Satellite System Development Departmentは、弊社独自の小型SAR（合成開口レーダ）衛星である「StriX」シリーズの設計、製造、運用を行っています。チームは従来の宇宙産業や拡大する小型衛星業界、また多数機生産に資する製造業からの経験豊富なメンバー、アドバイザーで構成されています。「人工衛星の開発」は、これまで官需中心で1機単位の生産しか行われていませんでしたが、弊社は衛星サイズを従来の1/10に小型化することでスピーディーな生産体制を実現し、2020年代後半までに30機の衛星打ち上げを予定しています。 本ポジションでは、Electronics System Teamの一員として弊社StriX衛星機に搭載する自社開発の計算機（OBC）の仕様作成、調達、試験、評価における様々な場面で業務に携わっていただきます。 ■具体的には 搭載計算機（OBC）の仕様調整、調達、テスト、評価 海外製造パートナーの管理

衛星システム開発部では、弊社独自の小型SAR（合成開口レーダ）衛星である「StriX」シリーズの設計、製造、運用を行っています。チームは従来の宇宙産業や拡大する小型衛星業界、また多数基生産に資する製造業からの経験豊富なメンバー、アドバイザーで構成されています。「人工衛星の開発」は、これまで官需中心で1基単位の生産しか行われていませんでしたが、弊社は衛星サイズを従来の1/10に小型化することでスピーディーな生産体制を実現し、2020年代後半までに30基の衛星打ち上げを予定しています。 本ポジションでは、Sytem Electronics Teamの一員として弊社衛星の電源システムとその構成機器単体の試験、評価における様々な場面で業務に携わっていただきます。 具体的には -電源を中心とした衛星システムの設計、検討から量産対応 -衛星システムの評価、検討から実施、量産対応 -パートナーとの連携

小型SAR衛星コンステレーション「StriX」シリーズの次世代衛星、R&Dプロジェクトにおける機械設計分野のプロジェクト管理・推進をご担当いただきます。次世代衛星のターゲットとなる性能を実現するための設計検討、開発計画の検討、コスト・スケジュールを含むプロジェクト管理、社内の衛星開発における各専門チームやステークホルダー、サプライヤーと調整・連携をし、次世代衛星の開発を推進していただきます。 ■具体的には 次世代衛星のターゲットとなる性能を実現するための設計検討 開発計画の検討 コスト・スケジュールを含むプロジェクト管理 社内の衛星開発における各専門チームとの調整・連携 ステークホルダーとの調整・報告 機械系部品のサプライヤーとの調整・交渉 技術調査、重要技術・機器等の研究開発 ■仕事の魅力 前例や過去に捉われず、次世代衛星の開発やコンステレーション化を推進できます。 開発した衛星に愛着が沸き、打上時はやりがいを感じます。

Satellite System Development Departmentは、弊社独自の小型SAR（合成開口レーダ）衛星である「StriX」シリーズの設計、製造、運用を行っています。チームは従来の宇宙産業や拡大する小型衛星業界、また多数基生産に資する製造業からの経験豊富なメンバー、アドバイザーで構成されています。「人工衛星の開発」は、これまで官需中心で1基単位の生産しか行われていませんでしたが、弊社は衛星サイズを従来の1/10に小型化することでスピーディーな生産体制を実現し、2023年までに6基の衛星打ち上げを予定しています。 本ポジションでは、Satellite System Development Departmentの一員として小型SAR衛星コンステレーション「StriX」シリーズの製造・組立、システムの統合・検証・試験、射場での打上前準備をご担当いただきます。 ■具体的に モノづくりできる人（実務経験者） 衛星システムの製造・組立 衛星システムの統合・検証 各種衛星環境試験の実行・支援 組立/試験工程の製品不具合に対する解決手法の検討 射場（海外）への出張、打上前準備 社内の衛星開発における各専門チーム、外部パートナー、サプライヤーとの調整・交渉 など ■この仕事の魅力 自分の携わった衛星の打上げに参加できます。 製造・組立から打ち上げまで一貫して携わるため、衛星に愛着が沸き、打上時はやりがいを感じます

StriX衛星の多数基生産に向け、品質・コスト・スピードを重視しながら、効率的な製造体制を構築していただきます。また、ものづくり現場全体を見渡して課題を見つけ解決策を企画・実行し、生産・製造工程の改善に取り組みます。 ■具体的には ・製造工程の設計 ・製造工程の改善（省力化、効率化の推進） ・製造・組立作業の標準化（工法・作業手順の整備、作業指示書作成など） ・不具合発生時に、各専門チームと連携し、原因の特定と改善策の立案 ・組立治具手配・管理 ・製造設備の企画・導入・評価・管理・不具合対応 ・社内の衛星開発における各専門チーム、外部パートナー、サプライヤーとの調整・交渉 など ■仕事の魅力 ・製造工程を自ら作り上げ、量産する製造体制を築くことができ、工業化・産業化をしていくフェーズを味わえます。 ・世界的に民間企業による宇宙ビジネスのイノベーションが活発化している中で、New Space（ニュースペース）のトップランナーになる一躍を担えます。 ・フラットな組織なので、アイデアを積極的に発信できる環境です。 ・小型衛星の設計・開発・組立・打上まで一貫して行なっているため、さまざまな分野の技術に触れることができます。

主な業務としては、既存のデータ基盤の運用･改善を行っていただきます。また、マーケティングツールの導入やログの導入/運用なども行っており、その際はIT部と連携し推進していただきます。 ・分析用レポジトリの運用･改修 ・troccoや内製化したETLツールの運用･改善 ・社内のデータ活用促進のためのデータ抽出、ログ設計やツール連携 ・データウェアハウス、データマートの開発・改修(Redshift) サービスの性質上様々な種類･量のデータを扱うため､データエンジニアとして高度なスキルを得る事ができる環境をご用意します。

企業様等で不正/不祥事事案が発生した際のデジタル・フォレンジック調査に関与頂きます。 データ保全(PC/Mobile/サーバ/クラウド)各種のデータ処理/解析(ログ解析、データ復元、パスワード解析等)をお任せします。 ＝＝スキルに合わせて以下の業務もお任せします＝＝ フォレンジック・ツールの開発：当社が開発しているドキュメント・レビュー・プラットフォームで使用するデータ処理・解析(プロセシング)のプログラムの開発に従事いただきます。なお、プロセシングプログラムはJavaで開発を行っています。今後、調査プロセスのDX化を進める為、新規ツール等の開発提案等も可能です。 ■配属先情報 エンジニアチーム（採用/教育に注力をしている部署で国際的なマネジメント経験もある経験豊富なマネージャーの下で働くことができます）

■多視点深度画像、３次元点群を用いた物体検出・姿勢推定を担当していただきます。 必須ではありませんが、以下の実務を経験したことがある方に参画をしていただけると嬉しく思います。 ・深度画像・点群処理 ・２次元・３次元空間でのコーナー・直線・平面・ブロブ検出

全ての施策の起点となるデータ分析基盤、およびレコメンド機能の開発を担います。 ただ運用保守をおまかせするのではなく、拡張余地のある基盤であり、制約の少ない状態で構築可能なため、スキルを最大限発揮し、データエンジニアとして十分な実績を積むことができます。 ※現状はGoogle Cloudを使用していますが、目的に応じて他クラウドも使用していきます。 【業務内容の一例】 ◆データパイプラインの構築：以下の機能を持つパイプラインを構築します。 　- 各種データをBigQueryに集約する 　- BigQuery等のGoogle Cloud上のサービスから他システムへデータを配信する ◆データマートの作成 　- BigQueryに集約したデータを基に、用途・目的に応じたデータマートの作成、及び作成の自動化を行います。 ◆データの可視化 　- Google Kubernetes Engine上に構築したRedashで、データの可視化を行います。 ◆データの活用 　- BigQueryに集約したデータを基に、レコメンド機能等の追加開発や運用改善を行います。

有名アパレルブランド関連のシステム開発や、その他ECサイトの一部のシステムサポートが主な仕事です。 今すでに出ている案件としては、 ・食品系eコマースのシステム開発 ・ファッションeコマースのシステム開発 ・マッチングサービスの開発 ・提案コンサル型のシステム開発 業務としては要件定義・開発・運用・保守までとなっておりプロジェクト全体に関わることができ、幅広い経験を積むことができます。 今後は独自のWebサービスやアプリ、もっと先には機械学習などを活用したAI関連のサービスなども開発していきたいと考えています。今後、拡大する開発規模を見据え、一緒にPHP/JAVAでの開発メンバーを探しています。

世界8カ国10都市に分散するグローバルなチームメンバーとともに、クライアントが抱えるビジネス課題を解決し、業務効率化へ導くAIソリューションや機械学習モデルの実装をしていただく機械学習エンジニアを募集しています！ クライアントは主に世界に名だたる銀行や、金融機関、政府関連組織などを中心に、グローバル且つ多岐にわたっております。これらクライアントのプロジェクトに参画いただき、実践的な課題解決に挑戦することができます。 また自社でAIエンジニア向けソフトウェアを開発中！ プロダクト開発に興味がある方は、こちらへの参画もぜひぜひお待ちしております！ ■主な業務内容 ロンドンやシンガポール、ハノイなど、世界に点在するチームとやりとりしながら、下記の業務を行っていただきます。 • 最新研究のサーベイに基づく、機械学習アルゴリズムの研究開発 • モデルやアルゴリズムの性能評価 • デリバリー支援（導入・運用サポート） • クライアントの課題に対するAIソリューションの検討・提案 • データやコードの自動生成などの開発効率化のためのシステム、サービスづくり ■Nexusで働くことの魅力 (1)ヨーロッパや中東、東南アジアの企業と提携をしながら、最先端のAI技術を活用できるエキサイティングな職場です。ロンドン、シンガポール、ハノイなど世界に点在するメンバーとやりとりしながら、プロジェクト進行・開発を行います。 (2)世界で活躍している、志の高いメンバーが集結しています。オンラインでのコミュニケーションで積極的に情報交換を行っていおり、世界各国の最先端の情報にふれることができます。 (3)グローバルなチームとオンラインで仕事をするので、時間や場所に縛られずに仕事をすることができます。国籍や滞在を希望する国によっては、VISAサポートも可能です（要相談） ■給与： ご希望の通貨で指定口座にお振込みをします。（ドルでも円でもどちらでも可） ■勤務地 国によってはVISAの発行が可能な場合があります。ご相談ください。

世界8カ国10都市に分散するグローバルなチームメンバーとともに、クライアントが抱えるビジネス課題を解決し、業務効率化へ導くAIソリューションや機械学習モデルの実装をしていただく機械学習エンジニアを募集しています！ クライアントは主に世界に名だたる銀行や、金融機関、政府関連組織などを中心に、グローバル且つ多岐にわたっております。これらクライアントのプロジェクトに参画いただき、実践的な課題解決に挑戦することができます。 また自社でAIエンジニア向けソフトウェアを開発中！ プロダクト開発に興味がある方は、こちらへの参画もぜひぜひお待ちしております！ ■主な業務内容 ロンドンやシンガポール、ハノイなど、世界に点在するチームとやりとりしながら、下記の業務を行っていただきます。 • 最新研究のサーベイに基づく、機械学習アルゴリズムの研究開発 • モデルやアルゴリズムの性能評価 • デリバリー支援（導入・運用サポート） • クライアントの課題に対するAIソリューションの検討・提案 • データやコードの自動生成などの開発効率化のためのシステム、サービスづくり ■Nexusで働くことの魅力 (1)ヨーロッパや中東、東南アジアの企業と提携をしながら、最先端のAI技術を活用できるエキサイティングな職場です。ロンドン、シンガポール、ハノイなど世界に点在するメンバーとやりとりしながら、プロジェクト進行・開発を行います。 (2)世界で活躍している、志の高いメンバーが集結しています。オンラインでのコミュニケーションで積極的に情報交換を行っていおり、世界各国の最先端の情報にふれることができます。 (3)グローバルなチームとオンラインで仕事をするので、時間や場所に縛られずに仕事をすることができます。国籍や滞在を希望する国によっては、VISAサポートも可能です（要相談） ■給与： ご希望の通貨で指定口座にお振込みをします。（ドルでも円でもどちらでも可） ■勤務地 国によってはVISAの発行が可能な場合があります。ご相談ください。

●大学発スタートアップ企業のSaaS開発 開発するサービスの概要は、グローバルサプライチェーンのビックデータを解析し、温室効果ガスや大気汚染といった環境負荷、児童労働や性差別といった人権リスクなどを、プロダクトレベルで評価するものになります。SDGsやESGの概念をデータを用いて客観的に評価することにで、より専門的な知見から持続可能な社会の実現に向けて貢献することを目指しています。直近1,2年は、BtoB向けのWebアプリ(ダッシュボード)のSaaS化を進める計画です。ビックデータや機械学習などのAIとの絡みもあり、技術的にとても面白い案件だと思います。また、相手企業様が上場を見据えたスタートアップということもあり、変化の激しいビジネス環境に合わせた柔軟な対応が求められる一方、ビジネスの側面からの学びも大きい貴重な機会を提供できると考えています。 ・各フェーズでのバックエンド開発 　- 技術選定 　- 設計のリード ●チームビルディング 弊社は若い企業ということもあり、メンバーの士気は高い一方で経験が豊富ではありません。エンジニアチームの技術的な底上げにご協力をお願いしたいと考えています。 ・内容 　- メンバーの技術メンター

■ポジション概要 今回募集するポジションでは、テレビ局との共同取り組みの中で、AIを活用した番組制作ツールの開発に携わっていただきたいと思います。 弊社では、基本的には少人数でプロジェクトを回しているため、自走できる方を求めています。 具体的な業務内容は、下記の通りです。 【フロントエンド】 ・Material Design(MUI)をもとにUIコンポーネントの実装 ・RESTful APIを叩いて、状態を取得できるようにする ・CI/CDパイプライン(GitHub Actions)の構築 【バックエンド】 ・MySQLにおけるデータベース設計およびORMを使ったデータベース繋ぎこみの実装 ・RESTful APIの設計およびエンドポイントの実装 ・機械学習ライブラリとの繋ぎこみ ※スキルによって、適切なタスクを振り分けします。

遺伝子検査結果に基づいたヘルスケアを目的とした自社プロダクト「GeneLife」のアプリ及びWeb開発に携わっていただきます。 ビジネスオーナー・プロダクトマネージャー・デザイナーと協働しながら、事業とプロダクトの両面で価値・仮説検証に関わっていただきます。 【職務詳細】 ・Webアプリケーションサービスの設計／構築／運用／管理 ・モバイル含むAPIの設計／開発 ・社内向けのシステムの運用・管理

脳波データ解析及び脳波AIモデル構築業務をお任せします！ ■業務詳細 ・学習・評価用脳波データセット（教師ラベル、被験者情報、脳波データ対応）の作成管理 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・機械学習を用いた脳波AIモデル（分類、回帰）構築とその評価 ・解析レポートの作成 ・開発した脳波AIモデルのコンテナ化開発（仕様作成、プロトタイプ開発、デプロイ）

企業様等で不正/不祥事事案が発生した際のデジタル・フォレンジック調査に関与頂きます。 データ保全(PC/Mobile/サーバ/クラウド)各種のデータ処理/解析(ログ解析、データ復元、パスワード解析等)をお任せします。 ＝＝スキルに合わせて以下の業務もお任せします＝＝ フォレンジック・ツールの開発：当社が開発しているドキュメント・レビュー・プラットフォームで使用するデータ処理・解析(プロセシング)のプログラムの開発に従事いただきます。なお、プロセシングプログラムはJavaで開発を行っています。今後、調査プロセスのDX化を進める為、新規ツール等の開発提案等も可能です。 ■配属先情報 エンジニアチーム（採用/教育に注力をしている部署で国際的なマネジメント経験もある経験豊富なマネージャーの下で働くことができます）

SaaSプロダクトを開発する、 ソフトウェアエンジニアのお仕事です。 機械学習を用いたソフトウェア開発の研究・開発を網羅的に行うお仕事です。 【主な仕事内容】 最新研究の内容をプロダクトに反映させるPoC 機械学習のサーバ構築、デプロイ Webサービスの新規開発 SaaSの保守・運用 【プロダクト】 AIピカソ https://www.aipicasso.app/#introduction CommentScreen https://www.commentscreen.com/ AI議事録取れる君 https://gijirokukun.com/

■画像処理ライブラリ、画像処理アプリケーションの開発 ■製品技術サポート（顧客に対する技術サポート、営業支援活動、他） ■その他 本人の適性次第で、以下のようなキャリアパスを描くことができます。 ・アプリケーションコンサルティングエンジニア 顧客に対して当社のマシンビジョンの技術 ・経験をベースとした最適な装置構成の提案を行います。 ・アルゴリズム開発エンジニア 機械学習や深層学習など最先端技術を用いたアルゴリズム開発を行います。 【配属先】 技術本部：30代1名、50代2名　計3名

当社の機械学習エンジニアチームでの衛星データの機械学習による解析に関わる幅広い業務をお任せします。大学准教授でもあるCTOとコミュニケーションをとりながら機械学習エンジニアメンバーの中心となり各種プロジェクトを推進いただきます。 現在、ACTABAを導入いただている自治体が増加していることから、それぞれの自治体へ対応すべく基盤を整えていく必要があり、新規プロダクトや既存のプロダクトの進化に合わせて新たなテーマにも取り組んでいただくことも期待します。 【具体的には】 現在、下記プロジェクトが進行しており、一緒に取り組んでいただきたいと考えております。 ・現在人手で作成されている農地の区画情報(ポリゴン)を予測モデルを用いて予測し、農地ポリゴンの作成効率の向上を図る ・ ACTABAにて利用している耕作放棄地率予測モデルの精度向上 ・ドローンで撮影したマルチスペクトル画像から稲の倒伏確率などを予測するモデルの作成 ・気象データ（日射量、降水量など）活用方法の提案 【開発環境】 ・言語：Python ・ライブラリ・フレームワーク：Detectron2 / PyTorch / pandas / numpy / scikit-learn etc… ・DB：PostgreSQL ( PostGIS ) ・インフラ：AWS / GCP ・バージョン管理：Git ・リポジトリ管理：GitHub ・GISツール : QGIS ・コミュニケーションツール : Slack / Zoom / Discord 【プロダクトについて】 ①ACTABA（アクタバ） 自治体が行う農地利用状況調査を効率化するアプリケーションです。 ACTABAは競合サービスがなく、既に利用いただいているお客様からも高い評価をいただいている実績もあることからも、ご案内した自治体様からはご興味を持っていただきやすく、今後もお取引先の拡大を見込んでおります。 「農地利用状況調査」は「農地法」で自治体に対し、農地が適正に利用されているか、毎年の調査が義務付けられています。 農地の少ない自治体も含め、すべての自治体が行っており、自治体ごとに紙の地図を作成し、目視でパトロールと地図への記入。さらにその結果をもとに市町村の台帳と国の台帳へシステム入力を行っております。 「作業の手間」に時間がとられている現状と、「目視」のため基準のばらつきが大きいという課題を「ACTABA」の利用で解決し、自治体が農地の活性化に向けて新たな施策を生み出すことができる状態へサポートしています。 ②デタバ 作付け調査アプリケーションです。 ACTABAは耕作放棄地を衛星画像から推定・検知するサービスですが、同じようにデタバは、その区画で作付けされている作物を推定することができます。 地方自治体は農家の方に対し作付けしている作物に応じた補助金があることや、統計データを作成していることもあり、自治体内の農地が申請通りに使われているか調査をする義務を担っています。 デタバでは、衛星データで広範囲を確認し、目視での調査は必要な場所のみに絞ることができ、紙の地図や台帳を使わず、Web上で記録できるため、時間と労力を大幅に削減することが可能となります。 ③営農向けアプリケーション 衛星データで解析した農地の土壌状態を可視化し、農家の肥料の削減と地球温暖化対策につながるアプリケーションです。農林水産省の支援を得て取り組んでおります。 農業で肥料を使う際、どこに、どれだけ、どの肥料をまけばいいか、ということは感覚値でしかわからず、余分な肥料を利用しており、余分な肥料を使っていることでコストも上がり、地球温暖化の原因の一つにもなっています。 一方、土壌の検査をするには、土壌を採取して検査機関に送るなど、手間も大きい作業です。 Sagriでは衛星データを解析し、画像から土壌の状態や成分などを分析可能に。 農家さんが衛星データ解析を気軽に利用し、区画ごとに土壌の状態を把握し、最適な肥料の選択や量の調整がすぐにわかるアプリケーションを開発。 データの連携や提供機能を持つ「農業データ連携基盤」ＷＡＧＲＩとも現在共同開発を推進中。

▼一緒に進めていって欲しいこと 弊社の事業の根幹を担う、データ製造において、機械的に情報を収集・更新すること、収集した情報をもとに情報を発見・生成することが重要です。R&D ユニットの役割としては、実現可能性やコスト・リターンが不明・曖昧な構想について、ビジネス・プロダクト・システム等の観点から検証可能な形で素早く実現することを目指しています。 今後ますます事業を成長させていくため、事業・ビジネス・プロダクト等のエキスパートと協力し、ユニットのリソースを集中するべき課題を選択（発見）していけるメンバーを求めています。 ▼エンジニアとしてのキャリアについて 役割や責任範囲は、ご自身の得意領域・ご経験・今後の求めるキャリアの方向性に応じて、選考を通じて、お互いに相談させて頂きながら決めていきたいと思います。 下記に記載している具体的な業務内容を、全てお任せするわけではなく、ご自身の強みとされる領域を中心に総合的に取り組んでいただく想定です。ご志向に合わせてさまざまなキャリアを描ける環境が整っています。 ▼業務内容 R＆Dユニットの役割として、データを収集・整理するだけでなく、ユーザーへの価値提供まで責任を持ちます。 ＜直近の想定業務＞ ・Python/Snowflake/Prefect などを用いたデータ基盤構築・運用 ・Lakehouse プラットフォーム実現のためのデータ設計/実装/管理 ＜中長期的な想定業務＞ ・データにおける長期戦略の構築・実行 ・データにおける長期的な競合優位性の構築 ・データガバナンス制定とデータマネジメント体制の構築

●大学発スタートアップ企業のSaaS開発 開発するサービスの概要は、グローバルサプライチェーンのビックデータを解析し、温室効果ガスや大気汚染といった環境負荷、児童労働や性差別といった人権リスクなどを、プロダクトレベルで評価するものになります。SDGsやESGの概念をデータを用いて客観的に評価することにで、より専門的な知見から持続可能な社会の実現に向けて貢献することを目指しています。直近1,2年は、BtoB向けのWebアプリのSaaS化を進める計画です。ビックデータや機械学習などのAIとの絡みもあり、技術的にとても面白い案件だと思います。また、相手企業様が上場を見据えたスタートアップということもあり、変化の激しいビジネス環境に合わせた柔軟な対応が求められる一方、ビジネスの側面からの学びも大きい貴重な機会を提供できると考えています。 ・各フェーズでのバックエンド開発 　- 技術選定 　- 設計のリード ●チームビルディング 弊社は若い企業ということもあり、メンバーの士気は高い一方で経験が豊富ではありません。エンジニアチームの技術的な底上げにご協力をお願いしたいと考えています。 ・内容 　- メンバーの技術メンター 　- エンジニアチーム(現在4名)の技術リーダー

機械学習技術と新規イメージング技術を組み合わせた新しい細胞分析システムの研究開発に成功し、実用化に向けた設計開発を進めております。それに伴い、今後の製品化に向けて、独自の細胞分析装置及び機械学習を含むデータ分析のためのツール開発を推進していただけるソフトウェアエンジニアを募集しております。 このシステムの実用化によって、様々な生命科学分野における研究、そして癌や白血病に関する血液診断・細胞診などの医療診断分野や創薬分野など、 医療と生命科学の発展と革新に大きく貢献する事業です。 【業務詳細】 ・細胞分析装置のソフトウェア開発のリード、設計、運用 ・細胞分析ツールのソフトウェア開発の発案、リード、設計、運用 ・ユーザビリティの向上のためのアンケート、ユーザヒアリング、データ分析 ・リアルタイム細胞分析アルゴリズムの開発 【開発環境について】 <開発言語> ・C++ ・C# ・Python ・VHDL <フレームワーク> ・MFC ・.NET Framework <OS・ソフトウェア・ツール> ・Windows + Linux ・Visual Studio、Visual Studio Code、Quartus ・Git、Github + ZenHub、Github Actions + CodeCov ・Microsoft Azure 【シンクサイトについて】 革新的な細胞の分析分離技術をもとに、医療診断や治療、生命科学研究にイノベーションを起こすことを目指している東京大学・大阪大学発のベンチャー企業です。機械学習と先端光学技術を融合した超高速の細胞分析システムを開発しています。

◼️ミッション 潜在的なデータ案件、または半年以上検証に時間がかかる案件に対して責任を持ち、成果を事業に還元するとともにPublicationによるブランディングも行っていただきます。 ◼️業務内容 ・FLUXの各事業において、将来投入することで大幅な改善効率が達成できそうな機械学習等の技術における研究開発 ・半年以上検証に時間がかかるデータ案件に対するリード ・他のメンバーと論文・手法に関するディスカッションを行いながらアルゴリズム・プロトタイプの構築 ・事業・開発チームのメンバーとコミュニケーションを取り、短期・中期のMLのR&Dにおける方向性の決定 ・開発チームと協力し、研究・開発したソリューションの導入支援 ・自ら検討・開発した手法等を論文化し、カンファレンスにて発表 ◼️使用技術 ・Google Cloud Platform(BigQuery, CloudRun等) ・Python ・Jupyter Notebook ※その他、PoC推進や論文の再現性確認、手法の実験等にて各種ライブラリを利用することはありますが研究開発のスコープにおいては使用技術の制約はございません。 ◼️ポジションの魅力 / やりがい ・機械学習のバックグラウンドがあるCTO李がMLチームを今後も管掌していくため、ML独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担うリサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に携わるロールを兼任することができます。 ・MLにおける評価性能の多寡がFLUXのサービスを導入いただいている顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。 ◼️チームの特徴 まだチームとしては規模が小さいものの、国内外の様々な大学にて機械学習を学んだメンバーが在籍し、研究開発・プロダクトへの機械学習のアルゴリズムの実装・各顧客ごとのモデル開発を行っております。 ・チームリーダーであるCTOがW3C AC RepresentativeでWICG、IWABGのcontributing member. AMAのProfessional会員、ACMのAcademic会員で学術、業界の最先端から情報収集、発信 ・機械学習、データ関連の国際トップ学会に登壇・発表歴を持つメンバーが在籍している博士集団 ・メンバー出身：ケンブリッジ大学、オックスフォード大学、USC、清華大学、東京大学、東京工業大学 ・研究テーマ：強化学習、深層学習、自然言語処理、データマイニング、データ圧縮、並列・分散計算 ◼️現状対応できていないけど、取り組んでいきたいこと ・学会・カンファレンス・イベント・メディア等への登壇・寄稿を行い、FLUXのMLチームとして外部発信を行うこと ・最新の業界動向・技術動向のキャッチアップ及びプロダクトへの反映

◼️ミッション 事業上顕在化しているプロダクトに対する要望・課題または各顧客からの要望をデータ分析・機械学習によって解決するデータ分析案件における、検証及び実装に責任を持っていただきます。データ分析チーム内での手法のレビュー、開発チームとの連携による実装品質の担保を経てリリースし、プロジェクトゴールを達成することです。 ◼️業務内容 ・機械学習を用いたアプリケーション/ミドルウェアの開発 ・継続的なモデル改善のためのデータ基盤の構築 ・機械学習モデルの設計・実装・精度のモニタリングの仕組みの構築 ・機械学習を利用した新規プロダクトに関する開発・実装 ・論文やKaggleのwinning solutions・ブログからの技術調査 ◼️使用技術 ・Google Cloud Platform ・Python -Jupyter notebook ※ ライブラリの使用については解く課題によって柔軟に変更されるべきであり、運用容易性・パフォーマンス等の制約にかからなければ自由に利用して構いません。 ◼️ポジションの魅力 / やりがい ・機械学習のバックグラウンドがあるCTO李がMLチームを今後も管掌していくため、ML独自の課題に理解が深く、働きやすい環境があります。 ・本ポジションは中長期的な課題解決やPublicationによるブランディングを担うリサーチサイエンティストの募集ですが、本人の希望によりリサーチ業務7割、機械学習エンジニア業務3割のように担当するプロジェクトによりデータ分析案件に携わるロールを兼任することができます。 ・MLにおける評価性能の多寡がFLUXのサービスを導入いただいている顧客のビジネス成功に大きく影響を与えられるため、様々な機械学習の手法が直接事業成果につながることを肌で実感できる環境があります。 ◼️チームの特徴 まだチームとしては規模が小さいものの、国内外の様々な大学にて機械学習を学んだメンバーが在籍し、研究開発・プロダクトへの機械学習のアルゴリズムの実装・各顧客ごとのモデル開発を行っております。 ・チームリーダーであるCTOがW3C AC RepresentativeでWICG、IWABGのcontributing member. AMAのProfessional会員、ACMのAcademic会員で学術、業界の最先端から情報収集、発信 ・機械学習、データ関連の国際トップ学会に登壇・発表歴を持つ10数名の博士集団 ・メンバー出身：ケンブリッジ大学、オックスフォード大学、USC、清華大学、東京大学、東京工業大学 ・研究テーマ：強化学習、深層学習、自然言語処理、データマイニング、データ圧縮、並列・分散計算 ◼️現状対応できていないけど、取り組んでいきたいこと ・新しいメンバーに業界や技術に対するキャッチアップをトラッキングしつつ軌道修正していくこと ・学会、カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿を行い、FLUXのMLチームとしての外部発信

機械学習技術と新規イメージング技術を組み合わせた新しい細胞分析システムの研究開発に成功し、実用化に向けた設計開発を進めております。それに伴い、今後の製品化に向けて、独自の細胞分析装置及び機械学習を含むデータ分析のためのツール開発を推進していただけるソフトウェアエンジニアを募集しております。 このシステムの実用化によって、様々な生命科学分野における研究、そして癌や白血病に関する血液診断・細胞診などの医療診断分野や創薬分野など、 医療と生命科学の発展と革新に大きく貢献する事業です。 【業務詳細】 ・細胞分析装置のソフトウェア開発のリード、設計、運用 ・細胞分析ツールのソフトウェア開発の発案、リード、設計、運用 ・ユーザビリティの向上のためのアンケート、ユーザヒアリング、データ分析 ・リアルタイム細胞分析アルゴリズムの開発 【開発環境について】 <開発言語> ・C++ ・C# ・Python ・VHDL <フレームワーク> ・MFC ・.NET Framework <OS・ソフトウェア・ツール> ・Windows + Linux ・Visual Studio、Visual Studio Code、Quartus ・Git、Github + ZenHub、Github Actions + CodeCov ・Microsoft Azure 【シンクサイトについて】 革新的な細胞の分析分離技術をもとに、医療診断や治療、生命科学研究にイノベーションを起こすことを目指している東京大学・大阪大学発のベンチャー企業です。機械学習と先端光学技術を融合した超高速の細胞分析システムを開発しています。

当社独自アニーリングマシーン次世代機のアルゴリズム開発・評価を担当いただきます。 ①次期アニーリングマシーンのアルゴリズム検討・評価です ②開発担当もしくはプロジェクトリーダーです ③顧客との技術打ち合わせを行うことがあります 【配属部署】 技術統括部　技術部　システムプロセッシング課 →現状人数は3～5人ですが、拡大を考えています。現在は男性のみです。

・XRによる新しい体験を実現するためのコンピュータビジョン技術の開発 ■社員構成 現在は約20名のチームで、創業者2名は過去にソニー研究所にて映像処理に取り組んでいた技術者です。その他にもIT企業やメーカーの出身者、新卒社員など多様なバックグラウンドを持つ仲間が集まっています。特にエンジニアが半数以上を占める開発中心の会社です。また複数名の外国籍社員が在籍しており、多様性を重視しています。 ■機材構成 東急東横線代官山駅徒歩5分に位置するオフィスでは、Hololens 2、Magic Leap 1、Oculus Quest、Oculus Rift S, HTC VIVE などの各種HMD、HoloLense, RoboMaster S1, Azure Kinect DK, RealSense, Looking Glass, zSpace などの最新ガジェットに囲まれながら日々業務に取り組んでいます。またKadinche XR Labでは光学式モーションキャプチャシステムを稼働させております。 ■社内ルール ・信頼関係が構築された上でのリモートワーク制度 ・各個人がそれぞれの判断で使用可能な個人予算制度 その他、チームとしてのアウトプット最大化・生産性アップを目指して、随時社内ルールの改善改良に取り組んでおります。

当社独自アニーリングマシーン次世代機のアルゴリズム開発・評価を担当いただきます。 ①次期アニーリングマシーンのアルゴリズム検討・評価です ②開発担当もしくはプロジェクトリーダーです ③顧客との技術打ち合わせを行うことがあります 【配属部署】 技術統括部　技術部　システムプロセッシング課 →現状人数は3～5人ですが、拡大を考えています。現在は男性のみです。

当社独自アニーリングマシーン次世代機のアルゴリズム開発・評価を担当いただきます。 ①次期アニーリングマシーンのアルゴリズム検討・評価です ②開発担当もしくはプロジェクトリーダーです ③顧客との技術打ち合わせを行うことがあります 【配属部署】 技術統括部　技術部　システムプロセッシング課 →現状人数は3～5人ですが、拡大を考えています。現在は男性のみです。

入社後は、郵便管理SaaS『トドケール』で運用しているレコメンデーションエンジンの開発から携わっていただきます。 その後、Python/Terraform を用いたインフラやバックエンドの開発もお願いしていきます。最終的には、バックエンドとデータ分析、機械学習の領域に横断的に関わり、プロダクトの競争力と付加価値を高める機能の開発をリードしていただきます。 具体的には以下のような業務内容となります ・推薦、OCR、予測など、システムに蓄積したデータを用いた機械学習システムの検証、開発、運用 ・ドメイン知識を踏まえたシステム要件の整理・設計業務 ・Python, FastAPI を用いたバックエンド API 開発業務 ・Terraform を用いたインフラ構築・運用業務 ・GitHub Actions, Terraform Cloud を用いた CI/CD 環境の運用業務 ・CloudWatch, CloudTrail, Sentry などを用いたシステム監視・運用業務 弊社の具体的な技術スタックは、Zenn にて一般公開されています。 https://zenn.dev/todoker/articles/todoker-tech-2022 ■ポジションの魅力 ・ビジネス的に意味のある開発に専念し、技術を使ってユーザーに価値を提供する経験ができる。 小さな組織だからこそ、ビジネスサイドと協業で開発を進める必要があります。 エンドユーザーやメンバーからの声や改善要望に直接耳を傾け 開発に活かすことができるのはこのフェーズならではの醍醐味かもしれません。 ・大きな裁量を持って、プロダクトに携われること。 ご希望であれば、デザインやUIUX設計から実装まで領域横断的にプロダクト開発に携わることができます。 勿論、会社の制度に関しても提案可能です！「0→1」に興味がある人、必見です。 ・機械学習やデータ分析をプロダクトに反映させ続けられる データ分析や機械学習のプロジェクトは、PoCが中心となり成果になりにくい特性があります。 しかし弊社の場合は、すでに運用しているシステムがあり、機械学習を導入するとしても仮説検証を適切に行い、成果に結び付けられるように開発を実施しています。 ■この仕事の特徴 ・すでにサービスインしている機械学習システムの運用開発に関わることができます ・Python , FastAPIを用いたバックエンドAPI開発に携わることができます ・Serverless Framework を用いたサーバーレス環境での開発経験が積めます ・Terraform でほぼ全てのインフラ構成の管理を行えます ※CTOは元機械学習エンジニアで、研究開発や検証の結果をプロダクトに反映してきた実績を持っています。 【開発体制・環境】 ■開発メンバーの裁量 ・OS やエディタ、IDE といった個人の環境は、各自の責任で好きなものを使うことができる ・企画を決定する場に、実装を担当する開発メンバーが参加している ・タスクの見積もりは、実装を担当するメンバーが中心となって行う ・全体のスケジュール管理は、途中の成果を随時確認しながら、納期または盛り込む機能を柔軟に調整する形で行う ・プロダクトの開発言語やフレームワークなど主要な構成技術は、基本的に最新版より1年以上ビハインドしていない ■コード品質向上のための取り組み ・本番にデプロイされるコードには、全てコードレビューまたはペアプログラミングを実施している ・「リファクタリングは随時行われるべき」という価値観をメンバー全員が共有しており、日常的に実施している ・何らかのコーディング規約をチーム全体で遵守するようにしている ■テストの実施度 ・ほとんどのプロダクトコードに単体テストを記述、実施している ・機能の実装と同時にテストコードを記述している ・想定される複数環境での品質チェックを義務づけている ■アジャイル実践状況 ・1ヶ月以下の短い期間でのイテレーション開発を実践している ・デイリーでスタンドアップミーティング、またはそれに準じるチーム内の打ち合わせを行っている ・イテレーションの最後などに、定期的にチームでふりかえりミーティングを行っている ・継続的なデプロイ（デリバリー）を行っている ■ワークフローの整備 ・全てのコードをバージョン管理ツールで管理している ・各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる ・自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている ・コードによるインフラ構成管理（Infrastructure as Code）の環境が整備されている ■オープンな情報共有 ・開発に必要な全ての資料やデータ（個人情報を除く）は、実装を担当するメンバーなら誰でも、上長その他の許可の必要なく自由に閲覧できる ・KPI などチームの目標・実績値について、メンバーの誰もがいつでも閲覧可能になっている ・チャットツールを導入しており、チームのためのチャットルームがある ・専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録、日報などの情報共有を行っている ・特定の人だけしかできない業務が存在しない（属人性をなくす取り組みをしている） ■労働環境の自由度 ・仕事中、イヤホンの装着が許容されている ・フレックスタイム制または裁量労働制を採用している ・リモート勤務を行うことができる ■待遇・福利厚生 ・入社時には、各自希望のスペックの PC やディスプレイが支給される ・ストックオプションまたは自社株購入支援制度がある ・屋内禁煙 ■技術カルチャー CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する ■ワークフローの整備 ・全てのコードをバージョン管理ツールで管理している ・各メンバーが実装したコードのマージは Pull Request ベースで行われる ・自動（＝システム化され、1コマンドで実行できる）ビルド、自動デプロイ環境が整備されている ・コードによるインフラ構成管理（Infrastructure as Code）の環境が整備されている ■オープンな情報共有 ・開発に必要な全ての資料やデータ（個人情報を除く）は、実装を担当するメンバーなら誰でも、上長その他の許可の必要なく自由に閲覧できる ・KPI などチームの目標・実績値について、メンバーの誰もがいつでも閲覧可能になっている ・チャットツールを導入しており、チームのためのチャットルームがある ・専用の情報共有ツールを使って、ノウハウや議事録、日報などの情報共有を行っている ・特定の人だけしかできない業務が存在しない（属人性をなくす取り組みをしている） ■労働環境の自由度 ・仕事中、イヤホンの装着が許容されている ・フレックスタイム制または裁量労働制を採用している ・リモート勤務を行うことができる ■待遇・福利厚生 ・入社時には、各自希望のスペックの PC やディスプレイが支給される ・ストックオプションまたは自社株購入支援制度がある ・屋内禁煙 ■技術カルチャー CTO またはそれに準じる、技術やワークフローの標準化を行う役割の人・部門が存在する

◆こんなことやります ACESでは、現在、画像認識アルゴリズムAPI/SDKサービスのACES-Platformをはじめとして、アルゴリズムを軸とした複数のアプリケーションを開発・運用しています。 今回、既存サービスの機能拡充と新規サービスの立ち上げにあたって、開発チームのメンバーを募集します。 アルゴリズムを安定運用するための基盤システムから、ユーザーの使用するダッシュボード画面のシステムまで幅広い開発をご担当頂きます。少数精鋭で開発を進めているため、メンバーとの距離は近く、主体的な開発を行って頂ける環境です。特に、最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 ◆業務内容 ・画像や動画を入力として推論結果を出力するアルゴリズムAPIサービスの開発 ・APIサービスのダッシュボード機能開発・機能改善 ・アルゴリズムを利用するためのインフラ構成を含めた新規機能の設計と実装 ◆開発環境 ・コード管理 : GitHub ・言語：Python ・DB：MySQL ・OS：Linux ・Webフレームワーク：Django ・使用ツール : Docker, Terraform, Sentry ・主なクラウドサービス : Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon SageMaker

・XRによる新しい体験を実現するためのコンピュータビジョン技術の開発 ■社員構成 現在は約20名のチームで、創業者2名は過去にソニー研究所にて映像処理に取り組んでいた技術者です。その他にもIT企業やメーカーの出身者、新卒社員など多様なバックグラウンドを持つ仲間が集まっています。特にエンジニアが半数以上を占める開発中心の会社です。また複数名の外国籍社員が在籍しており、多様性を重視しています。 ■機材構成 東急東横線代官山駅徒歩5分に位置するオフィスでは、Hololens 2、Magic Leap 1、Oculus Quest、Oculus Rift S, HTC VIVE などの各種HMD、HoloLense, RoboMaster S1, Azure Kinect DK, RealSense, Looking Glass, zSpace などの最新ガジェットに囲まれながら日々業務に取り組んでいます。またKadinche XR Labでは光学式モーションキャプチャシステムを稼働させております。 ■社内ルール ・信頼関係が構築された上でのリモートワーク制度 ・各個人がそれぞれの判断で使用可能な個人予算制度 その他、チームとしてのアウトプット最大化・生産性アップを目指して、随時社内ルールの改善改良に取り組んでおります。

■職務概要 ・脳波AIモデル構築及び脳波データ解析 ・脳波データ解析基盤の構築 ■業務詳細 ・ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装 ・統計解析（分散分析）、機械学習モデル構築（画像分類課題、回帰予測）とその評価 ・解析結果のサマリレポートの作成 ・業務を高速且つ効率的に進めるAI開発基盤の構築 ■使用言語 [開発] Ansible(on-premisses), Terraform(AWS/GCP), serverless framework(AWS), Python(Server), Go(Server), Kotlin(Android), C++(Android) [解析] Python, R, MATLAB ■使用ツール、フレームワーク 開発：Docker, Git 開発(Cloud)：AWS Lambda, AWS Fargate 解析：Kubeflow Pipelines, MLflow, JupyterLab, R-Studio, MATLAB, SPSS Statistics 解析(機械学習)：H2O-3, Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 解析(Cloud)：GCP Vertex AI, GCP AI Platform 【業務のやりがい】 ・成長途中のブレインテック業界で、最新の技術や研究に触れながら仕事ができます ・少数精鋭のメンバーの中で、幅広い業務に関われます ・取引先の業界も多様で、社会全体に貢献できる仕事です ・自身が携わったものがプロダクトになることを実感できます

当社のメインプロダクトは道路点検AI「RoadManager」です。RoadManagerは自治体などの道路管理者向けの総合道路管理ツールで、現在国内20程度の自治体で利用いただいております。低廉迅速な都市のデジタルツイン構築による課題解決できるプラットフォームをつくるにあたり、ユーザフレンドリーな仕組み、本当にユーザにとって必要とされる機能の実装など、まだまだ解決すべき課題があります。一緒にこれらの課題を解決してくれるエンジニアを募集しています。 【業務内容】 - インフラ点検向けの物体検知アルゴリズムを筆頭に，都市のリアルタイムデジタルツインを実現するための研究開発 - エッジおよびクラウドで持続的に動作可能なアルゴリズムおよびモデル開発 - 社外組織との共同研究においてデータ分析等のPoC 【仕事の魅力】 自治体の顧客数も増えており、来年度には三井住友海上火災保険株式会社との協業の下、数万台以上のドライブレコーダーから道路損傷データが送信されることが決定しています。しかし、サービスとしては成熟しつつも、システム的には検討すべき余地がたくさんあります。現フェーズでは、いまあるシステムをどのようにして運用のしやすいシステムにしていくか、検討・改善していく段階にあります。RoadManagerのアーキテクチャを共に考え、道路インフラシステムで業界を刷新する機会に立ち会うことができます。また、エンジニアのメンバーも少ないため、チーム作りに興味のある方はエンジニアリング組織の立ち上げも行うことができます。 【カルチャー】 現時点でエンジニアのメンバーは少人数ということもあり、各々がそれぞれのドメインに対して責任を持ち、開発を進めている状態です。今後メンバー拡大とともにカルチャーづくりからご協力いただける方をお待ちしています。 ※当社のエンジニア(https://www.wantedly.com/companies/company_6636460/stories)

【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ 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

当社のメインプロダクトは道路点検AI「RoadManager」です。RoadManagerは自治体などの道路管理者向けの総合道路管理ツールで、現在国内20程度の自治体で利用いただいております。低廉迅速な都市のデジタルツイン構築による課題解決できるプラットフォームをつくるにあたり、ユーザフレンドリーな仕組み、本当にユーザにとって必要とされる機能の実装など、まだまだ解決すべき課題があります。一緒にこれらの課題を解決してくれるエンジニアを募集しています。 【業務内容】 - インフラ点検向けの物体検知アルゴリズムを筆頭に，都市のリアルタイムデジタルツインを実現するための研究開発 - エッジおよびクラウドで持続的に動作可能なアルゴリズムおよびモデル開発 - 社外組織との共同研究においてデータ分析等のPoC 【仕事の魅力】 自治体の顧客数も増えており、来年度には三井住友海上火災保険株式会社との協業の下、数万台以上のドライブレコーダーから道路損傷データが送信されることが決定しています。しかし、サービスとしては成熟しつつも、システム的には検討すべき余地がたくさんあります。現フェーズでは、いまあるシステムをどのようにして運用のしやすいシステムにしていくか、検討・改善していく段階にあります。RoadManagerのアーキテクチャを共に考え、道路インフラシステムで業界を刷新する機会に立ち会うことができます。また、エンジニアのメンバーも少ないため、チーム作りに興味のある方はエンジニアリング組織の立ち上げも行うことができます。 【カルチャー】 現時点でエンジニアのメンバーは少人数ということもあり、各々がそれぞれのドメインに対して責任を持ち、開発を進めている状態です。今後メンバー拡大とともにカルチャーづくりからご協力いただける方をお待ちしています。 ※当社のエンジニア(https://www.wantedly.com/companies/company_6636460/stories)

■募集背景と業務概要 主な業務内容としては、Webアプリ開発全般のマネジメント、中国開発拠点とのブリッジ役、設計を主に担当し、リリースに至るまでの全開発工程のマネジメントをお任せします。日本のクライアントと上海の開発チームの橋渡し役となり、プロジェクトを円滑に進めていただく、PL/PMの経験を活かしていただけるポジションです。 ・新規開発案件のプロジェクトマネージメント ・新規サービスや新機能の要件定義／設計／開発 ・中国開発拠点のエンジニアへの開発指示 ・既存サービスの再設計、機能追加 ・テスト仕様書の作成、テスターへの指示 ■開発環境 開発言語：PHP、Vue.js、Python／DB MySQL、Bigquery、Clickhouse／インフラ AWS、GCP ※上記のほか上記以外、サーバーレスでの開発にも力を入れております。 ■業務内容(一例) 弊社のサービス「Nint ECommerce」のリニューアルプロジェクトのマネジメント。 カスタマージャーニー整理から、企画、要件定義、開発進行管理、中国開発拠点のエンジニアへの開発指示までご担当いただきます。 ■現在の課題 ・仕様調整における開発側の観点が足りておらず、適切な要件定義やプライオリティの整理が不足している ・語学の面で、上海メンバーとのブリッジとなりコミュニケーションが取れるメンバーが日本側で不足している ■期待する役割 ・日本側のクライアントと上海の開発チームとの橋渡し役 ・プロジェクトのマネジメント 【本ポジションのやりがい】 ・プロダクトの全体像に関わることが出来ます 開発全般のマネジメント、中国開発拠点とのブリッジ役を担っていただくため、最もプロダクト全体を把握しリードいただけるポジションです。 ・ECビッグデータを扱ったサービスに関われます 新しい時代の石油ともいわれるデータですが、Nintでは大手ECモールの過去6年に及ぶ大量な売上推計データを保有しています。 そのデータをどのように分析し、どのようなソリューションでお客様に届けるのか、存分にトライしていただくことができます。 ・機械学習の技術を積極的に活用する環境です Nintのデータ生成、集計、分析、そして新しいサービスの開発、すべてにおいて機械学習の技術を活用しています。 ・実際にサービスを使うクライアントの声を元に開発を進行しています クライアントは大手メーカーのEC担当やマーケティング担当、また、中小小売企業のEC担当者です。 新サービスや新機能を企画する際には、社内の営業担当はもちろん、実際にサービスを使うクライアントの課題感を聞きながら開発を進行することもあり、自分のアイデアが具体的にクライアント企業の課題を解決できる手ごたえを感じることができます。 ・小規模チームで多様な業務に関わることができます Nintはまだ発展途上のサービスであり、サービスの拡大、お客様の増大、また、IPOを見据えた内部統制の進行など、日々発生する多くの変化の中で、「データで世界を自由にする」ための挑戦がたくさんあります。小さなチームだからこそ、自ら手を挙げれば、決められた範疇以外の業に関わることができます。

AIを活用したスコアリングにおける項目検討、調査分析を行っていただきます。 具体的な仕事内容 ■スコアリング項目の検討、調査 ■仮説立案、課題設定、検証 ■データ処理 ■モデル作成 ■モデルのシステム導入 仕事の魅力 ■若手の発言を積極的に取り入れる空気がありますので、提案を企画に反映させることができます ■金融における新たなスコアリング水準を作る機会に携わることができます ■IPOにかかる業務経験を積むことができます 社内の雰囲気 年齢層は様々で、かなりフラットな組織です。また、個人の目標がある人がほとんどです。会社に所属しながら目標達成したいという方も大歓迎です。エンジニアはまだまだ少ないので、一緒にエンジニアチームを作っていくことができます。 この仕事で得られるもの ■金融業界における新たな企業スコアリング基準の構築経験 ■IPOに向けて高水準な設計や業務経験を積むことができる ■DX/AIを活用した課題解決力（スタートアップにおけるシステム関連業務の課題発見から解決まで） ■データを活用しボトムアップ型での企画提案

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

SaaSリーガルテックのプロダクトデザイナーを募集！ MNTSQのプロダクトデザイン (UI/UX) をリードしていただき、主にPMやエンジニアと協力しながら、プロダクトの品質を向上させることがミッションとなります。 ▼リーガルテックについて 技術を活用することで法律や契約業務の効率性と品質を向上させる取り組みで、昨今の急成長市場です。機械学習や自然言語処理技術の革新によって2018年ごろから急速に注目が集まり、リモートワークや電子契約、ペーパレスの普及が追い風となって盛り上がってきています ▼MNTSQプロダクトの特徴 契約書のドラフティング、レビュー、管理の一連のプロセスを変革するSaaSプロダクトです。実証実験の結果、大手法務部から「約40%を効率化できている」という声をいただいています。高速かつ高品質な検索性に富むだけでなく、属人化しがちだった過去事例や交渉経緯等を見える化し、ナレッジマネジメントの側面を持ち合わせています。トップローファームの体系化されたリーガルナレッジが盛り込まれています。 ▼今後の成長性 特にエンタープライズにとって使いやすいSaaSシステムで、創業2年ですがすでに、トヨタ、コマツ、大阪ガス、メガバンクなどのナショナルクライアントにご利用いただいています。多くのお問い合わせをいただいており、今後も導入企業は増加傾向にあります。 【担当業務】 MNTSQが展開する「MNTSQ for Enterprise」のプロダクトデザイン全般を担当いただきます。 複雑な法務オペレーションをUI/UXデザインの観点からプロダクトに実装し、ユーザーの問題を解決していくチャレンジングでやりがいのある仕事です。 ・UIデザイン ・UXデザイン（ユーザーフロー設計、ユーザー調査、仮説検証等） ・デザインガイドラインの設計と運用 ▼開発チームの特徴 ・10〜15%の時間は開発効率に投資。 ・用途に合わせた技術選定（詳しくはCareersDeck P.24）。 ・ロールの垣根なく全員（開発チームに限らず）がProductの機能仮説、事業仮説に踏み込んだ提案をGitHubのIssueで立ち上げ、お互いにレビューしながら進める。 → 上記は一部、かつ未完成であり、新しいプロダクトデザイナーの方と、より社員全員がプロダクトを作る当事者であるという組織づくり・仕組みづくりをしていきたいと考えています。

当社では、実際の契約書データを用いて、リーガルワーカーの課題を解決するシステムの実現を目指しています。深層学習をはじめとする各種機械学習手法を利用し、法務専門知識を持つリーガルチームのメンバーと協力しながら、まだ世の中にない高い品質の法務支援システムを作る意欲がある方を募集しています。 ユーザにとってのバリューを最大化するためには、必ずしもアカデミックな意味での正攻法なアプローチだけが有効であるとは限りません。最先端のアルゴリズムの活用のみではなく、問題設定を柔軟に見直すことや、他チームとのコミュニケーションを組み合わせて問題解決ができる、総合格闘技的な戦い方ができる方の応募をお待ちしております。 【利用している技術スタック】 言語：Python フレームワーク：PyTorch プラットフォーム：AWS その他：Jupyter, MeCab, Transformers等 【チーム体制】 アルゴリズムエンジニアは現状社員4名です。

◆こんなことやります ACESでは、現在、画像認識アルゴリズムAPI/SDKサービスのACES-Platformをはじめとして、アルゴリズムを軸とした複数のアプリケーションを開発・運用しています。 今回、既存サービスの機能拡充と新規サービスの立ち上げにあたって、開発チームのメンバーを募集します。 アルゴリズムを安定運用するための基盤システムから、ユーザーの使用するダッシュボード画面のシステムまで幅広い開発をご担当頂きます。少数精鋭で開発を進めているため、メンバーとの距離は近く、主体的な開発を行って頂ける環境です。特に、最先端のアルゴリズムを開発する会社であるため、機械学習やMLOpsに興味がある方を歓迎します。 ◆業務内容 ・画像や動画を入力として推論結果を出力するアルゴリズムAPIサービスの開発 ・APIサービスのダッシュボード機能開発・機能改善 ・アルゴリズムを利用するためのインフラ構成を含めた新規機能の設計と実装 ◆開発環境 ・コード管理 : GitHub ・言語：Python ・DB：MySQL ・OS：Linux ・Webフレームワーク：Django ・使用ツール : Docker, Terraform, Sentry ・主なクラウドサービス : Amazon ECS, AWS Fargate, Amazon SageMaker

当社のメインプロダクトは道路点検AI「RoadManager」です。RoadManagerは自治体などの道路管理者向けの総合道路管理ツールで、現在国内20程度の自治体で利用いただいております。低廉迅速な都市のデジタルツイン構築による課題解決できるプラットフォームをつくるにあたり、ユーザフレンドリーな仕組み、本当にユーザにとって必要とされる機能の実装など、まだまだ解決すべき課題があります。一緒にこれらの課題を解決してくれるエンジニアを募集しています。 【業務内容】 - インフラ点検向けの物体検知アルゴリズムを筆頭に，都市のリアルタイムデジタルツインを実現するための研究開発 - エッジおよびクラウドで持続的に動作可能なアルゴリズムおよびモデル開発 - 社外組織との共同研究においてデータ分析等のPoC 【仕事の魅力】 自治体の顧客数も増えており、来年度には三井住友海上火災保険株式会社との協業の下、数万台以上のドライブレコーダーから道路損傷データが送信されることが決定しています。しかし、サービスとしては成熟しつつも、システム的には検討すべき余地がたくさんあります。現フェーズでは、いまあるシステムをどのようにして運用のしやすいシステムにしていくか、検討・改善していく段階にあります。RoadManagerのアーキテクチャを共に考え、道路インフラシステムで業界を刷新する機会に立ち会うことができます。また、エンジニアのメンバーも少ないため、チーム作りに興味のある方はエンジニアリング組織の立ち上げも行うことができます。 【カルチャー】 現時点でエンジニアのメンバーは少人数ということもあり、各々がそれぞれのドメインに対して責任を持ち、開発を進めている状態です。今後メンバー拡大とともにカルチャーづくりからご協力いただける方をお待ちしています。 ※当社のエンジニア(https://www.wantedly.com/companies/company_6636460/stories)

自社プロダクト「Nint ECommerce」のプロダクトマネージャーを行っていただきます。 今後のサービス拡大に伴い、日本のECマーケットと顧客ニーズに則した新しいサービスや機能を積極的にリリース予定です。 マーケティング、カスタマーサクセス、デザイナー、日中の技術チームと協力しながらプロダクト開発をリードしていただきます。 「Nint」は3年後や5年後など近い将来、顧客のECに関わる様々な業務をサポートし、意思決定に助けられるプロダクトでありたいと考えています。 【具体的には】 ・顧客自社はもちろん、競合、市場全体の売上に関わるようなこと（過去・未来）を一目で分かるようにしたい ・分かるだけではなく、サービス自身が提案し、仕入れ等も自動で行うようなサービスにしたい 顧客のEC運営に関わる時間や労力をできる限り減らし、顧客が本来やりたい事業開発や経営戦略などに注力できるような状態を作っていきたいと考えています。 そのためには今までのサービスを保守開発するだけではなく、既存AIモデルの強化/進化しないといけないと考えており、PMとして新たなチャレンジをしていただける方を探しています。 日本プロダクトディビジョンのメンバーは現在7名。それぞれ自身の得意分野を中心に、それぞれのプロジェクトを進めています。 既存プロジェクトについてもお任せしたいと考えていますが、進行だけではなく、企画や提案もお任せしたいと考えています。 個人がやりたいという部分に対して任されるところは多いので、まずはご自身の得意な分野から活躍していただき、新たなチャレンジにも関わってほしいと考えています。 【主な業務】 ・顧客の課題解決のためのNintの新機能、新サービスの企画・要件定義・プロトタイプ作成におけるプロジェクトマネジメント ・BIレポート、ダッシュボード設計および実装 ・事業提携に関わる開発担当窓口（事業提携先とのコミュニケーションをお任せすることがあります） ・事業側との戦略設計立案、マイルストーン策定、優先順位決定など ・クライアントの利用状況の分析から機能改善の立案、推進 【具体事例】 ・弊社のサービス「Nint ECommerce」のリニューアルプロジェクトのマネジメント。カスタマージャーニー整理から、企画、要件定義、開発進行管理までご担当いただきます。 ・「Nint ECommerce」のデータを利用し、顧客の課題分析、解決できるのBIレポート作り 【Nintのシステム開発プロダクトマネージャーの特徴・やりがい】 ・ビッグデータを扱ったサービスに関われます 新しい時代の石油ともいわれるデータですが、Nintでは大手ECモールの過去6年に及ぶ大量な売上推計データを保有しています。そのデータをどのように分析し、どのようなソリューションでお客様に届けるのか、存分にトライしていただくことができます。 ・機械学習の技術を積極的に活用する環境です Nintのデータ生成、集計、分析、そして新しいサービスの開発、すべてにおいて機械学習の技術を活用しています。 ・実際にサービスを使うクライアントの声を元に開発を進行します クライアントは大手メーカーのEC担当やマーケティング担当、また、中小小売企業のEC担当者です。 新サービスや新機能を企画する際には、社内の営業担当はもちろん、実際にサービスを使うクライアントの課題感を聞きながら開発を進行することもあり、自分のアイデアが具体的にクライアント企業の課題を解決できる手ごたえを感じることができます ・小規模チームで多様な業務に関わることができます Nintはまだ発展途上のサービスであり、サービスの拡大、お客様の増大、また、IPOを見据えた内部統制の進行など、日々発生する多くの変化の中で、「データで世界を自由にする」ための挑戦がたくさんあります。小さなチームだからこそ、自ら手を挙げれば、決められた範疇以外の業に関わることができます。

MLOpsエンジニアとして、当社の持つ画像解析技術をより効率的・効果的に顧客に届けるため機械学習基盤の構築・運用をリードしていただきます。 アダコテックは、独自の画像解析技術「HLAC」を活用し、製造業の検査・検品の自動化に取り組んでいます。2021年には画像をUploadし学習を行うことでモデル作成・評価ができるSaaSプロダクト「AdaInspector Cloud」をリリースしました。 導入企業は順調に増えていますが、この技術をより多くのお客様に活用いただくためには、機械学習のオペレーションの改善、特にクラウドを利用した機械学習基盤の構築が必要となっています。 画像解析AIをSaaSに組み込むプロダクトが殆ど出回っていない中、最適なオペレーションを構築し、業界の変革に関わることができるエキサイティングなポジションです。 【主な業務内容】 ・機械学習基盤の設計/構築/運用 ・画像処理基盤の設計/構築/運用 ・データ分析基盤の設計/構築/運用 ・Infrastructure as CodeおよびCI/CDによる構築、デプロイ自動化 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ 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：Sentry / cloudwatch

データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。 【主な業務範囲】 - カスタマー向けレコメンドシステムの設計及びアルゴリズム開発 - エンジニア、CI/CX、プロダクト責任者との議論を踏まえた機械学習タスクの設計 【開発環境】 - 開発言語： Python / R - 機械学習ライブラリ：PyTorch / TensorFlow / scikit-learn / pandas など - ソースコード管理： Github - クラウドサービス：Azure / AWS - プロジェクト管理： notion - 情報共有ツール： Slack / notion 【働き方の特徴】 ・思う存分働けること・思い通りに働けることを保証 ・多様的な活動、思い切った休暇を保証 ・本人の成長を第一に考えて、人事異動の不服申し立てを保証 ・VARIETASでの活動を休止しても、いつでも帰ってくることが可能（おかえり制度）

データを用いた独自技術の研究開発及び、レコメンドシステムへの実装設計を担当していただきます。 【主な業務範囲】 - カスタマー向けレコメンドシステムの設計及びアルゴリズム開発 - エンジニア、CI/CX、プロダクト責任者との議論を踏まえた機械学習タスクの設計 【開発環境】 - 開発言語： Python / R - 機械学習ライブラリ：PyTorch / TensorFlow / scikit-learn / pandas など - ソースコード管理： Github - クラウドサービス：Azure / AWS - プロジェクト管理： notion - 情報共有ツール： Slack / notion 【働き方の特徴】 ・思う存分働けること・思い通りに働けることを保証 ・多様的な活動、思い切った休暇を保証 ・本人の成長を第一に考えて、人事異動の不服申し立てを保証 ・VARIETASでの活動を休止しても、いつでも帰ってくることが可能（おかえり制度）