経て東大松尾研で現CEO野呂と出会い、 CTOとして燈株式会社を共同創業。Riemann多様体上の最適化理論やブラインド音源分離などの研究分野で査読付き国際会議・ジャーナルへ採択されている。 燈株式会社では取締役CTOとして、研究開発組織を管掌。Deep Learningを含むアルゴリズムの選定、クラスター管理を含むMLOps等、技術面で燈を牽引する。

創業1.5年で機械学習を含む最先端技術を社会実装できたワケ - 燈株式会社のアルゴリズムエンジニアリング

Misawa Sota's story

燈株式会社's members

東京大学大学院工学系研究科 松尾研究室に所属. 専門は深層学習モデルの構造探索手法. 学部中はデータサイエンス講座GCIを優秀生にて修了. ウェアラブルデバイスデータを活用した精神疾患予兆検知、AIによる医療画像診断など様々なPJに従事. 研究室主催の講義では異常検知分野の講師を担当し, 多数の大学生や社会人の指導を経験. 燈においてはPM/Algorithm Engineerとして、建設業界を中心に課題に向き合い、専門性を活かした課題解決手法の提案から計画、実装までを担う。

What we do

燈は産業が抱える課題を起点に、AIを中心とする最先端テクノロジーによって未来を実装する東京大学松尾研究室発のスタートアップです。現在創業三期目となりますが、モメンタムとパッションに溢れた組織で前年比400%で成長しており、現在も加速度的に事業規模を拡大しております。 業界に特化してテクノロジーを活用をすることで、産業の奥深くの課題まで解決できると考え、現在は建設DXに注力して事業をおこなっています。 <事業内容> 「AI SaaS事業」「DXソリューション事業」の2つの事業を柱としています。 ■AI SaaS事業 知能化したソフトウェアによって人の判断や処理業務を効率化し、感動的なまでのワークフローを実現します。現在は主に建設業界における業務効率化を主眼としたAI SaaSを展開しており、特にファーストプロダクトであるデジタルビルダーによって請求書処理業務のDX化を実現・推進しており、大手ゼネコンから地場ゼネコンまで規模や地域を問わず、幅広い会社の効率化を実現しています。 参考リンク: https://www.lp.digitalbillder.com/ ■DXソリューション事業 事業の効率化に加えて、加速度的な成長を主眼におき、パートナーの企業様のDXを課題の抽出から、テクノロジーの現場導入まで二人三脚で達成します。パートナー企業様の持つノウハウやサプライチェーン、豊富なデータアセットに燈の持つテクノロジーを掛け合わせることで激しい環境変化に対応しうるビジネスへの強化・変革をサポートします。 これまで不動産・建設業界における事例を公開しており、大成建設様、東洋建設様などとの協業を発表し、業界に深く入り込んでいるからこそ解ける課題に研究開発能力と事業開発スピードを武器に取り組んでいます。 参考リンク: https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html https://www.toyo-const.co.jp/topics/technicalnews-16533

What we do

燈は産業が抱える課題を起点に、AIを中心とする最先端テクノロジーによって未来を実装する東京大学松尾研究室発のスタートアップです。現在創業三期目となりますが、モメンタムとパッションに溢れた組織で前年比400%で成長しており、現在も加速度的に事業規模を拡大しております。 業界に特化してテクノロジーを活用をすることで、産業の奥深くの課題まで解決できると考え、現在は建設DXに注力して事業をおこなっています。 <事業内容> 「AI SaaS事業」「DXソリューション事業」の2つの事業を柱としています。 ■AI SaaS事業 知能化したソフトウェアによって人の判断や処理業務を効率化し、感動的なまでのワークフローを実現します。現在は主に建設業界における業務効率化を主眼としたAI SaaSを展開しており、特にファーストプロダクトであるデジタルビルダーによって請求書処理業務のDX化を実現・推進しており、大手ゼネコンから地場ゼネコンまで規模や地域を問わず、幅広い会社の効率化を実現しています。 参考リンク: https://www.lp.digitalbillder.com/ ■DXソリューション事業 事業の効率化に加えて、加速度的な成長を主眼におき、パートナーの企業様のDXを課題の抽出から、テクノロジーの現場導入まで二人三脚で達成します。パートナー企業様の持つノウハウやサプライチェーン、豊富なデータアセットに燈の持つテクノロジーを掛け合わせることで激しい環境変化に対応しうるビジネスへの強化・変革をサポートします。 これまで不動産・建設業界における事例を公開しており、大成建設様、東洋建設様などとの協業を発表し、業界に深く入り込んでいるからこそ解ける課題に研究開発能力と事業開発スピードを武器に取り組んでいます。 参考リンク: https://www.taisei.co.jp/about_us/wn/2022/220509_8718.html https://www.toyo-const.co.jp/topics/technicalnews-16533

Why we do

現在の社会においては繰り返しの作業による疲弊や残業の常態化や、高齢化などによって匠の技が失われようとしている現状があります。一方で近年、アカデミアを中心にDeep Learningなどの技術領域で次々とブレイクスルーが起きており、テクノロジーによる作業の効率化・匠の技の伝承に活路が見出されています。我々はこれまで世の中に普及していないアルゴリズムによって知能化されたプロダクトを開発し、広く提供することによって産業を良くします。またこの経済的に悲観的な見方が蔓延る日本において、産業のDX化を成し遂げ、世界に通用するようなスタートアップとなることで日本に希望を与えたいと考えています。 技術者としての矜持を持ち、テクノロジーという武器を携えて社会課題を解き、グレイトカンパニーとして日本の希望となることが我々の使命だと感じています。

How we do

燈は2021年2月にCEO野呂を含む東京大学に在籍するメンバーらが共同創業し、エンジニアを中心に90名弱の組織で事業を行なっています。 大成建設など建設業界の企業様をはじめとして、不動産、人材などの領域で東証プライムの複数の企業とのDXプロジェクトに取り組んできました。 DXプロジェクトの成功には、課題の抽出とテーマの設定が肝であり、企業様に伴走する形で、現場に何度も足を運んでのヒアリングや業務参加などを実施しています。 また経営層に対してAIの講習会を行うなど、全社的なDX戦略の策定・実施についてもサポートしています。 組織としてはDXソリューション事業部、AI SaaS事業部、Lab、Corporateの4つがありLabではCTO三澤を中心に社内の開発基盤の整備・効率化及び、燈独自のML実装パッケージの開発、最新論文の再現実装・改良を行なっています。 燈では「志が全て」を合言葉に、これまでの限界を超えて、自ら機会を追求し、まだ成しえていない難題に技術・ビジネスの両側面から挑戦する仲間を募集しています。

As a new team member

プロジェクト全体の設計やチームマネジメント、クライアントコミュニケーションを中心とするプロジェクトマネジメントを行い、AI技術を中心としたテクノロジーを用いてクライアント企業のDXを推進します。 課題特定能力、課題ドリブンでの適切な技術選定能力やチームマネジメント能力などが重要です。 ◆必須要件 -顧客の課題の仮説をたてサーベイ/コミュニケーションの中で特定することができる - プロジェクト全体の設計ができる - チームマネジメントができる - クライアントコミュニケーションができる - やり切ることができる ◆歓迎要件 - PMとしての実務経験 - Git等開発ツールの知識と実用経験 - Pythonを用いた開発経験 - NumPy、Pandas、scikit-learn等を利用した機械学習エンジニアリング -課題をプロダクトに落とし込もうと考える力
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