【マネージャー候補】「医療×ＡＩ」医療機器メーカとしてAI医療機器の製品化に貢献するエンジニア

技術部門は「研究開発部門」と「製品開発部門」で分かれておりそれぞれでタイプの異なるエンジニアが所属しております。
まだ人数も少なく、ワンフロアで双方のやり取りも多く、実際に製品開発に携わっているというような感覚を日々味わうことができる環境です。
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研究開発部門：AI/画像処理周りの最新の論文を読みつつ実際のサービスに転用可能かのプロトタイプ、及びAIに学習させる為のデータの管理や前処理
製品開発部門：医療機器である内視鏡AI（ソフトウェア）の開発及び推進

◆世界初のピロリ菌AI診断論文が『EBioMedicine』（LancetとCellの姉妹誌）に掲載されました。さらに、胃がん（早期/進行）拾い上げや、臓器判定（咽頭/食道/胃/十二指腸）に関して論文投稿。
◆国内特許出願済みなのはもちろん、海外でも出願します。世界中で行われている熾烈な医療AI開発競争でリードしています。
◆将棋ではAIと名人の対決が有名ですが、当社のAIも内視鏡医20名以上と対決したところ、ピロリ菌胃炎判定で医師の平均を上回る正解率を達成しました。つまり、AIは医師の臨床現場で充分に支援パートナーとなり得ることが証明できました。
◆ハードウェアの性能向上とCNN（畳み込みニューラルネットワーク）モデルの進化により、すでにリアルタイムでの判定が実現可能になっています。すなわち、AIは内視鏡検査をしているその場で病変発見支援できるまで技術レベルが進歩しており、全世界の臨床現場で必須のツールになると信じています。

世界最先端の技術を維持するために、各自がスキルや視点を高めるための社外活動を奨励しています。具体的には、「書籍・研修費用の補助」「資格受験費用の補助」はもちろん、「オープンソース活動」や「社外ネットワーキング（人脈形成）活動」を支援・補助します。「海外の学会・ベンチャー訪問」にも援助します。

相談の上、ご希望のマシンを支給いたします。

オブジェクト指向、ウォーターフォール、アジャイル、チケット駆動開発、コーディング規約あり

◆ディープラーニングをフル活用
画像認識分野のCNNは世界中で研究が行われており日々進化しています。特に、ディープラーニングによる画像認識レベルは従来の機械学習を超越しており、すでに人間の能力を超えました。これらの成果をいち早く採り入れています。

◆肝となるデータの量と質
AIの開発実務においては、教師データ（AIに覚えさせるデータ）の質と量がカギを握ります。当社は全国の有力病院と数十名の内視鏡専門医の協力を得ているため、良質かつ膨大な数の画像を継続的に集めることができ、かつ、それらを地道な仕分け作業を行うことでAI用画像データベースを構築しています。

◆作業用プラットフォームも自社開発
開発スピードを高めるために業務プラットフォームとなるシステムは自社で開発し、効率良く業務ができるよう改善を続けています。たとえば、医療データの扱いに細心の注意をしつつ協力医師の作業効率を最大化するために「画像匿名化処理ソフト」や「画像仕分けWEBシステム」を開発しました。今後も自社開発の強みをいかして、スピーディーな改善・改良を続けていきます。

【製品開発部門長】37歳
早稲田大学理工学研究科卒、トロント大学留学経験有
前職の警備会社にて、画像処理監視システムを開発に従事