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数学的ロジック思考ができる-Deep Learningエンジニア募集!

Deep Learning実装
中途
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on 2018/01/30

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数学的ロジック思考ができる-Deep Learningエンジニア募集!

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なにをやっているのか

"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/
Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/
Our office entrance.

なにをやっているのか

Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/

Our office entrance.

"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/

なぜやるのか

■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.

どうやっているのか

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

こんなことやります

■Deep Learning案件実装エンジニア 【仕事内容】  お客様の目的を理解し、実施内容を考えて実験して、その結果を纏めてレポートにしていただきます。  具体的には、主にpython/Tensorflowを用いてプロジェクトの目標である精度を到達する試行錯誤をしていただきます。本試行錯誤は、データの前処理で画像を切り抜くことや、実際の予測時を見越したデータオーギュメンテーション、学習が進むためのハイパーパラメータの探索、loss関数を作成する時の重みの掛け方など、様々な観点で目標精度に対し前進していくことが求められます。時には、既存のネットワークを流用するだけでなく、オリジナルのネットワークを作成していくことも実施します。  さらに、これらの試行錯誤のプロセスを実施結果として残し、マネージャーの報告業務に活用するため、自ら仮説を持って実施できる力が必要となります。  時には上手く学習ができないこともありますが、これまでのノウハウを持ったメンバーと議論しながら試行錯誤が可能です。   【このポディションで得られる知見】 ・最新のDeep Learningの技術を手につけられる。 ・Deep Learningをどうやったら現実世界に適応できるかを考えるため、世の中に貢献できるエンジニアになれる。 【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)。 ・オブジェクト指向のような、他者が理解しやすいコードを作成するスキル。 ・質問に対し的確に回答できるスキル。 【歓迎スキル】 ・作成した機能がどう利用されるかを考慮した、後工程を考えながら作業ができるスキル。 ・DL/機械学習の実装の実務経験。 ・数式でDLを理解できるスキル。 【求める人物像】 ・プログラミングが好き。 ・対人コミュニケーションが好き。 ・自分の作った技術が世の中の役に立つことが好き。 ・最新の技術に対するアンテナが高く、試すことが好き。 ・チームで成果を出すことに喜びを感じる。 ・辛抱強く、様々なトライアンドエラーを繰り返すことができる。 ・自分のアイディアをわかりやすく発信し、それを実行できる。
14人がこの募集を応援しています

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+2

話を聞きに行くステップ

  1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
  2. 会社からの返信を待つ
  3. 話す日程を決める
  4. 話を聞きに行く
募集の特徴
オンライン面談OK

会社情報

2012/12に設立

40人のメンバー

  • 1億円以上の資金を調達済み/
  • 3000万円以上の資金を調達済み/
  • 社長がプログラミングできる/

東京都渋谷区円山町28-1 道玄坂スカイビル 5F