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東大発ベンチャーで多様なAI課題を解くMLエンジニア

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on 2026/07/31

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東大発ベンチャーで多様なAI課題を解くMLエンジニア

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小代 義行

東京大学 工学部を卒業後、NTTDATA、Microsoftなどの日米のITトップ企業とINSPiREでの企業再生ファンド、Venture Capitalなどのプライベートエクイティー業務を経験。 自ら起業したユニークでは2020年までの間に17年間に亘り、6社を経営し、IT、AI、遺伝子医療、次世代教育、システムトレードなど、様々な先端技術を活かして事業立上、成長に成功した。 2020年6月に株式会社pluszeroの代表取締役に就任。 2020年11月に同 代表取締役会長兼CEOに就任。

永田 基樹

システム開発のプロジェクトマネージャーや数学の解答データベース構築の運営統括など、数学やテクノロジーを組み合わせた事業開発を得意とする。 大学院では、日本学術振興会特別研究員(DC2)として電力系統や金融システムの安定性解析を行った。 価値査定プロジェクトやReal Time Biddingのアルゴリズム、値付けや在庫戦略のロジックといったプロジェクトの理論構築を主導した。 全ての人が衣食住の心配をしなくてよくなり、単純労働から解放されて人間らしい活動に特化できる社会を実現するため、 教育・食糧・エネルギー・医療・介護といった分野に取り組もうとしている。

京谷駿希

東京大学大学院情報理工学系研究科・数理情報学専攻M1。東京大学工学部計数工学科の出身。在学中に吹奏楽サークルの代表を務める。卒業研究では数値解析の既存手法の改善に取り組み、現在論文をジャーナルに投稿し、Letterは採録が決定、Full Paperは査読中となっている。現在の大学院では山西研究室に所属し、機械学習の理論研究を行っている。

株式会社pluszeroのメンバー

東京大学 工学部を卒業後、NTTDATA、Microsoftなどの日米のITトップ企業とINSPiREでの企業再生ファンド、Venture Capitalなどのプライベートエクイティー業務を経験。 自ら起業したユニークでは2020年までの間に17年間に亘り、6社を経営し、IT、AI、遺伝子医療、次世代教育、システムトレードなど、様々な先端技術を活かして事業立上、成長に成功した。 2020年6月に株式会社pluszeroの代表取締役に就任。 2020年11月に同 代表取締役会長兼CEOに就任。

なにをやっているのか

私たちpluszeroは、数学・統計・機械学習など様々な技術を用いて、クライアントのあらゆるビジネス課題の解決に取り組んでいます。 クライアント課題やニーズを起点に、課題の特定、ソリューション考案、要件定義、技術開発、実装までをワンストップで手がけ、課題解決に導きます。 私たちのビジネスのコアは技術力にあります。経営メンバーの過半数がエンジニア出身であり、社内には常時約80名の東京大学の様々な研究室に所属する学生メンバーが在籍しています。 常に最先端の研究知見に触れながら、既成概念に囚われないアプローチによる本質的な課題解決を追求する土壌が、私たちの競争力の源泉になっています。 【クライアントとのプロジェクトの一例】 ・機械学習を用いた、中古車価格・需要予測プラットフォームの開発 (従来鑑定士が行なっていた中古車査定業務の自動化、高精度化) ・機械学習を用いた外貨両替機の収益最適化 (期待収益を最大化する取引レートの提示・顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出) 【弊社研究開発技術の一例】 ・リアルタイムの3Dポーズ推定 ・複数の画像認識アルゴリズムを組み合わせた、不審な動きを検出するエンジンの開発 ・Deep learningと古典的な言語学・論理学を組み合わせた、高度な意味理解が可能な自然言語処理エンジンの開発

なにをやっているのか

私たちpluszeroは、数学・統計・機械学習など様々な技術を用いて、クライアントのあらゆるビジネス課題の解決に取り組んでいます。 クライアント課題やニーズを起点に、課題の特定、ソリューション考案、要件定義、技術開発、実装までをワンストップで手がけ、課題解決に導きます。 私たちのビジネスのコアは技術力にあります。経営メンバーの過半数がエンジニア出身であり、社内には常時約80名の東京大学の様々な研究室に所属する学生メンバーが在籍しています。 常に最先端の研究知見に触れながら、既成概念に囚われないアプローチによる本質的な課題解決を追求する土壌が、私たちの競争力の源泉になっています。 【クライアントとのプロジェクトの一例】 ・機械学習を用いた、中古車価格・需要予測プラットフォームの開発 (従来鑑定士が行なっていた中古車査定業務の自動化、高精度化) ・機械学習を用いた外貨両替機の収益最適化 (期待収益を最大化する取引レートの提示・顔画像認識を用いたマネーロンダリング検出) 【弊社研究開発技術の一例】 ・リアルタイムの3Dポーズ推定 ・複数の画像認識アルゴリズムを組み合わせた、不審な動きを検出するエンジンの開発 ・Deep learningと古典的な言語学・論理学を組み合わせた、高度な意味理解が可能な自然言語処理エンジンの開発

なぜやるのか

●「人の可能性を拡張する」 というミッション 近年、機械にできることは、画像認識、機械学習、自然言語処理といったAI技術の急速な発達により格段に広がりました。pluszeroはこの流れをより加速させ、膨大な量の情報処理や単純作業の完全自動化など、今まで人間だけでは実現できなかったことをAIを活用することで実現できる世の中にすることをミッションとしています。 そのためには、特定の業界、特定のサービスに特化するのではなく、あらゆる産業でイノベーションを起こす必要があります。 私たちのクライアントは、自動車、商社、出版、不動産、メーカーなど多岐に渡ります。あらゆる業界で次々イノベーションを起こしていくことこそが、「人間の可能性を拡張する」ことに繋がると信じています。

どうやっているのか

●課題に合わせてゼロベースで技術検討を行う 顧客から仕様が明確に伝えられる開発案件は多くありません。漠然とした問題やニーズを聞き、pluszeroのケイパビリティを用いることで解決できる課題とは何か、その課題を解決するためにはどのような技術を組み合わせる必要があるかを検討し、具体化するところから仕事は始まります。 残念ながら、今はまだAIはあらゆるタスクを人間に代わり実行できるわけではありませんが、人間がうまく使いこなせるよう、使い方や使うタイミング、人との分担を検討することで大きな武器となることは間違いありません。AI導入の実効性を高めるためにも、社内の知見を総動員し、最適なAIの開発・導入を支援します。 ●集合天才を目指すエンジニア組織 技術トレンドを論文ベースで追いかけているなど、分野ごとにテクノロジーの最新動向に敏感なスペシャリストが多数在籍しています。そういったエンジニアたちが立場や案件の壁を超え、お互いが困っていることや迷っていることについてフラットに議論やアドバイスをしあう姿を日常的に目にすることができます。 「15分考えてわからないことは人に聞く」というフレーズが合言葉になっているくらい、それぞれの案件や研究で直面した課題に対し、組織全体で向き合うことを会社が推奨しています。

こんなことやります

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ なにをやっているのか 私たちpluszeroは、顧客のビジネス課題をAI関連技術で解決する東大発ベンチャーです。 決まった正解のない課題に対して、ベースとなる手法やアルゴリズムを選定し、大規模なデータを基に探索的にブラッシュアップしていく。そんな「探求型」のAI開発を行っています。 扱う題材は幅広く、たとえば【案件領域の例:自然言語処理・対話AI・画像認識など、先方確認のうえ2〜3個記載】。 既存APIの繋ぎ込みではなく、AIモデルそのものを設計・実装する開発です。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ なぜやるのか 一つの会社の中にいると、扱えるデータも課題も、どうしても固定されがちです。 pluszeroには、業界も データ種別も異なるAI課題が顧客から次々と持ち込まれます。 研究や実務で培ったモデル実装の腕を、本業では出会えない題材で振るえる。 それが、私たちが業務委託・副業のエンジニアに提供できる一番の価値だと考えています。 フルタイムでの転職は考えていなくても、面白いAI課題には関わりたい。そんな方をお待ちしています。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ どうやっているのか ・フルリモートで参画できます(社員のフルリモート率83.5%。リモート前提の開発体制が既にあります) ・稼働は週20時間から。本業と両立できる範囲で設計します(時間帯は面談ですり合わせ) ・組織は134名。案件にはpluszeroのエンジニアが必ず入るため、お一人に丸投げになることはありません ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ■ こんなことやります 顧客のビジネス課題に対するAIモデルの開発をお任せします。 ・課題に対するベース手法・アルゴリズムの選定と実装 ・論文調査・再現実装、モデルの学習・評価・チューニング ・大規模データを用いた精度改善の探索的な反復 ・(ご希望に応じて)顧客への技術報告 【必須】 ・機械学習・ディープラーニングのモデルを実務で設計・実装・評価まで自走した経験(PyTorch / TensorFlow等) 【歓迎】 ・ファインチューニング(LoRA / RLHF等)、モデル軽量化・高速化の経験 ・複数のデータ種別(自然言語・画像・音声・テーブルデータ等)を扱った経験 ・研究・論文執筆・Kaggle等のバックグラウンド 【契約形態】 ・業務委託(準委任) まずは30分ほど、カジュアルにお話ししましょう。現在の稼働状況やご興味のある領域をお聞かせください。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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    1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
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    会社情報

    2018/07に設立

    138人のメンバー

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

    東京都世田谷区北沢2-6-10 仙田ビル4F