"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。 私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。 超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA https://leapmind.io/business/ip/ LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies. Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before. Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/

■Our mission 機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める To create innovative devices with machine learning and make them available everywhere ■Our vision 次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する To provide key technologies to bring next-generation information devices into reality 我々が目指す世界は人々の生活を便利に豊かにしていくものでありこれが実現できれば世界を変えられると信じています。 The world we target for is to make people’s lives more convenient and prosperous, and we believe if we realize this we can change the world.

Business Approach ・これまでの研究開発から、エッジAIの実装という課題に対して超低消費電力AI推論アクセラレータIP Efficieraを開発し、それを使ったソリューション提供を拡大している。 ・顧客のステージごとにソリューションをパッケージ+カスタマイズし、あらゆる顧客へ提供できる。 ・We are expanding our solution offering using Efficiera, an ultra low power AI inference accelerator IP, which we developed from our past research and development, to address the challenge of implementing edge AI. ・We can offer solutions for various customers by packaging and customizing solutions for each customer stage. Technological Approach ・EfficieraはLeapMindが独自に開発した極小量子化技術 を用いることで、優れた電力効率・面積効率を実現し、 AI搭載製品の省電力化・低コスト化に貢献します。 ・極少量子化技術とは、これ以上量子化ビット数を減らしてしまうとディープラーニングとして成立しない限界のビット数、つまりweightを1ビット、activationを2ビットで表現する量子化のことです。 ・Efficiera achieves superior power and area efficiency by using LeapMind's proprietary developed technology, the extremely low bit quantization, and it contributes to power savings and lower costs for AI-equipped products. ・The extremely low bit quantization is a quantization technique that expresses weight with 1 bit and activation with 2 bits, which is the limit of the number of bits that cannot be used for deep learning if the number of quantization bits is further reduced. Human Resource Approach ・LeapMindでは、社員の多様な働き方をサポートするための制度づくりに取り組んでいます。 ・社員一人一人のCareer Growthのため、1on1やContinuous Feedbackなどを実施し、メンバーの成長をサポートしています。 ・年齢やポジション、性別をはじめ、国籍、人種などを問わず、誰もが平等に仕事のできる環境を整えています。 ・私たちは、能力とスキルを最大限に活かしたい人、多様性を尊重できる人と一緒に働きたいと思っています。 ・At LeapMind, we are working to create an inclusive working environment that supports the diverse work styles of our employees. ・We support our members' growth through 1 on 1 and continuous feedback to help each employee achieve career growth. ・We provide an equal work environment for everyone, regardless of age, position, gender, nationality, or race, etc. ・We want to work with people who want to make the most of their abilities and skills, and who respect diversity. 会社紹介資料 / Company introduction slide: https://speakerdeck.com/leapmind

■Deep Learning案件実装マネージャー 【仕事内容】 お客様からの依頼を、Deep Learningを用いて実現するために、要件定義、タスク作成、タスク管理、成果物作成、納品、報告までを一貫して実施していただきます。案件の実施にあたり、エンジニアと会話をしながらお客様のご要望を実現してもらいます。 例えば、要件定義では、Deep Learningのどういう手法を利用するか(分類/物体検知/セグメンテーション)をエンジニアと会話しながら詰めていきます。また、その際に利用するネットワークを選定したり、リサーチャーと相談しながら論文にある手法を選択するなどを決定していきます。この際に、実際に必要な期間や学習データの量と質、目標とする精度などをお客様と詰めていきます。 タスク作成では、要件定義で決めた手法をどういうスケジュールで実行していくかを、エンジニアと会話しながらタスク管理ツールに登録していきます。またタスク管理においては、作成したスケジュールに乗っ取り進行しているかを確認していきます。もし、課題に当たっているのであれば、他者にアドバイスをもらうなどして、解決の道を探っていきます。 成果物の作成/納品では、ソースコードの納品や実行手順書をエンジニアと作成し、お客様に理解できる形での作成/納品を実施していきます。 そして、これらを用いて最後に報告を実施します。この際は様々な質問を受けることがありますので、予め詳細な内容について熟知し、お客様へと説明をしていくことが求められます。 さらに、プロジェクトの完了後は、お客様の要望と弊社が実現したい世界観に沿った提案を実施し、より良い成果物を作成し続ける仕事となります。 ○このポジションで得られる知見 ・最新のDeep Learning技術の知見。 ・現実世界で利用可能なDLを用いたシステムを構築し、世の中まだ存在しないインパクトのある仕組みを作成できる。 ・Deep Learningのチームマネージメントの経験/スキル。 【必須スキル】 ・pythonの高いプログラミングスキル。 ・基本的なDLの知識(コンボリューション/プーリング/バックプロパゲーション/損失関数など)。 ・具体的に実施内容を分かりやすく説明できるスキル。 ・お客様の実現したいことを理解し、そのために何をすべきかを考える力。 【歓迎スキル】 ・Deep Learning/機械学習の実装の実務経験。 ・数式でDeep Learningを理解できるスキル。 ・英語でコミュニケーションができる。 ・ビジネス構造を理解し、技術をビジネスに的確に適応するためのアイディアが考えられる。 【求める人物像】 ・対人コミュニケーションが好き。 ・チームの仲間と一緒に物事を成し遂げることが好き。 ・自分の作った技術が世の中の役に立つことが好き。 ・Deep Learningがビジネスでどう利用されるかの事例を収集することが好き。 ・技術を分かりやすく人に伝え、周りを巻き込んで計画を遂行できる。