機械学習エンジニア（リーダークラス）

募集内容

1. 1ミッションは「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」こと。
2. 2実世界データを処理する機械学習を中心に、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証する。
3. 3Ideinは「ソフトウェア化された世界を創る」ビジョンのもと、物理世界の現象をデータ化し自在に制御可能にするテックカンパニー。
4. 4エッジAI/IoTプラットフォーム「Actcast」を中核に、AI技術開発とエッジデバイスの大規模遠隔運用を行う。
5. 5ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードし、技術課題の特定や計画立案を行う。
6. 6担当フェーズは要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外）。
7. 7チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的立場で開発をリードする。
8. 8社外ステークホルダとの技術的なやりとりや期待値調整を行う。
9. 9さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う。
10. 10曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す。
11. 11ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験を行う。
12. 12論文ベースの調査・実装および独自手法の考案・実装を行う。
13. 13機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化を行う。
14. 14モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理を行う。
15. 15エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われる。
16. 16PoC止まりではなく実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積める。
17. 17エッジデバイスの専門性とともに現代的な開発スキルが身につく。
18. 18裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積める。
19. 19Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有。
20. 20モデル設計や最適化において計算機リソースを考慮した開発の知見があり競争力が高い。
21. 21独自の技術力を活かした事業展開を進めている（次世代自動車の外界認識やモーションプランニング等）。
22. 22開発言語はPython、フレームワークはPyTorch、ソースコード管理はGitHub。
23. 23情報共有ツールはSlack・Google Workspace・Notion、その他Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi。
24. 24支給PCはBYOD（個人保有の端末を業務利用可能）。
25. 25機械学習モデル開発はサーバを活用。
26. 26プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)向けモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施。
27. 27メンターとの1on1 MTGを随時実施、入社直後は集中的に実施。
28. 28上長との1on1 MTGを隔週開催。
29. 29知識共有セミナーを隔週開催。
30. 30ビアバッシュを毎週金曜日17時から開催。
31. 31全社MTGを毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催。
32. 32クライアント事例：Advanced Driveでドライバモニタリングの顔特徴点検出等を廉価なCPUで効率化。
33. 33クライアント事例：ai castはスマートシティや自動運転車両の見守り用途のエッジAIカメラ。
34. 34クライアント事例：マルチモーダルエージェント“Saya”は対話型システム。

募集内容

1. 1既に身につけた技術力を活かしつつ、新たな技術を学んでいける方。
2. 2背景調査、課題発見、手法選定、検証実験、成果実装まで一貫して主体的に取り組める方。
3. 3手を動かす前にゴールから逆算して計画を立案できる方。
4. 4好奇心が強く、取り組んだことのない領域でも新しいことを学びながら楽しめる方。
5. 5情報共有や合意形成のためのツールとして、情報を過不足なく文書にまとめられる方。
6. 6プロフェッショナルなコミュニケーションを社内においても対社外でも取れる方。

応募資格（必須）

• 理工系分野の修士号もしくはそれと同等の経験
• 深層学習を中心とした機械学習技術の卓越した知見と5年以上の実務経験（大学院での研究歴を含んでよい）
• 画像、点群、音声などいずれか1つ以上の実世界のデータを処理する技術を開発した経験
• 先端技術を英語で身につけられること
• Pythonおよび機械学習関連ライブラリ・フレームワークを使いこなせること
• 複数名で実施するプロジェクトにおいて主導的立場で成果創出をした経験があること
• 日本語ネイティブまたはビジネス上級レベルの日本語力を有すること

歓迎する経験

• 理工系分野の博士号
• 機械学習技術のドメイン応用の経験
• 社外連携が必要なプロジェクトへの従事経験
• プロジェクトマネジメントの経験
• コードレビュー、画像処理、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィクスの知識・スキル
• 計算機クラスタを使った効率的な実験管理の経験
• Raspberry Piなどエッジデバイスでの開発経験

待遇・福利厚生

• フリードリンク・お菓子・書籍
• 団体生命保険

求めるスキル・経験