【製造業DX】データエンジニア／MLOpsの構築でレガシー業界に変革をもたらす
◆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
- データエンジニア
- 給与(想定年収)
-
600万 〜 1,000万円
（※ 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
- 主要開発技術
- Python3
- 開発言語
- Python2 C++ Go言語
- フレームワーク
- Flask React Vue.js Django
- クラウドプラットフォーム
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Amazon Web Services
- 開発内容タイプ
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自社製品/自社サービス、B2B、SaaS、機械学習
- 特徴
- 一部在宅勤務可 オンライン面談可 服装自由 産休育休取得実績あり スキルチェンジ（技術転向）歓迎 イヤホンOK フリーソフト利用可 若手歓迎 ノートPC＋モニタ別途支給 フリードリンク
- 募集人数
- 1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！
・Web開発（サーバサイドエンジニア） 実務３年以上
・Python3, Go言語 のいずれか 実務２年以上
・機械学習 趣味or実務１年未満
- 歓迎要件
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・SRE（Site Reliability Engineering）、DRE（Data Reliability Engineer）の経験
・Kubernetesクラスタの運用経験
・Airflow、Kubeflowなどのワークフローツールを使った機械学習向けバッチ開発/運用経験
・Terraformなどを利用したインフラ構築自動化の経験
・CircleCI/GitHub Actionsなどを利用したCI/CD構築や運用経験
・スケーラビリティを考慮した大規模Webアプリケーションの設計、負荷対策の経験 - 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
・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、広い心で柔軟に立ち回れる方 - 選考フロー
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カジュアル面談（VPoE）
※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
▼
1次面接（テックリード）
▼
2次面接（CTO）
▼
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
※内定までに一度は直接お会いさせてください。
選考途中あるいは内定後に、会いたい社員とのカジュアル面談リクエスト可
◆会社について
当社は、レガシーな製造業を技術で変革しようとしているAIスタートアップで、競争優位性の高い特許技術を活用したソフトウェアを提供しております。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。
◆ポジションの採用背景
アダコテックでは製造業において品質を守るうえで重要な、しかし、なかなか機械による自動化が実現できていない検査/検品を画像検査AIに解決することをミッションとしています。長年の研究開発の結果、検査精度も向上し、導入企業は順調に増えています。しかし工場のラインに導入される際には、環境の変化、温度の変化、受け入れ基準の変化、経年劣化などの問題が起こるため、お客様である各工場の担当者がモデルのチューニングを簡単に行えるようにする必要がありますが、実現のためには多くの課題が存在します。
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（データセットの管理/パラメーター探索/モデル再学習）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を簡単に利用できるプロダクトがほとんど出回っていない中、加えてインターネット上では収集できないデータセットがある中で、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。
◆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
・小規模なスタートアップのため、ご経験や希望に合わせて幅広く役割を担っていただける環境です。
・産総研の技術を生かすために立ち上がったテックドリブンな会社なので、エンジニアが主導となり議論を進めている環境です。
・画像解析AIを簡単に利用できるプロダクトがほとんど出回っていない且つ、インターネット上では収集できないデータセットがある中で、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。
- 開発部門の特徴・強み
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◆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
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『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
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・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
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PCおよび周辺機器(マウス、キーボード、モニター等)の選択が可能です。
- 開発手法
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アジャイル
- 開発支援ツール
- GitHub Actions
- インフラ管理
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Terraform、Datadog、Amazon CloudWatch
- AI・データ分析
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scikit-learn
- 環境
- Linux、Windows
- その他開発環境
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・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】
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 - 組織構成
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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
- 3名
- 配属上司経歴
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取締役CTO：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。
VPoE：大曽根圭輔
筑波大学大学院システム情報工学研究科博士課程修了。博士取得後、IT系企業にてソーシャルゲームのデータ分析チーム立ち上げに関わる。その後、2015年Gunosyに入社し、新規プロダクト開発、ニュース記事配信ロジックの改善、ニュースプロダクトの事業責任者などを担当。2022年9月に株式会社アダコテックに入社。
テックリード：柿崎貴也
名古屋大学で情報工学を専攻。ヤマハでオーディオ関連機器の開発に10年従事、組込みエンジニアとしてOSからミドルウェアまで開発。その後、株式会社アカツキでフルスタックエンジニアとしてスマホ向けゲームで技術の要として活躍。バックエンド・インフラに加え、機械学習エンジンの研究開発に従事。
- 勤務地
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東京都千代田区神田神保町2-11-15
住友商事神保町ビル3階
WeWork神保町内に専有スペースを構えております。
- 最寄り駅
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■半蔵門線、三田線、新宿線「神保町駅」より徒歩1分
- 給与体系・詳細
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■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：600～1000万円
・基本給：約37～83万円
・固定残業代：45時間分、13～21万円（超過分は別途支給） - 給与(想定年収)
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600万 〜 1,000万円
（※ 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
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フレックスタイム制（コアタイム11時〜16時）
休憩時間：休憩60分 ※昼食時間は業務の都合により各々の自主性に任せています
平均残業時間：平均30時間程度／月
- 休日休暇
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・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
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通勤交通費支給（実費）
- インセンティブ
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ストックオプションあり
- 昇給・昇格
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昇給：年1回
- 保険
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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
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3カ月（条件などの変更はありません）
【働き方】
現在はリモートワーク中心で業務をおこなっています。（月・木出社、他曜日出社自由）
※社会情勢が変化した場合、見直す可能性があります
【受動喫煙対策】
屋内禁煙、屋上に喫煙室あり
