求人ID: 37613
応相談
会社概要
1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。
ブログを中心とした「Ameba」をリリース。
その後、新しい未来のテレビ「ABEMA」を開局し音楽ストリーミングサービス「AWA」や、LDHのコンテンツを楽しめる「CL」、競輪を“若者が楽しめるエンタメ“にすることを目指した「WINTICKET」などインターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。
業務内容
BucketeerはABEMA発のフィーチャーフラグマネジメント・ABテストシステムで、ABEMAの開発高速化、仮説検証に大きく貢献してきました。
この開発体験と文化をメディア管轄およびCAグループに広めるために組織的に開発生産性向上のスキーム作りや文化醸成にコミットする全社組織Developer Productivity室へ移管を行い、トランクベース開発の文化やフィーチャーフラグ・ABテストといったプラクティスのBucketeerでの実践方法を広くアウトプットしてきました。今後もBucketeerを通じて、フィーチャーフラグ・A/Bテスト・トランクベース開発のベストプラクティスを社内に浸透させていきます。
また、Bucketeerは2022年9月にOSSとして公開されました。OSS化で市場認知を広げ、多くのフィードバックを獲得してさらなるプロダクト強化に繋げたいとか考えています。フィーチャーフラグ・A/Bテスト領域ではまだこれといったデファクトなプロダクトは存在しておらず、その開発手法も広く定着しているとは言い難いところがあります。それ故に、この領域でデファクトを狙えるチャンスが訪れているとも言えます。
今後は、Bucketeerを通してこの開発文化を当たり前に浸透させていくこと、社内SaaSとOSS開発を両立する難しいチャレンジを引き続き行っていきます。このチャンレンジを担う開発メンバーを募集します。
仕事のやりがい
フィーチャーフラグ&ABテスト基盤を通して、サイバーエージェントの開発生産性の向上へ全社的なコミットに関わることができます。
高負荷なリクエストやデータ基盤のインフラからアプリケーション・各SDKの開発を通して幅広い技術領域で活躍できます。
大きな裁量を持ってプロダクトの競争優位性を高めるための戦略やロードマップを作るプロダクトオーナーシップを発揮できます。
求めるスキル、経験など
必要経験・スキル
開発者の支援に大きな喜びを感じる方、エンドユーザーではなく開発者向けのソリューションに興味があること
Webサービスのシステム設計・開発経験3年以上(BtoB,BtoC問わず)※保守・運用のみは不可
パブリククラウド(GCP, AWSなど)の構築・運用経験がある方
オーナーシップを持ってプロダクトの成長戦略を立案できる方
技術トレンドを追いかけるのが好きな方
歓迎する経験・スキル
トランクベース開発の運用経験
ABテストの運用経験
以下のSREおよびDevOps領域での実務経験:
SRE領域:
Infrastructure as Code (IaC)を用いた構成管理
SLO(Service Level Objectives)およびSLA(Service Level Agreements)の策定と管理
負荷試験の実施とキャパシティプランニング
セキュリティ施策の実装とリスク分析
高度なモニタリングシステムの構築と運用
DevOps領域:
効率的なCI/CDパイプラインの設計と実装
開発生産性向上のためのツール開発または導入経験
Go言語での開発経験1年以上
Kubernetesなどのコンテナオーケストレーションの知識・経験
OSS開発
自身が主導したOSSプロダクトの開発
OSSへのコントリビュート経験
積極的なアウトプット思考
技術者にプロダクトを効果的に利用してもらうためのバリューエンジニアリングスキル
開発コミュニティ運営、勉強会・カンファレンス発表経験
会社概要
1998年の創業以来インターネットを軸に事業を展開し、スマートフォン向けに多数のコミュニティサービスやゲームを提供しているサイバーエージェント。
メディア事業部は2004年にブログを中心とした「Ameba」をリリース。
アバターサービス「アメーバピグ」、「タップル」「CROSS ME」をはじめとするマッチングアプリ、 ビジネスパーソン向けWEBメディア「新R25」や新しい未来のテレビ「ABEMA」を開始するなど、インターネット産業の変化にあわせて様々なメディアサービスを提供しています。
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
メディア事業の横軸組織であるData Science Center (DSC)に所属しながら、WINTICKETのビジネス課題解決に向けてコミットします。主に、プロダクトマネージャーやマーケティングチームといったビジネスサイドのメンバーと密に連携しながら、データサイエンスを用いた効果検証、施策立案、機能設計など事業成長につながる意思決定を推進する役割を担っています。また、事業やプロジェクトの状況によって、施策実行、機能開発、研究開発、事業全体のデータ利活用環境といったデータに関わる幅広い領域を担当しています。
新規ユーザーの獲得や既存顧客の投票最大化といったプロダクトの主要チームの一員として、データサイエンスの領域を牽引し、事業成長を加速させる主力データサイエンティストの役割を担当していただきます。
具体的な業務例1. 新規ユーザー獲得の効率化と競技理解の促進
WINTICKETは、「競輪を若者の新たなエンタメへ」を掲げ、新規ユーザーの獲得による市場拡大と事業成長を目指しています。ユーザーの獲得効率や新規登録後の利用状況を分析・予測し、効果的な獲得戦略に貢献しています。また、登録意向のあるユーザーの登録率を高めるため、登録導線の状態把握、課題発見、施策立案、A/Bテストの設計・実施を担当し事業改善に取り組んでいます。
他にも、競輪未経験の新規ユーザーがより競輪を楽しむための取り組みとして、的中確率の高いレースを予測し、提示する機能をリリースしました。これによって、的中体験に加えて、競輪が持つチーム戦のような競技性の理解を促進され、継続利用につながりました。この予測結果は、「ABEMA」の競輪・オートレースチャンネルのオリジナル番組「WINTICKET ミッドナイト競輪」内でも活用されています。
https://abema.tv/now-on-air/keirin-auto
その後、予測対象の拡張と精度改善をデータチーム主導で実施し、AI予想のアップデート施策につながりました。
https://www.winticket.jp/keirin/column/n4ugtMn1hWayiVERBqWQnC
具体的な業務例2. チェックイン施策のレバー決定支援
2024年にチェックイン機能がリリースされました。チェックイン機能は、チェックインキャンペーン対象のレースが開催されている競輪場に来訪することで利用でき、投票に使えるポイントが付与される機能です。
https://www.winticket.jp/keirin/column/tHMhLp78wN3epXm7Rp6gUE
チェックイン機能による来場者目標の達成のためのポイント決定を支援するため、実施計画の検討やアンケート設計を通した来場予測を担当しています。また、効率的な機能運用を実現するため、来場促進によるユーザー行動の変化や位置情報を用いた不正チェックインの判定・抑制にも取り組んでいます。
具体的な業務例3.競輪選手の体力計算ロジックの構築
2024年にリリースされた「WINLIVE」は、WINTICKETが競輪初心者に向けて競技理解の促進のために企画・開発したこれまでにない新たな映像体験です。主導権を得るためにレース中の隊列がダイナミックに変化する点が競輪の魅力となっている一方で、初心者には状況がわかりづらくなっている課題感に対して、体力という観点に着目して競技理解の促進を目指しています。
https://www.winticket.jp/keirin/column/winlive
この映像の実現のためには、競輪選手の体力がレース中にどのように変化していくかを計算する必要がありました。このとき使うことができたデータは選手の位置情報のデータで、自転車競技に関する研究を調査し、選手同士の位置関係から個々の選手に働く空気抵抗を計算するロジックを中心とした体力計算ロジックを構築しました。
競輪以外へのスポーツへの展開を見据えた動きもあり、スポーツデータサイエンスの分野に継続的に取り組んでいます。
その他の業務について
キャンペーン施策やリテンション施策の効果検証と最適化
過去の不正利用ユーザーの行動パターンからリスク判定する機能の検討・開発
アンケートデータを用いたユーザー観点でのサービス改善
各種施策のA/Bテストの設計・実施
ダッシュボードやBIツール活用環境の改善検討
事業全体のデータ利活用成熟度向上のための取り組み
といった様々なプロジェクトがあり、データチームからの提案で始まるプロジェクトも増えつつあります。
現在利用している主な環境、言語・ライブラリ、ツール
プログラミング言語: Python, R, SQL
インフラ: Google Cloud Platform (BigQuery、Vertex AIなど), Docker
開発支援ツール: GitHub, GitHub Copilot, VSCode, Cursor, ChatGPT Enterprise
BIツール: Tableau
チームの文化や体制、働く環境について
Data Science Center (DSC)、はメディア事業のデータ活用を促進する横軸組織で、40名程度のデータ職種のメンバーが所属しています。多くのメンバーがそれぞれの担当事業を持ち、事業のグロースをデータで推し進める役割を担っています。本ポジションでは、DSCに所属し、WINTICKETを担当するメンバーを募集しています。
WINTICKETの開発チームは70名程度で、そのうちエンジニアは40名程度になります。事業のグロースを推し進めるために高い主体性を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自身の職域を超えて開発に取り組んでいます。DSCからWINTICKETを担当するデータチームのメンバーも、開発チームの一員としてWINTICKETのカルチャーのもとで業務に取り組んでいます。
データチームの構成や雰囲気
WINTICKETのデータチームは現在8名で、5名のデータサイエンティスト、2名の機械学習エンジニア、1名のデータエンジニアが所属していて、メンバーの半数が3年目までの比較的若いチーム構成になっています。前述したように、横軸組織に所属しながらも、各メンバーが事業のグロースを推し進める主体性を持ち、WINTICKETの事業目標達成のためにコミットしています。
また、データチーム内でのレビューやDSCで行われている分析事例の共有会を通して、品質を高めると同時に他サービスでの知見を自身の担当事業に活かすような動きにもつながっています。
WINTICKETで働くデータチームのエンジニアの登壇資料
競輪選手の体力を視覚化するための物体認識とデータサイエンスの融合
https://cyberagent.connpass.com/event/319045/
新しい映像体験WINLIVE競輪選手の体力を可視化するテクノロジーとその裏側
https://cadc.cyberagent.co.jp/2024/sessions/winlive-sensing/
競輪の視聴体験を変えたWINLIVEの技術:「選手体力の可視化」で直面した課題とは
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=31308
求めるスキル・経験など
必須スキル
数学・統計学・経済学・データサイエンスいずれかの深い専門性
Python、Rなどを用いたデータ分析の実務経験(3年以上)
SQLを用いたデータ抽出・加工の経験
機械学習アルゴリズムの理解と実装経験(例:回帰分析、分類、クラスタリング)
ビジネス部門との連携経験と、分析結果の報告・提案能力
歓迎スキル
クラウドプラットフォーム(AWS、GCP、Azureなど)の実務経験
チームマネジメントやプロジェクトリーダーの経験
公営競技分野やスポーツ分野での実務経験
求められるマインド
高いオーナーシップと主体性を持ち、ビジネス課題の解決に取り組める方
新しい技術や手法、ドメイン知識に対して積極的にキャッチアップを行う姿勢を持つ方
「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方
チームでの協働を重視し、他職種と円滑なコミュニケーションができる方
AIローカライズセンター設立背景
世界から注目を集める漫画やアニメをはじめとした日本コンテンツの海外展開においては、翻訳のプロジェクトチームによる徹底的なキャラクターや文脈の理解、原作の一貫性を担保するためのルール制定、写植作業者(レタラー)による文字入れや作画修正、ネイティブによる翻訳チェックといった膨大な翻訳工程が必要であるとともに、原作者の意図や原作の世界観を損なわずに、展開先であるその国の文化や特性も考慮してローカライズしていくことが重要です。
さらに、各国の文章読み順への最適化や縦読みフォーマットへの変更および、最適なオンラインプラットフォームでの販売方法の検討など、販売チャネルの多様化に伴う関係各所との権利調整やプロモーション企画など、海外特有のデジタルマーケティング戦略の策定と実行が必要となってきます。
そこで当社AI事業本部は、これまで培ってきたAI研究・開発力とデジタルマーケティング力の強みを活かすべく、AIを活用し漫画などの海外展開に向けたローカライズを支援する専門組織「AIローカライズセンター」を、2024年6月に設立いたしました。
サイバーエージェントが取り組む理由
当社は「広告効果の最大化」を戦略として掲げており、2016年にAI研究開発組織「AI Lab」を設立するなどAI研究と社会実装に必要な開発力を高め、強みとするデジタルマーケティング力を磨いてまいりました。
また、大学との産学連携を積極的に推進し、AIで広告効果を最大化する「極予測シリーズ」を提供するなど、AIを活用することでクリエイターがより広告効果の高いクリエイティブ制作を行えるような業務支援にも向き合ってまいりました。
2023年11月には広告クリエイティブ表現に特化した独自日本語OCR(光学文字認識)モデルを開発するなど、複雑化するクリエイティブ内の文字フォントやレイアウトに対し高精度な文字認識を実現しています。さらに近年は日本語LLMの開発にも取り組み、2023年5月にはCyberAgentLLMを商用利用可能なオープンソースとしてリリース。2024年7月にはバージョン3※も一般公開するなど自然言語処理技術発展への貢献に努めています。
※ NIKKEI Digital Governanceと米Weights & Biases による共同調査(2024)によってChatGPTやClaude、Geminiに次ぐ性能と認定され、日本語LLM比較において、 日本国内で最高水準のモデルとして評価されています。
<参考>
効果を出すAI - サイバーエージェントのAI研究とビジネス実装力
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=25475
効果を出す「AIの共同研究」東京工業大学 奥村・高村研究室と創る自然言語処理の未来
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=25604
AI Lab 「CVPR2024」にて4本の主著論文採択
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=30072
産学連携先一覧
https://research.cyberagent.ai/academic-relations/
事業内容
・日本エンタメ作品のローカライズ化におけるデジタルマーケティングの戦略策定および実行支援
・原作者はもちろん、作品に携わる翻訳者や写植者、編集者など全てのクリエイターの作業をサポートするAI技術の研究・開発
・当社がこれまで取り組んできた高度な自然言語処理技術を応用した、配信国や地域の文化や特性を考慮した表現方法および多言語対応や文脈理解などへの研究 等
これらのAI技術の研究・開発に一緒に挑戦していただける方を募集しています。
業務内容
漫画のローカライズ性能を評価・改善するアルゴリズムの開発に取り組みます。
CVの専門性を活かしていただきながら、セリフ等のテキスト情報と組み合わせた高度な技術課題に挑戦していただきます。
<例>
・ページ内のコマ、テキスト、フキダシ、オノマトペ、物体などの検出
・オノマトペの文字認識
・文字の除去と除去領域の生成
・ページ内のオブジェクトの関係のグラフ化(SGG) 等
募集要項
【必須スキル】
・機械学習、画像処理についての専門知識と実務経験
・Pythonを使用したデータの分析変換、モデルの実装の能力と実務経験
・PyTorchやTensorFlowなどの機械学習フレームワークの実務経験
・LLMに関する専門知識
【歓迎スキル】
・CVに関する国内外での論文投稿、発表、登壇実績
・AI関連のCV以外の分野の専門知識、特にNLP領域の経験
・物体検出、セグメンテーション、深度推定など、特定タスクの高度な専門知識・経験
・画像処理や幾何学処理に関連するアルゴリズムの最適化の経験
・GPUに最適化されたプログラミングの開発経験
【マッチする人物像】
・漫画が好きな方
・日本の漫画を海外に発信することに関心がある方
・漫画というマルチモーダルなコンテキストの自然言語処理に興味がある方
ポジションの魅力
◆最先端の技術/研究を活用した開発経験
日本有数のAI研究組織 「AI Lab」に所属する、機械学習 / 強化学習 / 画像処理 / 自然言語処理 / LLM など幅広い研究分野のトップランナーとともにプロジェクトに参画することも多く、最先端の技術を応用して事業成果を生み出す経験が得られます。
<参考>
研究開発組織「AI Lab」
https://research.cyberagent.ai/
サイバーエージェントのAI活用紹介「AI / Data Technology Map」
https://www.cyberagent.co.jp/techinfo/info/detail/id=26111
◆マルチモーダルなAIプロダクトの自社開発
当事業は自社プロダクトのため、「ユーザーに届けたい本質的な価値」を軸に
最適解をチームで探求しながら大きな裁量をもって開発に挑めます。
創業以来インターネット広告を生業としてきた弊社の大規模なデータや、画像 / テキストなどマルチモーダルなデータを扱いながらプロダクトへ応用する技術を磨けます。
◆社内屈指の技術組織、AI事業本部
組織全体の7割以上が技術職で構成されているAI事業本部に属しています。
技術者向けのキャリア支援、評価制度、カンファレンス補助などの環境整備に積極投資しております。技術が好きなエンジニアが多く、新しい技術へのチャレンジも活発なため、技術を磨きながら理想のキャリアを描いていきやすい環境です。
▽「NVIDIA DGX H100」を国内初導入
https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28484
配属組織について
コアクリエイティブ本部
ゲーム開発に関するクリエイティブ部分を専門に担当している組織です。
事業部(SGE)各社が持つ多様な案件に横断的に関われる点や
サービスに長期的に深く関わることができます。
参考▼
https://www.cyberagent.co.jp/service/game/
https://www.cyberagent.co.jp/ir/superiority/game/
仕事内容
サイバーエージェントグループの新規開発中のスマートフォンゲームにおける、
キービジュアル等のデザイン制作を担当していただきます。
※ご応募時にはポートフォリオの提出をお願いいたします。
ゲーム・エンターテイメント事業部(SGE)について
当社はメディア、広告、ゲーム事業を主軸としたインターネットサービスを展開中。
(昨年度実績で 売上約8029億/従業員数約7850名/グループ会社数約119社)
中でも、ゲーム事業部(SGE)は、現在約1700名。計9社のグループ会社で構成され、
スマホゲームを主軸に、グッズ企画・EC・グローバルマーケティング・
NFT・DX・プログラミング教育事業等を展開中。
各社独自の経営をしながらも、各社間で強固に連携し合う独特な文化を持つ組織です。
事業部(SGE)の特徴
①豊富なパイプライン・新規事業へのチャレンジ
運用・開発タイトル多数/ゲーム以外の新規事業多数。スマホゲームに関しては他社人気IPや・自社オリジナルのタイトルを含めパイプラインが豊富です。
(タイトル事例)
・株式会社QualiArts
→https://qualiarts.jp/product/
・株式会社サムザップ
→https://sumzap.co.jp/service/
・株式会社Colorful Palette
→https://colorfulpalette.co.jp/service/
②適材適所の人材戦略・抜擢文化
中途・新卒、年齢や立場に関わらず、事業環境の変化、個人の成長ビジョンに合わせて、積極的でポジティブな配置転換や新規ミッションの開発、昇格等を実行。入社3年以内での技術責任者への抜擢や、企画職(ディレクターやプロデューサー)への挑戦等。
③ワークライフバランス
徹底した労働時間の管理、女性の長期活躍サポート制度、パパ社員の育休(実績複数)
社内副業・社外副業制度 等々。多様なサポート制度が充実。
④各社・各PJT・各部門 をまたいだ柔軟でタイムリーな組織連携
各社間の垣根なく、年間で50本以上開催されるナレッジ共有会・勉強会や、
組織活性イベントの開催等、シナジーを生み出すための多様な取組みが多数
サービス企画、開発、マーケティング等、多様なシーンで各社ノウハウを学び得ることが可能。
【SREエンジニア】 \世界No.1ヒットを記録したゲームの運営・開発/ ※リモートワークOK!
▼『最高のコンテンツ基盤、競争力のある開発力、あくなき挑戦で実現へ』
あなたには当社が開発するゲームにおいて、SRE(Site Reliability Engineering)のエンジニアとしてゲームコンテンツ全体の信頼・安定性を支える開発運用業務をご担当いただきます。
▼特徴
・国内だけでなく、海外でもトップクラスのヒットタイトルを生み出している企業です。
・2020年4月より在宅勤務を恒久的に制度化! 「ホームスタイル」を基本とするハイブリッド体制で、柔軟かつ多様な働き方と業務管理を両立しています。
・各種手当(リモートワーク手当や家賃補助など)や全社員へのiPad支給、コミュニケーション活性化制度など福利厚生も充実しており、働きやすい環境です。
▼入社後のキャリアパス
これまでのご経験やスキルに合わせて、SREエンジニア(リーダー)としてチームの中心となって活躍していただくことが可能です。
新規・既存コンテンツサービスの信頼性・効率性を向上させるために、インフラだけに留まらずアプリケーションまでの幅広い知識・技術を得る事が出来ます。
■仕事内容
【具体的な業務内容】
新規タイトルの開発支援および既存タイトルの改善・運用業務
・サーバのパフォーマンス向上
・ミドルウェアの可用性の維持と向上
・ミドルウェアのパフォーマンス向上
・ログ分析の基盤構築と運用
・サーバ、デプロイ環境の整備
・開発環境などの整備
・セキュリティの強化
・ベンダーマネジメント
【仕事のやりがい】
新規・既存コンテンツサービスの信頼性・効率性を向上させるために、インフラだけに留まらずアプリケーションまでの幅広い知識・技術を得る事ができる、非常にやりがいがある仕事になります。
また大規模開発におけるシステム運用の自動化・効率化を推進し、開発効率を高めることで、サービスの品質・コスト・デリバリーを改善し、全てのステークホルダーの信頼を得る事が出来ます。
BtoCサービスですので、ユーザーから直接フィードバックを受ける事ができ、日々の業務の励みにもなります。
常に最新の知識や技術を追い求め、そして柔軟かつ迅速な対応を求められるため、技術や活躍の幅が広いエンジニアとしての成長に繋がります。
会社概要
2019年4月にリリースした「WINTICKET」は、株式会社サイバーエージェントの子会社で、競輪・オートレースのインターネット投票サービスを提供しています。
WINTICKETでは「競輪を若者の新たなエンタメへ」を中期にかけてのビジョンとして掲げ、業界イメージのリブランディングと新たなユーザー体験の提供を目指しています。
現在は、競輪業界No.1として業界を牽引する立場となりました。
これからも高いプロダクト品質と、それを支える技術で業界全体に革命を起こすべく、サービスグロースを一緒に推進してくれる仲間を募集しています!
ABEMA 会社説明資料は以下のリンクより全ページをご覧いただけます。
ABEMA 会社説明資料
業務内容
スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。
機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。
技術応用例は以下の通りです。
└ レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など
想定する画像認識技術は以下の通りです。
└ 物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど
具体的な事例
https://www.cyberagent.co.jp/way/list/detail/id=31308
チームの文化や体制、働く環境について
チームの文化や体制
現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程で、スポーツ映像チームは10名ほどになります。
各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。
また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。
各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。
今後は、ABEMAと相性が良いその他のスポーツにも関与していく方針となっております。
また、競輪やオートレース領域でも、まだまだやりたいことがある状況です。
CVエンジニアとしてのやりがい
自社サービスのための技術開発を担当するため、プロダクトの付加価値を高めるための新たな機能は、基本的にメンバーから声が上がり、最終的にPdMと決定していく流れになります。
企画から研究開発・運用まで自社チームで取り組むことができ、開発した技術をスピーディに実サービスで運用可能です。
環境
土日祝日休み 平日週5日 10:00~19:00
原則週3日出社、週2日リモートワーク(相談可)
コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用
定期的な1on1
交流ランチ
求めるスキル・経験など
必須スキル
画像認識に関する業務での開発経験 (3年以上)
DNN含めた学習ベースの画像処理の知識と経験
└ OSSのコードを動かしただけでなく、自身でデータセット構築から学習および評価まで行ったことがあること
PythonおよびC/C++の業務での開発経験 (3年以上)
英語で文献調査が可能な程度の読解力
歓迎スキル
関連分野での国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
コンピュータサイエンスもしくは関連領域での修士・博士の学位
フィルタリングや幾何学的変換などの古典的な画像処理の知識と経験
センサーキャリブレーションの経験
CUDAなどのアクセラレータを用いた画像認識モデルの高速化経験
実問題に即したデータ取得方法の設計やデータセット作成の経験
GitHubを利用したチーム開発経験
AWSやGCPのクラウド使用経験
Dockerなどのコンテナ型仮想化技術の使用経験
ML Ops の設計・実装・運用経験
下記の実務経験がある方はぜひご応募ください!
エッジ系CVエンジニア
センサーまわりの経験
カメラの内部・外部パラメータのキャリブレーション、データの送受信、DepthカメラやLiDAR, Rader, イベントカメラといったRGBカメラ以外のセンサーの取り扱い
ロボティクスに近い経験
SLAMやvSLAMといったロボット系の認識タスクや、ROS/ROS2を使用した制御経験など
エッジデバイス向け認識モデルの最適化経験
Intel, AMD, Qualcomm(, Nvidia) などのSoC向け認識モデルの最適化経験
サーバ系CVエンジニア
ML/CV系の本番アプリケーションの開発・運用経験
求められるマインド
自らの頭で考え、自走し、成長できる方
市場を一緒につくっていく意志があり主体的かつハングリーな方
「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方