機械学習プロジェクトマネージャー・技術リード

必須

• 以下のいずれか、もしくは複数に当てはまる方

  • 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方
  • 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
  • クライアントワークの経験
  • 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

• 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

求める人物像

• 自律的に技術的な課題を発見し、解決していける方
• 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
• 好奇心が強く、これまで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
• 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
• 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

使用ツール

部署のミッション

• 経験やスキルを活かすとともに新たに学び、自社やクライアントの課題を解決する機械学習技術を開発し、世に出して価値創造を導く

募集背景

• 当社は、エッジAIを中身から作り上げる技術力と、業界大手との協業や自社プロダクト「Actcast」を通じた展開力を併せ持つスタートアップ企業です。
• 自動車部品のグローバルサプライヤーである株式会社アイシンと協業し、エッジAIカメラ「ai cast」の開発や、次世代自動車で使用されるアルゴリズム(外界の認識、モーションプランニング等)の研究開発などの受託業務にも取り組んでおります。
• 今後協業先やプロジェクトの増大も視野に入れているため、野心的かつ安定した技術開発を目標に技術プロジェクトのリーダーとして、少人数を束ねて社外コミュニケーションを取りつつ成果創出を遂行できる方を採用したいと考えております。

業務概要

• 本ポジションは、Ideinのミッションである「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」の実現に向けて、自社やクライアントの課題を解決し、価値創造に繋げるプロジェクト管理や技術リードを担います。
• プロジェクトのリーダーとして、社内外関係者と実現すべき技術目標を定め、開発を推進し、PDCAループを回しながら業務を遂行していただくポジションです。
• また、次世代モビリティ分野に活用する機械学習技術の開発実務に加え、技術的課題の特定や解決までの計画立案についてもリードしていきます。
• 新しいプロダクト・コンセプト・テクノロジーを実現し、世に発信していくこと、長期ゴールを見据えつつスモールチームで機動的に成果を生み出していくことを目指して、物理世界で動作するアルゴリズム開発のため、様々な制約の中で実現可能な技術を見極めていくことに本ポジションの特徴と魅力があります。
• ※本ポジションは、受託開発事業を主に行うAI開発部のエンジニア募集です

具体的な仕事内容

• PMとして社外/社内のメンバーと技術目標の設定、調査、開発、実験検証を実施し、成果創出までPDCAループを回し遂行
• 社内外と連携し、曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出し、適切な技術的手段を選択し、限られた時間で成果を生み出せる計画を立案し、リーダーとして推進する
• 以上を実施するための仕組み化、組織化、運用を行う

入社後3ヶ月

• 5名程度以上のチームマネジメントの経験がある場合
• 班長として入社（上位者がコーチング型で伴走）
• 班内のプロジェクトや人員を掌握
• 委託元との関係作り
• チームマネジメントの経験が5名程度未満の場合
• まずはメンバーとして入社
• エンジニア1、2名程度のプロジェクトのマネジメントを実施
• 3ヶ月以内に班長になり、班内の他のプロジェクトも管理
• 班内のプロジェクトや人員を掌握
• 委託元との関係作り

6ヶ月以降

• 班長としてフルにパフォーム（上位者は支援型もしくは委任型のマネジメントに移行）
• 委託プロジェクトだけではなく、それ以外のプロジェクトについても主体的に管理

配属部署

• AI開発部

配属先

• 配属先：AI開発部
• メンバー：15名程度（協業先からの出向者も含む）
• 3〜5名の小グループに分かれて活動

コミュニケーション促進の取り組み

• スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
• メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
• 上長との1on1 MTG：隔週開催
• 知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：隔週開催
• ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
• 全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催など

使用言語など

• 言語：Python
• フレームワーク：PyTorch
• ソースコード管理：GitHub
• 情報共有ツール：Slack、Google Workspace、Notion
• その他：Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Pi

開発～リリースまでの環境

• 機械学習モデル開発についてはサーバを活用
• プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施

Advanced Drive

• 自動車のドライバモニタリングシステムが行う顔特徴点検出、視線検出などの処理を廉価なCPUで動作させる効率化を実施。

ai cast

• 「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。
• 小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。

マルチモーダルエージェント“Saya”

• ルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。