アカデミックな社風／あらゆる機械学習アルゴリズムを用いて顧客課題を解決／機械学習エンジニア
フィックスターズは、マルチコア黎明期より培ってきた並列処理技術、x86/ARM/GPU/FPGAといった各アーキテクチャ向け最適化技術、深層学習や機械学習といった最新技術も含めたアルゴリズム開発を通して、車載・産業機器・金融・医療など様々な分野でソフトウェアを高速化しています。
また、さらなる事業成長を目指すべく、これまで蓄積したユニークな技術やノウハウを活かしSaaS事業にも取り組んでおり、最近では新たにLLM (大規模言語モデル)の事業を発足しました。当社の強みである「高速化技術」を活かし、企業が自社向けLLMを世界最高レベルの短時間・高いコストパフォーマンスで開発できるプラットフォームの開発を進めています。
■プログラミングが好きなエンジニアが多数在籍
創業以来、優秀なエンジニア採用に注力してきた当社は、全社員の90%がエンジニアで構成されています。
そのうち、学位取得率は博士14.6%、修士56.9%となっており(2023年9月末現在)、プロコン優績者やHPCベンチマークで世界一の技術者といったコンピュータサイエンスに精通するエンジニアの他にも、天文学や流体力学など、様々な学問領域を専攻しているバックグラウンドの異なるエンジニアが切磋琢磨するユニークな組織です。
■AI/IoT社会を支える技術を仕事を通じて学べる
自動運転、医療機器、スマートファクトリー、スマートシティなど様々な業界の顧客と関わり、画像処理/信号処理/リアルタイム制御/人工知能などあらゆるソフトウェア開発の経験を積むことができます。また、SoC/組み込み/PC/大規模クラスタなどあらゆるプラットフォーム、CPU/GPU/FPGAや最新のAIチップ、量子コンピュータなどあらゆるアクセラレータに仕事を通じて触れる機会があります。
本格的なAI/IoT社会の到来とともにデータ量は爆発的に増加していきます。それらを限られた時間内に限られたコンピュータ資源で効率的に処理するための技術を習得することができます。
■ソフトウェア高速化に領域特化した事業戦略で、ユニークなソフトウェア開発に携われる
これまで「高速化」というキーワードを軸にあらゆる顧客のあらゆるソフトウェアを様々な技術で高速化して参りました。「高速化」の領域に特化することで圧倒的な競争力を構築し、独立行政法人や、大手電機メーカ、医療・車載等の産業機器メーカ、大手金融機関から、他では受けられないようなR&D部門の開発プロジェクトや、競争力の源泉となるコア領域のソフトウェア開発を支援しています。
- 職種名
- 機械学習エンジニア
- ポジション
- テックメンバー、テックリード
- 職種
- AI・データエンジニア、研究・要素技術
- 給与(想定年収)
-
540万円 〜
（※ 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
- C++ Python3
- フレームワーク
- TensorFlow
- 開発内容タイプ
-
自社製品/自社サービス、受託開発（自社内開発）、受託開発（社外常駐）、B2B、リサーチ、解析、機械学習
- 特徴
- 服装自由 イヤホンOK 社長が現役or元エンジニア フリーソフト利用可 ノートPC＋モニタ別途支給 1920x1200以上のモニター環境を提供 第二新卒歓迎 オンライン面談可 産休育休取得実績あり ベテラン歓迎 裁量労働 残業３０H以内 若手歓迎 一部在宅勤務可
- 募集人数
- 若干名
疲れたときはリラクゼーションスペースでゆっくり
無料ドリンク常備！社内のドリンク自販機は10円で購入できます
- 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！
・研究開発（画像処理,自然言語処理,機械学習,AIなど） 実務１年以上
・Python3, C++ のいずれか 実務３年以上
・機械学習 実務３年以上
・リサーチ、解析 趣味or実務１年未満
- 歓迎要件
-
・C++におけるプログラミング知識
・機械学習を使ったソフトウェアの開発経験
・機械学習アルゴリズムの知識
・分散処理、並列プログラミングに関する知識
・GPUなどマルチコアプロセッサ上での高速化経験
・ベクトル演算命令による高速化経験 - 選考フロー
-
プロフィール選考（場合によっては選考なし）
※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
▼
カジュアル面談／通常面談（1～2回）
※面接にてプログラミング試験を実施
▼
内定
フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、機械学習アルゴリズムを利用したソフトウェア及びソリューションの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。
【具体的な職務内容】
お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。
■具体的には
- 特定ハードウェア向けDNNモデルの最適化作業
- 論文調査による制約を満たすモデルの選定
- モデルの軽量化（枝刈、量子化、NAS）
- 限られたリソース・ハードウェア制約下で最適な性能を満たすモデル開発
- 自動運転向け認識アルゴリズム検討作業
- 論文調査から課題対応のモデル選定
- 仮実装による技術課題抽出
- 技術課題を１つ１つ解決し、指定の処理時間と性能を満たすモデル開発
- 様々なデータ（ADAS用カメラ、ドラレコ画像、点群など）を使用した認識アルゴリズム開発
- 膨大な評価データ（画像など）を活用するための分類手法を確立する研究
- 課題解決のために構築したDNNの確からしさの推定。また、判断根拠となるようなDNNの可視化作業
【案件例】
- 大手メーカー カメラ内蔵エッジデバイス活用開発
- 内容：エッジデバイス向け物体認識モデル搭載
- 作業：論文調査、公開実装の追試、DSP向けDNNモデル最適化、実機デプロイ、性能検証
- 期間：約2年
- 開発環境：Python、PyTorch、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX
- 体制：約4名（プロジェクト状況により増減あり）
- 大手メーカー 自動運転支援システム開発
- 内容：複数カメラ活用による車両姿勢推定、距離推定開発
- 作業：論文調査、公開実装の追試、性能検証
- 期間：約3年
- 開発環境：Python、PyTorch、ONNX
- 体制：約2名（プロジェクト状況により増減あり）
・急成長するビッグデータ/AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる
・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です
・常に最先端の技術に触れることができる
・社内kaggle活動等データサイエンスのスキルアップ
ソフトウェア開発
会社の定める業務
- 開発部門の特徴・強み
-
【自由に、伸び伸びと仕事に取り組めるよう配慮しています】
・こだわりのキーボードやマウスが使えます。
・開発に必要なソフトウェア、技術書の購入に特に制限はありません。
・各種オープンソースや開発ツール、テストツールなども自由です。
・申請は必要ですが、自分の機材を持ち込むことも可能です。 - 主な開発実績
-
◆最大13TBとなる大容量高速ストレージの開発
◆大容量と安定した転送速度を実現するFPGA等回路開発
◆爆発的に増加するデータの機械学習処理基盤
◆世界中のスマートフォンに搭載される、NANDフラッシュメモリの制御ソフトウェア開発およびドライバ開発
◆世界中の組込み機器に搭載される、画像認識プロセッサ向けの制御ソフトウェアおよびドライバ開発
◆1秒の高速化が億単位の価値を生み出す、金融デリバティブシステムの開発・パフォーマンスチューニング
社会的重要度が高い依頼にも、当社ならではのソフトウェア技術力を発揮し、お客様の期待を超えるソリューションを提供してまいります。
※特殊性・機密性の高いプロジェクトが多いため、詳細についてはご面談時にご説明させていただきます。 - 技術向上、教育体制
-
【教育体制】
・勉強会の開催
社内ではさまざまな勉強会を開催しております。プロコン優績者による勉強会や外部講師をお招きした技術勉強会、技術論文発表の成果報告会兼勉強会など、切磋琢磨し合える優秀なエンジニアとスキルを磨く取り組みをおこなっております。
【その他、資格取得補助について】
・PhDやMBAなどの全額補助
・IPAなどの資格補助
・社外活動支援
学会やプログラミングコンテストの参加は出社扱い
必要な書籍購入は全額会社負担
・英語力向上
オンライン英会話の補助 - 支給マシン
-
相談の上、ご希望のマシンを支給いたします。
- 開発手法
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プロジェクトごとに選択、チケット駆動開発
- 開発支援ツール
- Git、GitLab
- AI・データ分析
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PyTorch、pandas、scikit-learn、Matplotlib、NumPy
- 環境
- Linux
- 組織構成
-
320名
＜在籍エンジニア例＞
【エグゼクティブエンジニア】
■千葉大学大学院／薬学博士、前職では理化学研究所の研究員。
競技プログラミング(TopCoderなど)に積極的に参加。
ICFPC参加のために社内で有志を募り数人で合宿をおこなったり、プログラミングコンテストを主催している。
ビッグデータ・機械学習アルゴリズム開発を専門とし、巨大な情報を扱う処理をGPGPUなどの並列化技術を利用して高速化している。競技プログラミングにも積極的に参加し、そこで得た知見を開発現場で生かしている。
【ディレクター】
■東京大学大学院 理学系研究科 天文学専攻
OpenCLやCUDAを用いた高速化をおこなっている。
入社時期が異なる方とも気兼ねなく議論したり、雑談したりできる自由な雰囲気が好き。
【事業部長】
■韓国世宗大学 電算科学科卒。
大学卒業後渡日し、2005年より約5年間、日本の大手メーカ向けの制御機器、医療機器、ネットワーク監視システムなど商品開発に従事。現在は前職の経験を生かして、主に組込プロジェクトを担当。 - 配属部署人数
- 6名
- 平均的なチーム構成
-
5名～10名で開発をおこなうことが多いです。
- 勤務地
-
東京都港区芝浦3-1-1
田町ステーションタワーN 28階
田町本社
就業場所の変更範囲＜雇入時＞
株式会社フィックスターズ 本社
＜変更範囲＞
会社の定める場所（配置転換、出向、転籍の可能性あり）
受動喫煙防止措置に関する事項・従業員に対する受動喫煙対策：あり
対策内容：敷地内禁煙（入居ビル内に喫煙室有） - 最寄り駅
-
◆本社
各線「田町駅」より徒歩5分になります
- 給与体系・詳細
-
裁量労働制の場合
■賃金形態：年俸制／年俸を12分割（月給：約30万円～ 固定残業代を含む ）
■賃金の決定方法：経験・能力を考慮の上、当社規定により決定
・エンジニア/シニアエンジニア(裁量労働制)
月給：416,800円～608,400円（固定残業代含む）
基本給：338,400円～494,000円
（固定残業代は月30時間該当分、78,400円～114,400円を支給）
※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給
・リードエンジニア(裁量労働制)
月給：625,000円～725,000円（固定残業代・役付き手当含む）
基本給：382,500円～463,700円+役付き手当125,000円
（固定残業代は月30時間該当分、117,500円～136,300円を支給）
※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給
会社の業績や個人の実績により特別賞与(年2回)を支給します。
※入社初年度については、特別賞与は賃金規定第18条2項を適用し、入社時期に応じた支払いとします。
※想定年収は、ベース年収に特別賞与（40万円/年以上）を加えた数字となります。
【モデル年収】
・33歳/580万円+業績賞与
・37歳/820万円+業績賞与
・44歳/1100万円+業績賞与 - 給与(想定年収)
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540万円 〜
（※ 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
-
・所定労働時間8時間／休憩時間：60分 （平均残業時間は20時間程）
・裁量労働制 ※専門業務型裁量労働制により9時間働いたものとみなします休憩時間：60分
平均残業時間：20～30時間
- 休日休暇
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・完全週休2日制（土日祝日）
・有給休暇10日～20日
・休日日数126日
・年末年始休暇（12/29～1/3）
・夏季休暇（3日）
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児短時間措置
・介護休暇 - 諸手当
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・通勤手当：上限6万円/月
・資格手当
・子供手当：一人につき5千円/月
・社外常駐手当：4万円/月
・社員旅行の旅費・滞在費
・社員持株会制度：持株会奨励金として拠出金額の100％を補助
・社外活動費補助：社外セミナー、勉強会、プログラミングコンテスト、国際学会等の参加費用補助
・語学研修補助：オンライン英会話または日本語レッスン費用の半分を補助
・ビジネススキルアップサポート：MBAやPhDの取得希望者に学費等のサポート
・資格取得補助：業務に関連のある資格に対し、合格奨励金の支給や受験料を補助
・産業医によるメンタルヘルスサポート
・ドリンク補助
・書籍購入補助
・キーボードなどの備品購入補助 - インセンティブ
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会社の業績や個人の実績により特別賞与(年2回)を支給します。
※入社初年度については、特別賞与は賃金規定第18条2項を適用し、入社時期に応じた支払いとします。
※想定年収は、ベース年収に特別賞与（40万円/年以上）を加えた数字となります。 - 昇給・昇格
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昇格昇給年2回
- 保険
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健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険
- 雇用関係
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無期雇用
- 試用期間
-
試用期間3ヶ月
一部可
※制度としては週2日までが上限となります。
