経験者募集!在宅勤務OK の求人です!
アピールポイント!
【求人の特徴】
学歴不問・即日スタート・経験者優遇・Wワーク可能・在宅勤務・駅から徒歩5分以内・フレックスタイム制・社会保険完備・その他特別制度あり
募集要項
職種 | ソフトウェアエンジニア_機械学習(ミドル) |
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仕事内容 | 【雇入れ直後】 【募集背景】 アダコテックでは「テクノロジーで生産現場をエンパワーメントする」というミッションのもと、製造業の分野において人の手で行われている検品作業(市場規模7兆円)の自動化に取り組んでいます。AIによる労働力の代替が叫ばれて久しいですが、製造業で検査/検品が過剰に精度が求められることもあり、技術的な障壁が高く自動化が進んでいない現場が多いのが現状です。 加えて日本においては高齢社会で検査の担い手がいないという現状もあります。しかし、先進国のほぼすべてが少子高齢化に悩まされているため、日本で成功すればグローバルへ一気に展開できる可能性も秘めています。 現在、産総研で開発された画像解析技術(HLAC)を応用し、製造業向けに画像異常検知作成モデル作成サービスや動画異常検知ソフトウェア等を提供し、大手メーカーのお客様にご利用いただいております。アダコテックは今後、検査・異常検知を起点に生産プロセス全体を変革できるプロダクト群を構築していきたいと考えております。 プロダクトの精度改善はもちろん、製造業のお客様独自のデータを用いたPoC(検証案件)を通じて新たなプロダクトの実現可能性を検証しており、機械学習技術に詳しいエンジニアの方が必要となっております。デジタル・AIの力で製造現場を目に見える形で変革することへ一緒にチャレンジしていただける方の応募をお待ちしております。 【主な業務内容】 ・画像解析プロダクトの機械学習アルゴリズムの改善 - 弊社のサービスの機械学習/画像処理アルゴリズムはPython/C++/Rustのいずれかで実装しています - 得意な言語に合わせてアサインをいたします ・お客様の製品画像を使ったモデルの性能改善施策立案 ・最新の画像処理/機械学習に関する技術動向調査 ・画像以外の動画、音声、多チャンネルセンサデータの分析 【開発環境】 開発言語:Python/C++/Rust インフラ:AWS(ECS/EKS/Aurora/ElastiCache/SQS/S3/Athena) 構成管理:Terraform CI/CD:GitHub Actions/Codebuild ワークフロー:Argo workflow ロギング:fluentbit/Kinesis firehose/cloudwatch/mlflow 監視:Datadog/Sentry/cloudwatch QA:Autify バックログ管理:Zenhub コミュニケーション:Google Meet/Slack/Miro/Notion 【本ポジションの魅力】 ・普段触ることのできない製造業大手のクローズドな画像データ等を分析することができます。 ・既存・新規のプロダクト開発に加え、PoC(検証案件)や受託開発案件の両方を経験できるユニークな成長環境があります。 ・博士保持者、博士課程在籍者が多数在籍しており、手法に対しての議論を積極的に行うことができます。論文読み会、輪読会も実施しており常に最新技術へのアンテナを張っております。必要な場合にはコア技術以外での問題解決を行うこともできます。 ※リモートワーク可、週2日(月・木)出社推奨日 【変更の範囲】 なし |
雇用形態 | 正社員 |
給与 | 年収 5,500,000円 〜 7,500,000円 |
給与詳細(年収例)・手当 | 【年収】5,500,000円~7,500,000円 ※. ※固定残業手当(月45時間)を含みます。 ※スキル・ご経験を考慮してご提示いたします。 |
研修・試用期間 | 3か月 待遇変更なし |
待遇・福利厚生 | ・業務時間内でのテックブログ執筆OK ・副業可(事前承認制・条件あり) |
勤務地 | 東京都千代田区神田神保町2-11-15 住友商事神保町ビル3F WeWork神保町内 |
通勤アクセス | 各線 神保町駅から徒歩2分 各線 九段下駅から徒歩6分 東京メトロ東西線 竹橋駅から徒歩8分 |
勤務時間 | フレックスタイム制 ※スーパーフレックス制(コアタイムなし) |
応募条件 | 【必須スキル】 ・機械学習や統計モデルの精度改善および効果検証に取り組んだ経験(1年以上) ・データの分析結果を顧客や意思決定者などのステークホルダーに説明した経験(1年以上) ・日本語にてコミュニケーションが可能なこと(N1レベル以上、または日本人エンジニアチームでの開発を日本語コミュニケーションにて行っていた経験のある方) 【歓迎スキル】 ・画像認識モデルの開発経験 ・異常検知モデルの開発経験 ・データ基盤やデータパイプラインの開発経験 ・BtoBプロジェクトを推進した経験 ・機械学習を用いたサービス開発の経験 ・機械学習関連の国際会議における論文採録の経験 【求める人物像】 ・課題を特定し、解決策を見つけ、実行に移すまでを自走して働くスタイルを好む方 ・よりよい開発のための仕組み化や新しい技術の採用など、敢えてルーティーンから一歩踏み出して試行錯誤することに前向きな方 ・事業状況に応じて時に発生する優先順位の変更にも、柔軟に立ち回れる方 |
受動喫煙対策 | 【屋内の受動喫煙対策】あり 【対策】禁煙 【特記事項】無 |