データベースエンジニア
AIスタートアップのデータサイエンティスト/ソフトウェア/機械学習エンジニア/1000万目指せる
の転職・求人情報はすでに掲載終了しております。(掲載期間2月6日~2月19日)
※ 掲載時の募集要項はページ下部よりご確認いただけます。
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掲載時の募集要項(掲載期間:2025/02/06 ~ 2025/02/19)
データベースエンジニア
AIスタートアップのデータサイエンティスト/ソフトウェア/機械学習エンジニア/1000万目指せる
ベンチャー企業
管理職・マネジャー
マネジメント業務なし
新規事業
英語力不問
転勤なし
土日祝休み
募集要項
募集背景
-
当社では、現在主流のAI技術であるディープラーニングが抱える、大量の学習データが必要、AIの意思決定の過程がブラックボックス、学習フェーズでクラウドへの接続が必要といった課題に対して、独自のAI技術での解決を目指しています。
医療・産業分野での様々なプロジェクトが動いており、今後のさらなる事業拡大を見据え、データサイエンティストを増員募集いたします。
仕事内容
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機械学習によるデータ解析を使って、医療・ヘルスケア分野およびスマートファクトリ分野の課題を解決するデータサイエンティストを募集しています。
ハカルスでは機械学習としてディープラーニング以外の手法も積極的に利用しており、第一人者である東北大学の大関准教授をアドバイザーに迎えて、「スパースモデリング」を中心とした解釈性の高いデータ解析サービスを提供しています。
・少量の学習データ
大量のデータ(ビッグデータ)を必要とせず、ディープラーニングの1/100・1/1000のデータ量でも分析精度が高いAIを構築します。不良品データ(不正解のデータ)がなくても少量の教師データ(正解のデータ)でAIが構築できます。
・説明可能なAI
ディープラーニングに見られる、分析のプロセスがブラックボックス化する課題を克服し、AIの回答に高い説明性・解釈性があります。
・最小の計算資源
AIを稼働させるための消費電力が、ディープラーニングに比較して1/100以下のエコなAIです。
【業務内容】
・クライアントへの課題ヒアリング
・PoC の実施とレポートの作成、データ取得方法の提案
・データエンジニアリング基盤の構築・運用
・予測や識別、画像解析等のモデル開発
・サービスへの組み込み
・独自の「スパースモデリング」技術を用いて、医療・産業分野の課題解決に携われる
現在、神戸大学を始めとする各大学との共同研究や製造分野での共同開発など多数のプロジェクトが進行中。関われる領域は多岐に渡り、医療・産業分野の多様な企業のデータを扱うことができます。
解析だけではなく、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、プロジェクトを進めています。
【開発環境】
・Python 3.x
-pandas / NumPy / SciPy / scikit-learn / scikit-image / seaborn / opencv / spm-image (自社開発 OSS )
・Jupyter
※データ解析はいわゆる Python + Jupyter でやっており、プロジェクトの内容にあわせて他のOSSを組み合わせたり、自作したりしています。
応募資格
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- 必須
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機械学習エンジニア経験1年
雇用形態
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正社員
ポジション・役割
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AIスタートアップのデータサイエンティスト/ソフトウェア/パッケージベンダ
勤務地
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東京都/京都府(いづれか選べます)
勤務時間
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9:00~18:00
年収・給与
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年収 1000万 ~ 1,050万円
待遇・福利厚生
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・社会保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
・通勤手当(全額支給)
・RELO CLUB
・定期健康診断
・フリードリンク
・セミナー・勉強会への参加補助
・住宅手当(5,000円/月※徒歩、自転車通勤圏内の方)
・子育て支援手当
・セミナー・勉強会への参加補助
・リモートワーク制度
・希望のMac / PC・オフィスチェアを選択可能
・Machine Learning Meetup KANSAI(当社共催の機械学習エンジニア向けコミュニティ)での登壇が可能
・受動喫煙対策あり(社内禁煙)
休日休暇
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・完全週休 2日制(土・日)、祝日
※年間休日 120日以上
・年次有給休暇(入社時 3日付与、更に 6ヶ月後 7日付与。半日単位での取得可能)
・夏季・年末年始休暇
・年間 5日の有給自由取得
・帰省休暇(日本国外に居住地がある場合に別途付与)
・慶弔休暇
・結婚休暇
・産前産後、育児休暇
・介護休暇、介護休業
・子の看護休暇
・育児目的休暇
会社概要
社名
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非公開
事業内容・会社の特長
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「京都から世界へ」グローバル展開を見据える AI スタートアップ、スパースモデリング AI を駆使し、医療・産業のあらゆる課題を解決します。
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