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AWS&Django&機械学習で研究支援SaaSを開発したい人募集!

機械学習エンジニア
Mid-career

on 2022-04-19

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AWS&Django&機械学習で研究支援SaaSを開発したい人募集!

Mid-career
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Atsuyoshi Matsuda

TDKに入社後、独学でWebを学び、ITベンチャーを経て楽天にエンジニアとして入社。カード加盟店サイトや、ECのお気に入りの開発などに携わる。関連特許を4件出願した。楽天中途同期のViibar代表とViibarを共同創業し、初代技術責任者としてゼロイチのサービス開発を行った。 2015年に「少子高齢化」「生産性を高める」をテーマに、Logbiiを創業。

創業ストーリー

Atsuyoshi Matsuda's story

Yasuyuki Ohara

東京工業大学修士(工学)、専門は数理最適化や機械学習。 学部時代は東工大で経営工学を学ぶ傍ら、一橋大学で医療経営系ゼミに参加。 修士課程では医療資源の最適化を研究。 医療データ分析業務を行うシンクタンクやベンチャー企業でインターンを経験後、 株式会社Logbiiに参画。

Daisuke Sakuma

【基本情報】 ・現在の専門: AIシステム開発、機械学習、データ分析 ・学生時代の専門: 実験物理学、超伝導デバイス物理、半導体物理、メゾスコピック系物理、低温量子物性 ・学歴:修士(理学)修了、博士後期課程満期退学 機械学習の経験は浅いですが、自然科学・数学・英文読解の素養はあり、これらを基に機械学習・情報理論・情報処理について研鑽しております。 これまでの業務経験から、テーブルデータを用いたスコアリング・レコメンドシステム開発が得意です。 データ受領からモデル開発を担当できます。 機械学習やデータ分析を通じて、数学を活用したいです。 【職務経験】 ・AIシステム開発・機械学習・データ分析 ・文書管理システム開発 ・組込みシステム開発 【プログラミング経験】 ・Python: 3年 (下記のライブラリを用いた Web スクレイピング、統計量算出・数学関数実行・行列 演算、データ加工・可視化、機械学習、および簡単な量子計算: Beautiful Soup 4, NumPy, SciPy, Pandas, MySQL Connector, SQLAlchemy, OpenPyXL, OpenCV, Matplotlib, seaborn, NetworkX, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, TensorFlow, TensorFlow Object Detection API, Qiskit, TensorFlowQuantum, PennyLane) ・シェルスクリプト (機械学習用データ加工、並列処理) ・VBA (機械学習用データ加工、可視化処理) ・LabVIEW (計測機器のGPIB制御、収録データの加工、GUI入出力) ・その他: C, VB.NET 【データベース経験】 ・Postgresql (インストール、テーブル設計、データクレンジング、機械学習用データセット作成、パフォーマンス改善) ・MySQL ・SQL Server 【Web経験】 ・Django (サービス開発可能) ・Django REST framework (サービス開発可能) ・Flask (研修レベル) ・Angular (研修レベル) ・AngularJS (研修レベル) ・Node.js (研修レベル) ・HTML・CSS (タグ打ちによる0からのホームページ作成)

Shino Okawa

筑波大学修士(医科学)、専門は分子生物学、ウイルス学。 Pythonを用いたwebスクレイピング、HTML•CSSでWebサイト作成の経験あり。 Logbiiでは主にリサーチを担当。

株式会社ログビー's members

TDKに入社後、独学でWebを学び、ITベンチャーを経て楽天にエンジニアとして入社。カード加盟店サイトや、ECのお気に入りの開発などに携わる。関連特許を4件出願した。楽天中途同期のViibar代表とViibarを共同創業し、初代技術責任者としてゼロイチのサービス開発を行った。 2015年に「少子高齢化」「生産性を高める」をテーマに、Logbiiを創業。

What we do

Logbii(ログビー)のミッションは、データを活かして世の中を快適にしていくことです。 Company Deckで、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを紹介しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck これまで、自然言語処理を活用したナレッジマネジメントを効率化するSaaS(Logbii Docs)などを開発してきました。 https://logbii.co.jp/docs 現在、新規プロダクトとして、LLMを活用したAIエージェントSaaSの開発をしています。 また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、興味のある案件を業務の半分程度(副業ではなく、本業として)行なっています。 案件の例としては、TypeScript、ReactJSやDjangoを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件、時系列データに対する異常予測やディープラーニングを使った画像分類などのAI案件などに取り組んでいます。 働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発、半分を開発案件といったやり方をしています。得意領域を伸ばしつつ広げていきたい、自社プロダクト開発にも関わりたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、宮崎大学附属病院、東京工業大学などと、診断支援AIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D
LLMを活用したAIエージェントSaaS
大学と診断支援などAIを共同研究
現在フルリモートです
ときには恵比寿のお店で会食
より健康で快適な社会へ

What we do

LLMを活用したAIエージェントSaaS

大学と診断支援などAIを共同研究

Logbii(ログビー)のミッションは、データを活かして世の中を快適にしていくことです。 Company Deckで、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを紹介しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck これまで、自然言語処理を活用したナレッジマネジメントを効率化するSaaS(Logbii Docs)などを開発してきました。 https://logbii.co.jp/docs 現在、新規プロダクトとして、LLMを活用したAIエージェントSaaSの開発をしています。 また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、興味のある案件を業務の半分程度(副業ではなく、本業として)行なっています。 案件の例としては、TypeScript、ReactJSやDjangoを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件、時系列データに対する異常予測やディープラーニングを使った画像分類などのAI案件などに取り組んでいます。 働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発、半分を開発案件といったやり方をしています。得意領域を伸ばしつつ広げていきたい、自社プロダクト開発にも関わりたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、宮崎大学附属病院、東京工業大学などと、診断支援AIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D

Why we do

より健康で快適な社会へ

代表の松田が楽天で働いている時に、ロバート・フェルドマンの招待講演を聞く機会がありました。 そこで印象に残った内容は、日本は今後、少子高齢化が進むということ。 それを解決するには、 ・移民をうけいれる ・一人当たりの生産性を高める しかない、といった内容でした。 Logbiiは、すでに始まっている少子高齢社会に対し、共同研究で培ったAIのノウハウを活かして、世の中を快適にしていく事業を推進していきます。

How we do

現在フルリモートです

ときには恵比寿のお店で会食

Logbiiは、働く人が目標に向かって経験を積める場であることが、一番パフォーマンスを発揮できる環境であると信じ、それぞれの目標に現状の業務がマッチしているかを常に考えています。 また、Logbiiの特徴として、まだ組織が小さいフェーズということもあり、「ユーザーの声を直接聞ける」「マネジメントの業務経験もしやすい」点があります(もちろん苦手な人は、専業に専念できる環境です)。例えば顧客との打ち合わせはビジネスサイドが行いますが、エンジニアも同席してユーザーの声を直接聞ける機会は多くあります。また、早くからリーダー業務を経験し、マネジメント視点も養っていける環境があります。 ▼ 経験できること ・機械学習を組み込んだSaaSの開発、MLOps ・ユーザーの声をプロダクトに落とし込む ・マネジメント視点を養う ・自社サービスのグロース ▼ こんな方にオススメ ・機械学習や自然言語処理などの経験を活かしたい ・ユーザーの声を直接聞きながらプロダクト開発をしたい ・マネジメント業務も経験したい ・事業を成長させる過程を経験したい ▼ チームのバックグラウンド ・ML/DataScience 研究室: 4名 ・Kaggle/SIGNATE 入賞: 2名 ・楽天/ソフトバンク/第一生命/IoTベンチャー etc.. == 働く環境 == ▼ 環境 ・フルリモート (オフィス出社率はゼロに近い) ・残業は基本なし ・オフィスは恵比寿 (ときにはお洒落なレストランで会食) ・MacBook貸与 ▼ 行事 ・シャッフルランチ ・オンライン/オフライン懇親会 ・振り返り/ワークショップ ・社内勉強会 ・案件共有会 (AI案件などの共有会, 利用技術や用途など) ▼ 社内制度 ・社内制度もGithub管理し、柔軟性・透明性を担保 ▼ スクラム ・スプリント(1週間) ・スプリント計画 ・デイリースクラム ・振り返り (KPT) ▼ ツール ・Github ・Slack ・Zoom, Teams ・Google Workspace ・Dropbox == 教育と評価 == ▼ OSKPT 月次で以下を振り返り(Github Projectで管理) ・O: Objective (将来目標) ・S: Skill (スキルと習熟度) ・K: Keep (継続している習慣) ・P: Problem (課題) ・T: Try (課題を改善する習慣) ▼ OJT コードレビューなどを通し、背景知識や関連リンクの共有を行い教育を実施 実績:新卒2名、2年目1名の教育 ▼ 技術書配布 例えば以下のような書籍 ・リーダブルコード ・プリンシプル オブ プログラミング ・How Google Works ・パターン認識と機械学習 (黄色本) ・深層学習 (青イルカ本) ・効果検証入門 ▼ 資格取得支援 資格の取得を支援 ▼ 1 on 1 毎月実施し、その中で評価を実施

As a new team member

製薬企業などメーカーを効率化するSaaSの開発を主にお任せします。 希望に応じて、大学との共同研究も参加できます。 環境やスキルは以下になります。 ▼ 環境 ・フロントエンド:ReactJS (MUI, Redux) ・バックエンド:Python (Django REST Framework) ・自然言語処理 (機械学習):Python (Pytorch, Transformers, scikit-learn, spaCy, Sudachi など) ・データベース, 検索エンジン:PostgreSQL, Elastic Search ・インフラ:AWS (EC2, RDS, OpenSearch, Elasticache など), Docker ・リポジトリ:GitHub ・コミュニケーション:Slack, Zoom, Teams ▼ 必要スキル ・Pythonを使った開発経験 (機械学習、自然言語処理、Djangoのいずれか) ・エンジニアとしての実務経験(インターンでの経験も可)1年以上 ▼ 歓迎スキル ・大学などでの機械学習の研究経験 ・SQL、データベース設計の経験 ・AWSのデータ基盤構築経験 (RDS, Redshift など) ・Kaggleなどコンペでの入賞経験 ・ReactJSの開発経験
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