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機械学習エンジニア
Mid-career
on 2022-04-19 507 views

AWS&Django&機械学習で研究支援SaaSを開発したい人募集!

株式会社Logbii

株式会社Logbii members View more

  • 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。

  • 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。

  • 【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...

  • 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。

What we do

  • 製薬企業やバイオ企業を効率化するSaaS

Logbii(ログビー)のミッションは、AIのノウハウを活かし、ライフサイエンスを支援していくことです。

現在、製薬企業やバイオ企業をAIで効率化するサービス群(SaaS)を開発中です。
その一つとして、オープンイノベーション、R&Dの業務効率化を支援するLogbii Researchをリリースしました。
https://logbii.co.jp/research

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、様々なAIの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。
例として、ディープラーニングを用いた画像認識、自然言語処理を用いた文章の自動分類、時系列データに対する異常予測などのAI案件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(Django、React、深層学習、自然言語処理、AWS)、半分をAI案件(Jupyter、機械学習、深層学習、データサイエンス)といったやり方をしています。AIの研究経験も活かしつつ、プロダクト開発もしたい、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、ライフサイエンスのDXを支援する事業を推進していきます。

How we do

  • 現在フルリモートです
  • オフィスは恵比寿にあります

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

▼ 働く環境
・現在フルリモートです (オフィスは恵比寿)
・PC (MacBook) を貸与

また、以下の取り組みをしています。

▼ 振り返り会
各月でOSKPTという振り返り会を開いています。
O: Objective (将来目標の共有)
S: Skill (Objectiveに対して必要なスキルと、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)

▼ 勉強会
今年に入り、勉強会を定期開催することに決めました。
まずは持ち回りで、情報共有の価値があり、チームにとってプラスになりそうな新しいネタを調査して共有します。

▼ 技術ブログ
技術ブログの定期投稿を再開しました。
まずは持ち回りで、ライフサイエンス×AIの論文を調査してまとめていきます。
当面は、ライフサイエンス×自然言語処理についての論文を対象としています。

▼ 資格取得支援
資格取得の支援をしています。

As a new team member

ライフサイエンス企業を効率化する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, GiNZA, Sudachi など)
・データベース:PostgreSQL
・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

Highlighted stories

未経験で地元鳥取からフルリモートでスキルを磨く。第二新卒でLogbiiにJoinしたメンバーへのインタビュー

ライフサイエンス×AIの技術ブログ(2回目)を投稿しました

ライフサイエンス×AIの技術ブログを投稿しました

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Company info
About 株式会社Logbii
株式会社Logbii
  • Founded on 2015/05
  • 10 members
  • CEO can code /
  • 東京都渋谷区恵比寿 2-28-10 2737
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