【画像・動画分類 研究・開発／東京大学発ベンチャー】機械学習エンジニア

【開発の面白さ・魅力】
● 経営層直結の小規模チームによる高い機動性
・少人数の開発であり、（良いモデルが発見された場合等）方向修正を含め機動力が高いです。
・上長は経営層に直結しているため、モノ、サービスの購入を行う等の予算執行もスムーズ

● 全システム、自社開発サービスもしくは、１次受けのシステム構築で、自社でコントロール可能な案件のみです。
・協力会社にゴミ分類の実験ラインが存在し、追加の独自正解データを容易に作成可能
・最新のアーキテクチャーをどんどん取り入れます。
・業務システムも含め、開発内容は全て自社設計。
理屈のない改善の未実施、方向の見えない開発はありません。新規開発や改善は、自社の利益、もしくは、顧客の笑顔に直結します。

組織改善PDCAの推進伴走サービス「ソシキスイッチ」（https://www.altpaper.net/ss）
ストレスチェックサービス「ソシキスイッチ ストレスチェック」（https://www.altpaper.net/sc）
紙帳票の自動入力システム「AltPaper」（https://www.altpaper.net/ap）

* エンジニアから要望があった技術書の会社購入
* 試験(IPAの情報系資格)の受検費用について全額助成
* 必要に応じて外部の研修(AWS等)の受講
* プルリク → コードレビューの開発スタイル
*社内勉強会の開催（希望者のみ参加）

開発用PCは予算の範囲内でご自身で選ぶことができます（申し訳ないですがOSはWindows限定です）。
モニターは希望に応じて大型モニターか複数枚の利用が可能です（現状は40インチ程度1枚か、27インチ程度２枚利用が多いです）。
また、機械学習用GPU-サーバ/Cloudサービスは別途用意できます。

◆参考スペック
CPU: AMD の Ryzen 7 ないしは Intel Core i7 のデスクトップ版
RAM: 32GB 以上 ( 一部 64GB の社員あり )
SSD: NVMe 接続 500GB 程度、必要に応じて増設
OS: Windows 10 Pro
【必要であれば】GPU: その時点でのコンシュマー向けGPUのハイエンド(GeForce RTX 3070 Ti等)
Linuxの別サーバにGPUをセットアップすることをお勧めしていますが、Windowsでの実施も問題ありません。

在宅用のPC、モニタは社内用とは別に支給があります。

プロジェクトごとに選択、アジャイル

Docker

PyTorch、pandas、NumPy

論文サーチを行い、好適なモデルの探索を行います。
実装の状況を調査を行い、再現試験を行っていきます。
その後、自社課題の学習データの投入等を行っていき、モデル性能を評価します。

評価のための観点を定義しています。観点項目は面接あるいは面談の際にお伝えできます。評価は技術者の上司が行ないます。
★業務実績によっては、年20％以上の昇給もございます。

・87名(2024年1月現在,アルバイト含む)
・エンジニア：13名

■最高技術責任者　葛上昌司
東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻修士課程修了。
工学系研究科ではX線CTを用いた3次元ひずみ場計測技術の研究に従事している。
Java, Lispを中心に数多くのプログラム言語に精通した当社随一のエンジニア。
画像処理および数値解析のエキスパートであり、独自の発想を元にAltPaperの画像解析システムを設計、構築した。

■チーフアーキテクト　吉田憲吾
東京大学大学院工学系研究科電気工学専攻博士課程修了。
工学系研究科では生物の筋肉の仕組みを取り入れたロボットに関する研究に従事。
大胆な構想を緻密な設計にブレークダウンしてシステムを構築できるアーキテクト。
システム設計およびデータベース構築のエキスパートとして、橋梁検査システム「橋守Eagle-eye」を開発した経験を持つ。

1~2名程度の少人数のチームで研究開発を行います。