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機械学習エンジニア【MLOps】

機械学習(ディープラーニング含む) | データサイエンス | IoT, モバイル通信, ネットワーク | ウェブ&モバイルアプリ(フロントエンド/バックエンド)

勤務地 東京都品川区
求人企業 持続可能な水産養殖をテクノロジーにより実現することをミッションとするスタートアップ。
以下のようなサービスを展開している。

・自動給餌機:給餌作業の軽減、餌量の最適化を可能にする。

・魚体の測定、魚群の行動解析など:画像認識に基づくデータにより、魚の状態を正確に把握する。
 状態可視化により資産価値も常時試算できるようになり、保険のためのデータとしても利用可能に。

・海洋データ提供:衛星データ、その他センサーデータ、海洋モデルの組み合わせにより水温・酸素・クロロフィルa・塩分・波高などのデータを提供。

・設立:2016年
・累計調達額:12.2億円
・従業員数:30名強
職務内容 同社ではIoTプロダクトを世界の水産養殖の現場に展開しています。それらのプロダクトでは実際の海や池にいる魚介類の画像 / 映像をカメラで捉えて、そのデータを日々取得します。それらのデータから、画像処理や機械学習を用いた機能を開発し、プロダクトに実装し、水産養殖の課題解決に役立てています。

業務内容は主に以下のようなものがあります。
・機械学習を用いたIoTプロダクトの開発運用を行います。機械学習の推論結果を用いた機能の開発、実プロダクトで実用に足るパフォーマンスのチューニングを行います。
・IoTプロダクトや現地実証試験などで集められた画像 / 映像データを使って水産養殖の課題を解決する手法を開発します。実際にプロダクトに実装でき、水産養殖の現場において実用的な精度 / パフォーマンスで課題を解決する方法を目指します。また、問題の解決に必要なデータがない場合は、必要なデータを収集する方法も考えます。
・日々IoTプロダクトから集まるデータを利用して機械学習の精度を継続的に改善する方法、基盤を開発します。どのようなアノテーションをすればより高い精度が出せるのか、どのように機械学習のモデルの精度を評価するのか、どのように実際のプロダクトの機械学習モデルをアップデートしていくのか、といった問いを解決していきます。

【職務内容】
・IoTプロダクトで取得した動画 / 画像を用いて機械学習モデルの改善を行うための基盤の開発
・開発した機械学習モデルを継続的に開発 / 運用し、IoTプロダクトに適用できる基盤の構築
・機械学習を用いたプロダクトの新機能開発
・IoTプロダクト上で動く機械学習モデル及びIoTプロダクト自体のパフォーマンスチューニング

【開発環境】
・インフラ: AWS, Docker
・機械学習インフラ: AWS SageMaker
・画像 / 映像処理: OpenCV, Pillow
・機械学習: TensorFlow, TensorFlow.js, PyTorch, scikit-learn
・ツール: GitHub, Slack, Notion, Zoom
応募条件 【必須】
・機械学習を用いたプロダクトの開発 / 運用経験
・機械学習の基本的な理解
・Webサービスのバックエンドの開発 / 運用経験
・AWS上でインフラの構築 / 運用をした経験
・チームでのソフトウェアの開発経験
・日本語または英語でコミュニケーションできる

【歓迎】
・機械学習分野における学術的な専門性(修士博士)
・ユーザに提供しているプロダクトの機械学習モデルを継続的にアップデートできる環境の構築経験
・大規模データを処理する基盤の構築 / 運用をした経験

【こんな人と働きたい】
・同社のミッション、バリューへの共感する人
・実際にユーザが利用する機械学習を用いたプロダクトの開発を行いたい人
・日々溜まるデータを用いて継続的にプロダクトを改善したい人
英語力 日本語または英語でコミュニケーションできる
日本語力 日本語または英語でコミュニケーションできる
雇用形態 正社員

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