その他エンジニアの上場企業の転職・求人情報(2ページ目)

【概要】フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、様々な課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】・自動運転を実現するためのソフトウェア開発・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発）・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置)・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発・金融系システム（デリバティブプライシング）開発【プロジェクトのやりがい】・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

フィックスターズでは、自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っていることが特徴です。【具体的な職務内容】・リアルタイム処理を考慮した自動運転ソフトウェアの開発・移植・高速化・自動運転システムの製品化開発・自動運転アルゴリズムの研究開発・クラウドと連携したコネクティッドシステムの実現【案件例】・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化・車両センサーデータを用いた車両挙動分析・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発【プロジェクトのやりがい】・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる・自身の技術を発揮して、自動運転の製品化実現に携わることができる・自動運転車に採用される最新半導体アーキテクチャにいち早く、　かつ深くまで接することができる・最新論文の調査、実装、改善を通して最新技術を常に追いかけることができる・ソフトウェア高速化・コンピュータビジョン・深層学習等の各技術の　スペシャリスト達と技術を共有することで、スキルアップできる【開発環境】開発環境：C・C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・モビリティ関連（自動運転、交通関連）クラウドプラットフォーム：Amazon Web Serviceインフラ管理：DockerAI・データ分析：PyTorch・matplotlib・NumPy

【概要】フィックスターズでは暗号化、セキュリティプラットフォームの開発,高速化をしております。この新規アルゴリズム実装及びシステム開発を行っています。このプロジェクトを通じて最適なハードウェアアクセラレータの提案、開発を行っております。【具体的な職務内容】・脅威モデリング、セキュリティ要件定義、POSIX準拠OS環境構築開発・TEE実装、評価・多層分離環境構築・カーネル実装、ドライバ、ファイルシステムの実装、高速化【開発環境】開発環境：C・C++・Rustその他開発環境：Linux・UNIX・TEE・VM・QNX・AGL開発支援ツール：Git・GitHub・GitLab開発手法：アジャイル・スクラム・グローバルチーム（多国籍メンバー）開発内容タイプ：B2B・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）

【概要】フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、機械学習アルゴリズムを利用したソフトウェア及びソリューションの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。【具体的な職務内容】お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。【プロジェクトのやりがい】・急成長するビッグデータ/AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です・常に最先端の技術に触れることができる【開発環境】開発環境：C++・Python3その他開発環境：Linux開発支援ツール：Git・GitLab開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習AI・データ分析：pandas・scikit-learn・matplotlib・NumPy

事業横断でサービスの改善/開発を行います。主にサービス横断で利用される機械学習エンジンや機械学習がコアとなる新規サービスを担当します。【具体的な業務内容】機械学習とコンピュータサイエンスを用いて、プロダクト開発（企画・開発・運用）を行います。■機械学習技術を用いたwebサービス体験改善エムスリーが提供するサービスを改善するためのアルゴリズムの開発を担当しています。 （例：コンテンツのレコメンデーション、メールマガジンのパーソナライズ、検索アルゴリズムの改善）■機械学習をコアとした新規サービスの開発機械学習がコア技術となるような新規サービスの企画・開発を行っています。 （例: 医師の情報収集を助けるための専門性の高い文章の要約・翻訳・キュレーション、社員の健康診断情報からの健康リスク予測、症状からの希少疾患の検索）■医療現場で利用されるサービスの開発電子カルテ事業との連携や医療機器（画像診断、患者向けアプリケーション）の開発など、診療の現場で医療従事者が直接利用するMLプロダクトを開発しています。【ミッション】AI・機械学習を活用して医療の質を向上させる。適切な対象者に適切な情報を適切なタイミングで届けることが医療発展のキーと考えており、機械学習の活用により達成できると信じています。【本ポジションの魅力】■医療系のデータ（テキスト、画像、動画）があり、それらを用いたアルゴリズム開発が行えます。■少人数で多くのサービスをサポートしており、機械学習システムの企画から開発まで裁量を持って行えます。■チームで独立したKubernetesクラスタ上のマイクロサービス基盤を運用しており、モデリングだけでなく運用改善まで含めた経験を積めます。■ビジネス側の担当者もデータ分析/機械学習の活用に理解があり、新規アルゴリズムを積極的に導入できます。【組織構成】エンジニアリンググループ　AI・機械学習チーム機械学習エンジニア7名、ソフトウェアエンジニア5名（含 Ph.D.保有者複数）エムスリーの幅広いプロダクトのKPI向上を継続的に行っており、経営的な観点からも期待されています。皆ベンチャーマインドが高く、機械学習・AIでビジネスを加速する情熱的なチームです。【その他】■技術スタックマイクロサービスで多くのプロダクトを開発しているため、一例ですが、以下のような技術を利用しています。言語: Python / GoFW: PyTorch / Goa / gokartチャットツール: Slackソースコード管理: GitLab基盤技術 & IaC: BigQuery / GKE / Looker / Terraform / ElasticSearch機械学習領域: レコメンデーション / NLP / CV / オンライン最適化 / AutoML

【募集背景】AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に同社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、200社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション（以下「DX」）を実現してきました。創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出する、同社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。【業務内容】プロジェクトマネージャやエンジニアと連携しながら、データサイエンス技術を駆使して、お客様の経営課題/事業課題を解決に導いていただくポジションです。■データ分析、モデル作成・データ要件の整理、技術スタック選定・データの前処理、EDA、可視化・最適な手法の調査、選定・モデルの作成、精度性能評価　-ディープラーニングを含む機械学習(画像・自然言語・構造化データ)　-統計解析・因果推論などの統計モデリング　-数理最適化などの数理モデリング■エンジニアと連携したモデルの商用実装■定期的なモデルのパフォーマンス評価、パフォーマンスの維持・向上■プリセールス活動、提案内容レビュー・受注前のプロジェクトにおける顧客との折衝、プロジェクトの要件整理・整理した要件に基づく、提案内容のレビュー、実現可否判断■技術の横展開・技術ブランディング・実装ロジックの汎用化およびプロダクト化・技術ナレッジの公開（勉強会・Meetupなどへの登壇、テックブログの執筆など）【ポジションの魅力】■プリセールス 等、受注前から顧客との折衝にも参画することで、分析・実装にとどまらず、顧客の課題を定義する上流工程から携わっていただくことができます■多岐にわたる『事業課題』『データ』『技術』を扱います。そのため、幅広い技術や経験を積むことができます。・参考①：技術スタック（https://stackshare.io/abeja/abeja-datascience）■ABEJA（豊富な知見） × 大手企業（莫大なデータ/リソース/キャッシュ）という座組みだからこそ、面白いテーマに取り組んでいただくことが可能です。■Kaggle Days World Championship優勝者をはじめとし、優秀な人材が揃っている。・参考：Kaggle Days World Championshipで優勝した話（https://tech-blog.abeja.asia/entry/kaggledays-champion-202211）』■勉強会やレビュー会などを開催するなど、学び合う文化や環境が整っています。・参考：Data Scienceチームの成果を最大化するための取り組み（2022年版）（https://tech-blog.abeja.asia/entry/advent-2022-day23）■外国籍の社員も在籍しており、ドキュメント作成や会議、チャットなどは、基本的に日英両方を利用しています。そのため、英語を活用して業務を推進する経験が得られます。＜将来的に目指せるキャリアイメージ＞ABEJAにて以下のようなロールで事業を牽引データサイエンスのスペシャリストデータサイエンス組織の責任者技術に強いプロジェクトマネージャー事業会社のデータサイエンス部門の責任者大手企業のCDO（Chief Digital Officer）【必須要件】※続き・LLMや生成系AI 等、新しい技術に対しての知識キャッチアップをされている方　∟実務上での当該技術を扱った事があれば尚可・業務内容に関わる論文、技術文献の調査・実装能力

【東証市場上場、国内最大手の地図情報会社。「ゼンリン住宅地図」は全国市区町村の約99％をカバーし社会インフラの一端を担っています】■ミッションIoTや5GといったIT技術革新により、自動運転、スマートシティなどが普及する世の中においては、地図データベースもリアルタイムな整備・更新が求められます。AI技術やビッグデータの解析・分析技術を用いて、地図整備・更新の自動化や省力化を目指した研究開発を行うことがミッションです。■職務内容機械学習や深層学習を地図作成に応用する研究・ソフトウェア試作による概念検証実用化のためのシステム開発■開発環境：言語（フレームワーク含む）：Python, PyTorch, Jupyter, OpenCVほかOS（仮想環境含む）：Linux, Docker, AWSほかDB：特に決まった環境はありません。■組織構成：20代後半から30代前半の若手メンバーから構成される組織です。近年は、深層学習のように新しい技術に取り組むため中途採用にも力を入れています。福岡、長崎、戸畑で合計10名程度の組織です。■職務の魅力：地図データベースは応用範囲が広く、自動運転やスマートシティなど、次世代の情報基盤として大変注目されています。また、地図データベースは、センシング、位置測位、画像処理、データベース技術、データ分析、ＵＩなどさまざまなテクノロジーの組み合わせによって作られます。地図作りの専門家たちと共に、最新のテクノロジーの利活用方法についてプロトタイプソフトウェアを作りながら検討を重ね、日本全国で使われる新しい地図、地図作り技術を追求できることがこの職務の魅力です。