【機械学習リードエンジニア】当社第二創業期を担うエンジニア/東大出身創業者 web/オープンSE

企業名 株式会社ＭｉｎＤ ｉｎ ａ Ｄｅｖｉｃｅ 求人名 【機械学習リードエンジニア】当社第二創業期を担うエンジニア/東大出身創業者 仕事の内容 当社技術顧問や他のエンジニアメンバーと協働しながら、独立した開発テーマに存分に取り組んでいただく予定です。 ■機械学習を用いたサービス・アプリケーション開発のリード ■機械学習モデルの開発及びチューニング ■AI学習向け基盤(MinD Engine)の構築 ■開発スコープ・仕様検討 ■GPUをニューラルネットワークの学習に利用したり、deep learningフレームワーク（PyTorch、Tensorflow等）を業務で使用したりします。 募集職種 【機械学習リードエンジニア】当社第二創業期を担うエンジニア/東大出身創業者

必要な経験・能力等 【必須】 ■機械学習を用いた業務経験が2年以上■チーム開発の経験 【歓迎】■C++/C#/Java/Go/Rustのいずれかを用いた開発経験 【キャリアステップ】将来の幹部候補としてお迎えさせていただき、会社を代表する機械学習エンジニアとしてご活躍頂くことを期待しています。 【魅力】顧客はNTT東日本や九州電力、住友電工など全て大手企業で、一つ一つのプロジェクトが高難易度で取り組みがいのある案件になっています。また、会社としても第二創業期のため、自由に新規事業を創り上げることが出来る一番面白いタイミングになっています。 学歴・資格 学歴：大学院 大学 高専 語学力： 資格：

配属先情報 フルタイム、パートタイム合わせて13名のエンジニアがおります。 技術顧問：渡辺正峰 東京大学大学院工学系研究科准教授

東京都豊島区南池袋1-16-15　ダイヤゲート池袋5F　※現在はフルリモート勤務 株式会社MinD　in　a　Device 予定勤務地 東京都豊島区 勤務地 勤務地① 事業所名：本社 所在地：東京都 豊島区 南池袋1-16-15 ダイヤゲート池袋5F ※現在はフルリモート勤務 最寄駅：JR 山手線 池袋駅 喫煙環境：屋内全面禁煙 備考：[就業場所の変更の範囲:なし] 転勤：無

月給50万円～100万円 想定年収 600万円～1,200万円 雇用形態 正社員 期間の定め：無 賃金形態 形態：月給制 備考：月給￥500,000～￥1,000,000 基本給￥405,000～￥810,000 固定残業代￥95,000～￥190,000を含む/月 ■賞与実績:制度無し 諸手当：残業手当（固定残業代制 超過分別途支給） 試用期間 有 期間：3ヶ月 備考：変更無

フレックスタイム制度 就業時間 （1日あたり所定労働時間08時間）フレックスタイム制あり（コアタイム無） 休憩：60分 残業：有 備考：固定残業代の相当時間：30.0時間/月

休日 休日：120日 （内訳） 完全週休二日制 土曜 日曜 祝日 夏季5日 年末年始5日 その他（産前産後休暇、育児休暇、慶弔休暇等） 有給休暇：有（10～20日）（基本的にいつでも取得できます。）

【保険制度】 ・雇用保険 ・労災保険 ・健康保険 ・厚生年金 制度、設備 在宅勤務 （全従業員利用可） リモートワーク可 （全従業員利用可） 副業OK （全従業員利用可） 時短制度 （全従業員利用可） 自転車通勤可 （全従業員利用可） 服装自由 （全従業員利用可） 出産・育児支援制度 （全従業員利用可） ストックオプション （全従業員利用可） その他制度 退職金：無 社会保険：健康保険 厚生年金保険 雇用保険 労災保険 寮・社宅：無 その他制度：定期健康診断実施、人間ドック実施、GPU電気代補助

試用期間あり 試用期間3ヶ月。

採用企業情報・求人取扱いエージェント ■求人取扱いエージェント リクルートエージェント https://www.r-agent.com/ ■採用企業情報 事業内容：深層学習モデルの一種である「生成モデル」に独自の機構を盛り込むことで「現象の論理的な理解」と「データからの学習」を高度に融合し、認識や未来予測の精度を飛躍的に向上させる次世代型AIの開発 設立：2018年12月 代表者：代表取締役社長ＣＥＯ 山下 公平 従業員数：15人 資本金：16百万円 株式公開：非公開 主な株主：渡邊 正峰 鎌田 富久 松尾 豊 本社所在地：〒171-0022 東京都豊島区 南池袋１－１６－１５ ダイヤゲート池袋 ５Ｆ その他備考・企業からのフリーコメント：当社は2018年12月に創業した大学発のベンチャー企業です。当社技術顧問で、脳神経科学が専門の現東大准教授による、意識に関する長年の研究成果を技術背景とし、究極の認識システムを実現する深層学習モデルの一種である「生成モデル」（1993年に提案された脳の認識機構モデルで、GANとはアプローチが異なるもの）の工学実装および事業応用（下記参照）、さらには、生体脳―機械の接続事業（近日中に内容公開予定）に取り組んでいます。現状の計算機能力や知見ではその工学実装が困難である中、当社独自の技術（特許出願済）によってそれを可能とし、下記に挙げるような深層学習の課題を解決することが出来ます。(1)大量の訓練データが必要であり、データが少ないと学習が困難 → 少数データで学習可能(2)視覚認識における光源情報や真のテクスチャなど、現実世界で真値を得ることが難しいものに対する学習をすることは困難 → 真値を学習することが可能(3)結果に至る仕組みを人間が理解することが困難 → 結果の説明性を担保可能本モデルの利用が期待される領域は、医療・ヘルスケアをはじめ、スマートシティ、自動運転、宇宙・航空など、高度な専門性が必要とされ、かつ市場の成長が著しい分野であり、既に大手企業などと提携を行なっています。 決算情報：決算期 売上高 非公開 経常利益 非公開 ※決済単位：単体

• 業界未経験歓迎
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