募集要項
- 募集背景
- 事業拡大に伴う体制構築
- 仕事内容
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【AI×脳科学】大型研究プログラムに携わることが可能／出社自由・フルフレックス画像認識・エッジAIやVLMなどの最先端AI技術を駆使するリードエンジニア／テックリードをおまかせします。
【職務詳細】
■画像認識／エッジAIソリューション開発のリーディング
・物体検出／セグメンテーション／追跡／OCRなどのモデル設計・学習・評価（PyTorch等）
・データ収集・前処理・評価指標設計、オンプレ／クラウド／エッジへのデプロイ
・エッジ最適化（量子化／蒸留／pruning／TensorRT／ONNX Runtime／OpenVINO／TVM等による高速化・小型化）
■VLM・生成AIの補助的活用
・VLM：画像とテキストの照合／検索／説明（ラベル整合性チェック、検索性向上）
・生成AI：合成データ生成、超解像／インペインティング等のデータ拡張
■プロジェクト提案・技術折衝のリーディング
・顧客課題の構造化、技術調査／検討を通じた最適解の提案（PoC設計、ロードマップ策定、見積／リスク管理）
■社内の技術力強化への貢献
・ナレッジの体系・資産化（設計指針／再現可能な手順／評価テンプレートの整備）
・社内勉強会の企画／登壇、レビュー、ベストプラクティスの標準化
【業務内容変更の範囲】
同社業務全般
- 応募資格
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- 必須
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【必須】
・Pythonを用いた開発経験
・PyTorch等での画像認識モデル開発の実務経験
・エッジ最適化・デプロイの実務経験（量子化・蒸留・pruning、TensorRT／ONNX Runtime／OpenVINO／TVM、Jetson／Qualcomm／Intel／Arm系NPU等）
・カメラ入出力・前処理（OpenCV／GStreamer等）を含む実運用パイプライン構築経験
・AI開発におけるプロジェクト／チームリード経験（要件定義・設計・レビュー・品質／進行管理）
・最新技術のキャッチアップに必要な英語読解・記述
【尚可】
・画像処理（画像認識AI／古典画像処理）に関する知識・開発経験
・VLMの活用・評価経験（テキスト条件付き検索・照合・説明補助など）
・機械学習モデルのデプロイおよび運用（MLOps／監視／継続学習）経験
・Docker／Kubernetes等のコンテナ技術の知識・運用経験
- 歓迎
- ※活かせる経験については上記「応募資格」欄に併記しております
- フィットする人物像
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・複雑な問題を構造化し、速度・精度・メモリの制約下で最適解を導ける高い問題解決能力をお持ちの方
・新しい技術や知識を自ら学び、プロジェクトに積極的に貢献できる自主性のある方
・他職種（PdM／アプリ／インフラ等）と連携し、効果的にコミュニケーションが取れるチームプレイヤーな方
- 雇用形態
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雇用形態：正社員
契約期間：無期
試用期間：有(3ヶ月)
- 勤務地
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東京都 千代田区 神田佐久間町 1-11 産報佐久間ビル 6F
JR山手線「秋葉原」駅徒歩2分
都営新宿線「岩本町」駅徒歩4分
勤務地変更の範囲：採用時の勤務地からの変更はなし
- 勤務時間
- フルフレックス
- 年収・給与
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年収:850万～1200万程度
年俸制：月額708333円
給与:■経験、スキル、年齢を考慮の上、同社規定により優遇
賞与:有
昇給:有
- 待遇・福利厚生
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ウェルカムランチ制度、作業機器選定制度、スマートワーク支援制度、電子書籍購入補助制度
喫煙情報：屋内禁煙
- 休日休暇
- 【年間休日120日以上】完全週休2日制、土日、祝日、会社が指定する日、夏季休暇、冬期休暇
- 選考プロセス
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書類選考→カジュアル面談→一次選考(課題について資料作成、プレゼン)→最終面接
※募集ポジションにより、内容に変更あり
※状況により変更になる場合あり
- キャリアパス・評価制度
- ロジカルシンキングを重視し深い議論ができる社員が多く、部門を超えて質問や知識共有が積極的に行われる環境です。PCの自由な選定やGitHub Copilotの利用など、パフォーマンス向上を最優先に考えた働き方が用意されています。
