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通過ランク:S

19新卒ソフトウェアエンジニア●組込み向けディープラーニングソリューション開発【python/勉強会あり】

正社員
2019年卒
求人メインイメージ
求人メインイメージ背景
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"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。

私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。

超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA
https://leapmind.io/business/ip/

LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies.

Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before.

Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA
https://leapmind.io/en/business/ip/

職種名
19新卒ソフトウェアエンジニア
給与(想定年収)
360万 〜 600万円
(※ 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
C++ Python2
データベース
MySQL
開発内容タイプ

自社製品/自社サービス、B2B、画像処理、機械学習、AI

特徴
服装自由 イヤホンOK 残業30H以内 オンライン面談可 若手歓迎 フリードリンク 日本語がネイティブレベルでなくても可 第二新卒歓迎 既卒可
募集人数
若干名
必須要件
2018年〜2019年に入社可能な方(通年採用)
歓迎要件

下記のいずれか複数の知識や経験がある方は歓迎します

・機械学習/コンピュータビジョンの知識
・数学(線形代数・微分)の知識
・高いプログラミング能力
・OSSなどの開発経験
・ディープラーニング/機械学習に関する知識
・ビジネスレベルの英語能力

求める人物像

・システム全体を見た上で建設的な提案ができる
・チームで開発する際に丁寧な配慮ができる
・強い顧客志向を持っている
・ディープラーニング対する強い興味がある
・現状に満足せずにチャレンジすることに物怖じしない

求める英語レベル

日常会話ができる

選考フロー

paiza(コーディングテスト)

カジュアル面談/通常面接(1~2回)

内定

※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
19新卒◎最先端技術と自社サービス開発に携われる業務環境です!

自社ソリューションである組込み向けディープラーニングソリューションのコア技術を開発していただきます。

https://leapmind.io/business/products/

開発部門の特徴・強み

DeepLearningに関する社内勉強会を定期的に開催し、
全員でナレッジやノウハウを共有する機会を設けています。

また、海外の研究者やエンジニアも多く、
非常にダイバーシティに富んだ組織となっています。
コミュニケーションも日本語と英語が半分ずつくらいです。

技術向上、教育体制

*社内勉強会/輪講会の開催
*書籍、社外勉強会・カンファレンス参加費用の補助制度
*業務に関連する勉強会は、上長の許可があれば業務時間内でも参加可能
*Slackで論文情報の共有(随時)
*社外オープンな勉強会を様々なテーマで不定期に開催

支給マシン

ご希望に応じて支給します。

開発手法

プロジェクトごとに選択

開発支援ツール
GitHub
配属部署人数
4名
勤務地
東京都東京都渋谷区円山町28-1 渋谷道玄坂スカイビル 5F
最寄り駅

各線渋谷駅
京王電鉄井の頭線 神泉駅

給与体系・詳細

年収360万〜600万(12分割)
採用時の評価に応じて変動あり
特定技術領域への顕著な知見を持つ学生を対象に、これまでの実績を総合的に査定し評価します。
対象:卓越したスキルや研究成果、OSS開発実績等

※年収400万の事例の場合
■賃金形態:年俸制/年俸を12分割(月給:約33万〜41万 固定残業代を含む )
■賃金の決定方法:「当社規定により決定」
■基本給:約22万~28万
■固定残業代:45時間分、約9万~12万(超過分は別途支給)

給与(想定年収)
360万 〜 600万円
(※ 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

10:00〜19:00

休日休暇

・完全週休 2日制(土日)
・祝日
・有給休暇(入社半年後に 10日間)
・夏季休暇
・年末年始休暇

諸手当

・通勤交通費支給(上限月額 2万円迄)

昇給・昇格

昇給査定あり:年 2回

保険

各種社会保険完備

試用期間

試用期間 3ヶ月

募集・採用に関する状況
過去3年間の新卒採用者数・離職者数
前年度 採用者数3人 離職者数0人
2年度前 採用者数0人 離職者数0人
3年度前 採用者数0人 離職者数0人
職業能力の開発・向上に関する状況
研修の有無及び内容

社員の成長サポートのため、所属長と部門スタッフが月に1回個別面談を実施し、
コミットメント進捗と今後の方針について確認しコミュニケーションを深めています

企業における雇用管理に関する状況
前年度の月平均所定外労働時間の実績
30.0時間
企業メインイメージ
企業メインイメージ背景

LeapMind株式会社

"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。 私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。 超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA https://leapmind.io/business/ip/ LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies. Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before. Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/
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