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【AI×SaaS=製造DX】世界的自動車メーカーに導入され合計15億円を調達!機械学習エンジニアを募集!

正社員
求人メインイメージ
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◆会社について
アダコテックは「モノづくりの進化と革新を支える」をミッションに掲げ、異常検知AIをコア技術とするスタートアップです。
国立研究開発法人・産業技術総合研究所からスピンアウトして創業し、競争優位性の高い画像解析と機械学習技術を保有しています。
特に画像解析技術に注力し、人の目と手で成り立つレガシーな産業の変革を目指しています。

◆事業について
事業としては、これまで人の目で行われてきた製造業の検査・検品工程の自動化に取り組んでおります。
プロダクトは、画像解析をクラウド上で行えるSaaS型のサービスです。ディープラーニングよりも圧倒的に少ないデータ数で済み、高精度のモデルをノーコードで作れる・AIを手の内化することができるのがコアの価値となっています。

製造業における検査工程は、肉体的・精神的に非常にハードな作業で、どの工場を訪問しても「どうにか自動化したい」という声を聞きます。少子高齢化や人不足が叫ばれる中、検査の自動化には大きな社会的意義を感じています。
私たちのテクノロジーで、製造業に関わる人がより自由かつクリエイティブに、モノづくりができる世界を創っていきたいと考えています。

◆プロダクトについて
プロダクトを通して目指すものは、「各業界のドメインエキスパートが、AIを活用できる世界」です。
製造業で言えば、メーカーの生産技術部や製造部のユーザーがAIを活用した業務を行える状態です。
アダコテックの提供するアプリケーションは主に2つあります。

・クラウドアプリ:機械学習のモデル作成をする「AdaInspector Cloud」
・エッジアプリ:工場の製造ラインで異常検知をする「AdaInspector 」

現在は特に「AdaInspector Cloud」の開発に注力しています。
AIエンジニアではなくとも直感的な操作で判別モデルを作成するためのクラウドアプリケーションです。
画像解析の特許技術「HLAC」のアルゴリズムをクラウド化し、正常学習で200枚程度の画像データをもとに、精度の高いモデルをクラウド上でノーコードで作れる体験を提供します。

職種名
機械学習エンジニア (画像処理)
給与(想定年収)
600万 〜 900万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務地
東京都
開発言語
Python2 Python3 C++ C#
フレームワーク
Flask .NET Framework
クラウドプラットフォーム

Amazon Web Services

開発内容タイプ

自社製品/自社サービス、画像処理

特徴
一部在宅勤務可 オンライン面談可 フルリモート制度あり 服装自由 イヤホンOK フリーソフト利用可 ノートPC+モニタ別途支給 若手歓迎 産休育休取得実績あり スキルチェンジ(技術転向)歓迎
募集人数
2名
必須要件
以下すべてのご経験をお持ちの方からのご応募をおまちしています!
・画像処理 実務1年以上
・機械学習 趣味or実務1年未満
歓迎要件

・設備開発プロジェクトのディレクション経験
・技術提案などの顧客対応の経験
・WPFアプリケーション等のGUI開発経験
・機械学習ライブラリを用いた実装経験
・GitHubを用いたコード管理経験
・PLCの利用経験

求める人物像

・テクノロジーを使った社会課題の解決にグッとくる方
・新しい知識・技術に興奮し、貪欲に吸収したり、周囲と共有するのが好きな方
・顧客の課題解決を間近で実感し、顧客の生の声を開発に生かしたい方
・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

選考フロー

カジュアル面談(CTO同席)

1次面接(AIエンジニア)

技術面談(半日会社見学+成果発表)
実際の顧客データをお渡しし、画像処理等のタスクに取り組んでいただきます。

最終面接(代表)

内定(オファー面談)

面接方法:オンライン・対面どちらも対応可

※選考フロー、面接回数は状況に応じて変更になる可能性があります
【小規模スタートアップ/大きな裁量】データ解析の力で、製造業の現場を目に見える形で大幅に効率化・改善できるところがポジションの魅力です!

PoCの成果をプロダクトのアルゴリズムに反映していく開発をお任せします。
お客様からの問い合わせを「どうやってデータ解析していくか」「どのようにクラウドのプロダクトに汎用化させていくか」を考えていただきます。
実際にお客様先にてプロダクトを導入する際のオンプレアプリ開発(顧客側の開発)をおこない、顧客1社1社のカスタマイズに対応していただくお仕事です。

裁量が大きく、エンジニア主導で動いている組織・エンジニアの意思が尊重される環境で、大きなチャレンジしていくことができます。

【具体的には】
◆検査自動化設備導入案件の技術面におけるリード
・画像解析のアルゴリズム/ロジックの実装および性能評価
・設備用アプリケーションの仕様設計、開発
・外観検査用の照明および撮像機器の選定/システム設計
・取引先に対する技術的な提案(現地対応も含む)

【プロジェクト例】
◆大手自動車メーカーのエンジン部品の外観検査自動化
・自動車メーカーTier1企業の外観検査自動化
・医療機器メーカーの製品の外観検査自動化
・プリント基板外観検査装置へのソフトウェア組み込み
など

◆本ポジションの魅力
・エンドユーザー様のリアルなデータを活用した業務に携われます
・AIエンジンだけではなく、クラウドサービスや設備など、ラインに導入するまでの一連のフローを経験できます

【募集背景】
クラウドサービスを開発する前は、個別カスタマイズでお客様に納品していました。
しかし自分たちの技術・サービスをより多くの企業様へ提供していきたいという想いから、クラウド側の画像解析プロダクトをつくりました。
ただ、クラウドも発展途上なので、完全なる汎用化はできていません。
汎用化させていくために、個別カスタマイズや、お試しのためのデータ分析をする必要があるため、機械学習エンジニアの採用を強化しています。

【入社後のフォロー】
OJTで学んでいただきます。
同じ職種の方から指示を受けて業務を進めていただきます。

仕事のやりがい

・HLAC(当社のコア技術)を使うことによって、これまで自動化が難しかった案件でも解決に導くことができます。
・開発だけではなく実際に顧客への提案まで一気通貫に携われるため、自らの技術ノウハウをエンドユーザーに直接届けることができ、課題解決の喜びを実感できます

開発部門の特徴・強み

◆立場を超えた議論ができる環境
メンバーは古参のメンバーも含めてとても議論にオープンで、これまでのやり方に全く固執しません。役職は役割であるという考え方が浸透しており、立場の優劣で意思決定がされることはなく、機能がどう使われるのか?どのようなインパクトを作れるかを考えながら、いつでも本質に立

◆各分野のエキスパートエンジニアチーム
それぞれの領域におけるエキスパートが集まっています。産総研で15年画像解析の研究をおこなっていた研究者や、元ゲーム会社のテックリード、ニコンの光学研究+データサイエンティスト経験者、光学分野で世界トップレベルの研究実績のあるエンジニアなどが働いています。それら優秀なメンバーと直接働き、一桁メンバーとしてプロダクトをつくっていける稀有なタイミングです。

◆画像解析における挑戦
アダコテックの画像解析技術はHLACという特許技術を基にしており、ディープラーニングとは違った独創的な試みで成果を上げています。
日本初の技術を用いたSaaS開発を通して、製造業のブレークスルーを実現するという挑戦に、楽しみながら取り組んでいます。

主な開発実績

『AdaInspector Cloud』:検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するSaaSシステム
クラウド上で自動で学習しシステムを構築するサービスと製造現場で動作する検査アプリケーションとで構成されています。

技術向上、教育体制

・社内勉強会
・セミナー参加費用の補助
・書籍購入の補助
・開発部門取締役との1on1

支給マシン

PCおよび周辺機器の選択が可能です。

開発手法

アジャイル

開発支援ツール
GitHub Actions
AI・データ分析

pandas

環境
Linux、Windows
その他開発環境

・2週間単位で当初計画との比較し、進捗の管理をおこなっています
・プロダクト開発チームと密に連携を取りながら業務を推進していただきます

◆立場を超えた議論ができる環境
メンバーは古参のメンバーも含めてとても議論にオープンで、これまでのやり方にまったく固執しません。
役職は役割であるという考え方が浸透しており、立場の優劣で意思決定がされることはなく、機能がどう使われるのか?どのようなインパクトをつくれるかを考えながら、いつでも本質に立ち返って開発をおこなうことができています。

【開発環境】
言語:C#/C++/Python(Visual Studio, Jupyter Notebookなど)
利用環境:Windows/Linux/AWS/AdaInspector Cloud
利用ライブラリ:.NET Framework/OpenCV/Eigen/MKL(Intel Math Kernel Library)/pandas/scikit-learn/LightGBM
※別途、カメラやコントローラを制御するAPIを利用することがあります。
業務ツール:Slack/Notion/G Suite/Zoom/ZenHub

組織構成

正社員全体:13名(2022年1月現在)
 代表取締役:1名
 取締役(開発管掌):1名
 プロダクトマネージャー:1名
 BizDevチーム:4名
 AIエンジニア:3名
 Webエンジニア:2名
 コーポレート:1名

開発組織:
【SaaS開発チーム】
・テックリード 1名(正社員)
・プロジェクトマネージャー兼フロントエンド 1名(正社員)
・インフラ、セキュリティエンジニア 1名(業務委託)

【AIチーム】
・AIエンジニア/データ分析 3名(正社員)
・アプリケーション開発 2名(業務委託)
・インターン生 15名

配属部署人数
4名
配属上司経歴

取締役:伊藤桂一
大学院で遺伝的アルゴリズムの研究を行うにあたり産業技術総合研究所(AIST)との繋がりを持ち、AISTベンチャーに新卒入社。半導体設計ツールに研究開発に従事した。その後、AISTの非常勤職員などを得て、2012年4月にアダコテック創業メンバーとなる。2015年より現職。技術組織のマネジメントに加え、HLACの研究開発や、データ分析・コンサルティング業務に従事。

勤務地
東京都千代田区神田小川町3-28-5 axle御茶ノ水302
最寄り駅

■JR線、丸ノ内線「御茶ノ水駅」より徒歩6分
■千代田線「新御茶ノ水駅」より徒歩3分
■半蔵門線、三田線、新宿線「神保町駅」より徒歩8分

給与体系・詳細

■賃金形態:年俸制(年俸を12分割)
■賃金の決定方法:当社規定により決定いたします
■年俸:600~900万円
 ・基本給:約37~55万円
 ・固定残業代:45時間分、13~20万円(超過分は別途支給)

給与(想定年収)
600万 〜 900万円
(※ 想定年収 は年収提示額を保証するものではありません)
勤務時間

フレックスタイム制(コアタイム11時〜16時)

休憩時間:休憩時間は業務の都合により、各自の判断に任せております。

平均残業時間:人・時期により異なります!気になる方はカジュアル面談の際にご質問ください!

休日休暇

・土日
・祝日
・年末年始休暇
・年次有給休暇(入社後半年未満でも3日間まで取得できます)
・慶弔休暇

諸手当

通勤交通費支給(実費)

インセンティブ

ストックオプションあり

昇給・昇格

昇給:年1回

保険

社会保険完備(健康保険・厚生年金加入・雇用保険・労災保険)

試用期間

3カ月(条件などの変更はありません)

新型コロナの影響を鑑みて、現在はリモート中心で業務をおこなっています。
※緊急事態宣言解除など社会情勢が変化した場合、見直す可能性があります
※週2日(月・木)出社していただきますが、緊急事態宣言中はフルリモート可能です

企業メインイメージ

株式会社アダコテック

◆会社について アダコテックは「モノづくりの進化と革新を支える」をミッションに掲げ、異常検知AIをコア技術とするスタートアップです。 国立研究開発法人・産業技術総合研究所からスピンアウトして創業し、競争優位性の高い画像解析と機械学習技術を保有しています。 特に画像解析技術に注力し、人の目と手で成り立つレガシーな産業の変革を目指しています。 ◆事業について 事業としては、これまで人の目で行われてきた製造業の検査・検品工程の自動化に取り組んでおります。 プロダクトは、画像解析をクラウド上で行えるSaaS型のサービスです。ディープラーニングよりも圧倒的に少ないデータ数で済み、高精度のモデルをノーコードで作れる・AIを手の内化することができるのがコアの価値となっています。 製造業における検査工程は、肉体的・精神的に非常にハードな作業で、どの工場を訪問しても「どうにか自動化したい」という声を聞きます。少子高齢化や人不足が叫ばれる中、検査の自動化には大きな社会的意義を感じています。 私たちのテクノロジーで、製造業に関わる人がより自由かつクリエイティブに、モノづくりができる世界を創っていきたいと考えています。 ◆プロダクトについて プロダクトを通して目指すものは、「各業界のドメインエキスパートが、AIを活用できる世界」です。 製造業で言えば、メーカーの生産技術部や製造部のユーザーがAIを活用した業務を行える状態です。 アダコテックの提供するアプリケーションは主に2つあります。 ・クラウドアプリ:機械学習のモデル作成をする「AdaInspector Cloud」 ・エッジアプリ:工場の製造ラインで異常検知をする「AdaInspector 」 現在は特に「AdaInspector Cloud」の開発に注力しています。 AIエンジニアではなくとも直感的な操作で判別モデルを作成するためのクラウドアプリケーションです。 画像解析の特許技術「HLAC」のアルゴリズムをクラウド化し、正常学習で200枚程度の画像データをもとに、精度の高いモデルをクラウド上でノーコードで作れる体験を提供します。
通過ランク:B

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