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AIエコサイクルの第一歩!AIエキスパートの育成を共に行いませんか?

ecocyclist
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on 2017/01/31

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AIエコサイクルの第一歩!AIエキスパートの育成を共に行いませんか?

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野呂 浩良

MBAエンジニア講師。リクルートやワークスアプリケーションズなど異業種・異職種への転職を4度経験。あらゆる時間を計測し、未経験の職務でゼロから短期間に成果をあげる独自の生産性向上手法を確立。ワークスアプリケーションズの特待生制度「問題解決能力発掘プログラム」の突破経験と1年間の独立起業過程でエンジニア人材の不足を痛感した原体験から、実務経験を得てエンジニアになるためのプログラミングスクール「DIVE INTO CODE」を創業。

創業の原点「人の時間の価値を上げる事業を創る」

野呂 浩良さんのストーリー

平井 真司

起業と清算双方を経験した起業家たまごエンジニア講師 U30で起業と清算の双方を経験。これからの起業には、Webアプリケーション開発スキルが欠かせないことを起業体験の中でのエンジニアメンバーとのやりとりで痛感し、独学とスクール通学でたまごエンジニアになる。 同じ轍を踏まない様に、同様の課題を抱える起業家たちへプログラミングスキルの必要性と最短経路での学習方法の普及に務める。

U30で起業と清算を経験。システム開発の発注での苦い想いを元にテクノロジー教育を推進!

平井 真司さんのストーリー

株式会社ダイビックのメンバー

MBAエンジニア講師。リクルートやワークスアプリケーションズなど異業種・異職種への転職を4度経験。あらゆる時間を計測し、未経験の職務でゼロから短期間に成果をあげる独自の生産性向上手法を確立。ワークスアプリケーションズの特待生制度「問題解決能力発掘プログラム」の突破経験と1年間の独立起業過程でエンジニア人材の不足を痛感した原体験から、実務経験を得てエンジニアになるためのプログラミングスクール「DIVE INTO CODE」を創業。

なにをやっているのか

私たちは、「すべての人が、テクノロジーを武器にして活躍する社会をつくる」を理念に、教育サービスを提供しています。 エキスパートAIコースは、その教育サービスのひとつになります。 DIVE INTO CODEのエキスパートAIコースは、総学習時間1000時間以上の、世界に通用するエキスパートAIエンジニアの輩出を目的としたコースです。先ほどの理念「すべての人が、テクノロジーを武器にして活躍する社会をつくる」の通り、国籍、身分、年齢・性別、学歴・職歴に関係なく、きちんと1000時間以上学習すれば、新たな一歩を踏み出すことができる。そんな教育サービスを提供しています。 具体的にAIコースでは、Python入門(リスト・辞書・関数など)や数学入門(線形代数・確率統計・微分積分)などの基礎から、DeepLearning(CNN RNN GANs)などの最新の技術までを学ぶことができます。 また、DIVE INTO CODEの教育サービスの大きな特徴として、「コミュニティ」があります。 DIVE INTO CODEでは、卒業後のコミュニティを非常に重要視しており、アップデートされ続けるカリキュラム閲覧権はもちろんのこと、就職相談、定期的な勉強会・懇親会・講演会の開催、そしてSECOND TEAMを提供しています。 SECOND TEAMは、卒業後受講生の稼ぐ場所とスキルアップのために結成されました。 エンジニアへの転職やフリーランスへの転向は、実務経験がないと厳しいものがあるからです。 SECOND TEAMでは、自社サービス(質問チャットシステムなど)の改修や、他社サービスの開発を行います。 そして、教育サービスと同様に、メンターにいつでも質問できる環境、そしてエキスパートエンジニアに何でも聞ける環境が整っています。 以下に弊社が目指す教育について記述します。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー *躓かない分かりやすい教材を提供すること* ・事前知識がなくても分かる ・説明していない語句がでてこない ・ちょうど良い難易度の課題 ・説明文だけでなく、図解や動画も使用し、分かりやすく視覚的に理解できること *確かな基礎力を身につけられること* ・プログラミング言語を自分の言語として使えるように成ること ・自分で考えて問題解決ができるようになること ・エラーがでた際に、エラーコードの読解や検索で自力解決ができること ・未知な技術でも、トライ&エラーをしながら習得し、使いこなせるようになること *即戦力の技術や現場に対応できる力を身につけること* ・現場に入って即通用できる、スキルを身につけること(仕様書から一人で調査し実装できるようになる・再利用でき分かりやすいコードをかけること・自分が書いたコードについて詳しく、論理的に説明できること) ・技術だけではなく、ビジネス的観点やデザイン的観点からの視点を持てること(リーンスタートアップ・ユーザーストーリーマッピング・UI・UX) ・開発の進め方について熟知していること(アジャイルやタスク管理、GithubFlow、コードレビュー) ・一人でアプリを0から作った経験をもっていること *改善され続けるサービスの構築すること* ・現場のフィードバックが集められ、そのフィードバックを元に改善されるという仕組みを構築すること ・フィードバックではなく、KPIやデータ分析によってもサービス改善がなされること ・UXに基づいたサービスの改善やシステムの構築を行うこと(ユーザーヒアリングを怠らない) *手厚すぎるぐらいのサポートを提供すること* ・モチベーションを管理できる体制を整えること(ゲームフィケーションや毎月の面談、生徒との目指すべき方向の相談と共有) ・DIVE INTO CODE側から積極的に生徒とコミュニティケーションをとること ・卒業生同士で、サポートが生まれるようなシステムを構築すること ・メンターに細かいメンタリング規約は設けないこと、生徒が満足するという一点に価値を絞る *ずっといたいと思うようなコミュニティの形成に努めること* ・卒業後就職コミュニティがあること ・横のつながりや縦のつながりが生まれやすいような、システムを構築すること(カリキュラムやDIVER) ・DIVE INTO CODEのブランド力が、実務経験1年以上と同等かそれより上になること ・定期的に新しい発見・学習・出会いが生まれるようなイベントを開催すること ・卒業後も学習できるチャンスを提供すること

なにをやっているのか

私たちは、「すべての人が、テクノロジーを武器にして活躍する社会をつくる」を理念に、教育サービスを提供しています。 エキスパートAIコースは、その教育サービスのひとつになります。 DIVE INTO CODEのエキスパートAIコースは、総学習時間1000時間以上の、世界に通用するエキスパートAIエンジニアの輩出を目的としたコースです。先ほどの理念「すべての人が、テクノロジーを武器にして活躍する社会をつくる」の通り、国籍、身分、年齢・性別、学歴・職歴に関係なく、きちんと1000時間以上学習すれば、新たな一歩を踏み出すことができる。そんな教育サービスを提供しています。 具体的にAIコースでは、Python入門(リスト・辞書・関数など)や数学入門(線形代数・確率統計・微分積分)などの基礎から、DeepLearning(CNN RNN GANs)などの最新の技術までを学ぶことができます。 また、DIVE INTO CODEの教育サービスの大きな特徴として、「コミュニティ」があります。 DIVE INTO CODEでは、卒業後のコミュニティを非常に重要視しており、アップデートされ続けるカリキュラム閲覧権はもちろんのこと、就職相談、定期的な勉強会・懇親会・講演会の開催、そしてSECOND TEAMを提供しています。 SECOND TEAMは、卒業後受講生の稼ぐ場所とスキルアップのために結成されました。 エンジニアへの転職やフリーランスへの転向は、実務経験がないと厳しいものがあるからです。 SECOND TEAMでは、自社サービス(質問チャットシステムなど)の改修や、他社サービスの開発を行います。 そして、教育サービスと同様に、メンターにいつでも質問できる環境、そしてエキスパートエンジニアに何でも聞ける環境が整っています。 以下に弊社が目指す教育について記述します。 ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー *躓かない分かりやすい教材を提供すること* ・事前知識がなくても分かる ・説明していない語句がでてこない ・ちょうど良い難易度の課題 ・説明文だけでなく、図解や動画も使用し、分かりやすく視覚的に理解できること *確かな基礎力を身につけられること* ・プログラミング言語を自分の言語として使えるように成ること ・自分で考えて問題解決ができるようになること ・エラーがでた際に、エラーコードの読解や検索で自力解決ができること ・未知な技術でも、トライ&エラーをしながら習得し、使いこなせるようになること *即戦力の技術や現場に対応できる力を身につけること* ・現場に入って即通用できる、スキルを身につけること(仕様書から一人で調査し実装できるようになる・再利用でき分かりやすいコードをかけること・自分が書いたコードについて詳しく、論理的に説明できること) ・技術だけではなく、ビジネス的観点やデザイン的観点からの視点を持てること(リーンスタートアップ・ユーザーストーリーマッピング・UI・UX) ・開発の進め方について熟知していること(アジャイルやタスク管理、GithubFlow、コードレビュー) ・一人でアプリを0から作った経験をもっていること *改善され続けるサービスの構築すること* ・現場のフィードバックが集められ、そのフィードバックを元に改善されるという仕組みを構築すること ・フィードバックではなく、KPIやデータ分析によってもサービス改善がなされること ・UXに基づいたサービスの改善やシステムの構築を行うこと(ユーザーヒアリングを怠らない) *手厚すぎるぐらいのサポートを提供すること* ・モチベーションを管理できる体制を整えること(ゲームフィケーションや毎月の面談、生徒との目指すべき方向の相談と共有) ・DIVE INTO CODE側から積極的に生徒とコミュニティケーションをとること ・卒業生同士で、サポートが生まれるようなシステムを構築すること ・メンターに細かいメンタリング規約は設けないこと、生徒が満足するという一点に価値を絞る *ずっといたいと思うようなコミュニティの形成に努めること* ・卒業後就職コミュニティがあること ・横のつながりや縦のつながりが生まれやすいような、システムを構築すること(カリキュラムやDIVER) ・DIVE INTO CODEのブランド力が、実務経験1年以上と同等かそれより上になること ・定期的に新しい発見・学習・出会いが生まれるようなイベントを開催すること ・卒業後も学習できるチャンスを提供すること

なぜやるのか

私たちは、教育サービスを軸としたエコサイクルの構築を目的としています。 エコサイクルの完成形は、0から教育サービスと共に成長した人材が、社会で活躍をし、そして新しく人材を雇用する、最新のアルゴリズムを開発する、そしてエキスパートになった人が仕事をDIVE INTO CODEに発注し、DIVE INTO CODEの人材を育成する。そんなエコサイクルの構築を目指しています。 また、エンジニア不足は全世界人類の往年の課題です。 不足しているために仕事は溢れています。特に私たちが育成する、エキスパートAI人材は慢性的な人材不足です。 しかし、なかなか「できる」エンジニアは増えません。 その理由は、エンジニアになるために登る必要がある階段が、生易しいものではないからです。 エキスパートAIエンジニアになるためには、 ・実務経験 ・深いAIへの理解 ・最新の論文や技術についていける力 が必要です。 そんな実力をもったAIエンジニアが日本に、いや世界では圧倒的に不足しています。 ・実務経験がないから、働くことができずに実務経験を得ることができない。 ・AIについて勉強したいが、何から勉強すればいいか分からない。 ・エラーが解決することができない、気軽に質問できる環境がない ・最新の技術について、どの知識を身につければ読み解けるようになるか分からない。 エキスパートエンジニアになりたくても、現実には多くの障壁があります。 もちろん最近ではMOOCなどのオンライン学習サービスなどで学ぶハードルが下がってきました。 しかし、学ぶ人のレベルや特性に合わせて、エスカレーターのように登っていくことができる場と機会を提供できるサービスは、まだまだ遠いように感じられます。 私たちのサービスを利用することで、これらの問題を解決し、すべての人が踏み出す機会を得ることができます。 登った先に、実務経験を得て稼ぐことができる機会をつくることで、頑張ろうという意欲と行動があればすべての人がエンジニアになる道を歩むことができます。 そして、これらの機会を得たテクノロジー人材の人的ネットワークをコミュニティとして全世界規模で発展させていくことで、社会で当たり前の半永久的な仕組みとすることができます。 これが私たちが人材育成に取り組む理由です。

どうやっているのか

現在DIVE INTO CODEでは、5人の社員と9人のインターンの方とサービスの提供をしています。 それぞれバックグラウンドはバラバラ(農学部、アパレル、体育学部、SIer、携帯販売員..etc)ですが、ゼロからエンジニアになり遂げたという経験を持っています。

こんなことやります

「ゼロから」プログラミング人材を育てて即戦力化する。そんなサービスを展開するDIVE INTO CODEの「AIコース」を進化させるメンバーを募集します。 《AIコースについて》 AIコースでは、アルゴリズムから最新のDeepLearningとそれを使用した、GameAgent、画像認識、音声認識、自然言語処理が学べる世界トップレベルの人工知能教育を提供することを目指しています。 ▼詳しいカリキュラム https://diveintocode.jp/ai_course 現在は、今まで機械学習や深層学習を学んできた、アカデミックなメンバーは勿論、実際の現場で機械学習や深層学習を使用した経験を社会に還元していきたい方を募集しています! 日本の人工知能界隈を教育の観点から盛り上げましょう! ——————————————— 《業務内容》 教育メンター ・フルタイム生サポート ・Kaggle/プロジェクトサポート ・テキスト開発 ・テキスト修正 ・質問サポート ・Lab(研究開発) ■フルタイム生サポート 4ヶ月フルコミットで学習を行う生徒の育成サポートを行います。生徒はほとんどが現業を辞めて、AIエンジニアを目指す本気な方々です。私たちはその生徒の人生を懸けて、本気で問題解決能力と技術力向上のサポートを行い、生徒がきちんと現場で活躍できるようにします。 ■Kaggle/プロジェクトサポート AIコースの生徒は、プロジェクトといって、実務に近いプロジェクトを遂行することになります。そこで、現役機械学習エンジニア、データサイエンティスト、Kaggle Masterと連携して、現場で生徒をサポートすることになります。 ■テキスト開発 基礎的な知識(Python入門、数学入門)から 最新の技術(RNN,CNN,GANs)までのテキストを開発します。 技術を把握してコードに落とし込むスキルと、誰にでも理解しやすいように伝える力と意欲、海外文献を読むための多少の英語リーディング力が必要です。 ■テキスト修正 生徒からのフィードバックや自身の気づきを元に、より分かりやすいテキストへ改善していってください。 ■質問サポート 掲示板・チャット形式で投稿される質問や、リアルタイム(オフィス、オンラインなど)のやりとりに対応します。講座の講師や、勉強会を主催して開催することもあります。 ■Lab(研究開発) 人工知能を学ぶだけでなく、実際のプロジェクトに応用することができる場を構築します。 《募集に関して、望ましい方》 ・ミッションに共感できる ・教育が好き ・教えることが好き ・読みやすい文章が書ける ・Pythonについての知識がある(paiza Aランク以上) ・機械学習・深層学習についての知識がある(黄色い本レベル/Kaggle Expertレベル) ・数学についての知識がある(線形代数、確率統計、微分積分の最低学部生レベル) ・英語で文献が読める 【新入社員への研修も行っています。】 私たちは、ハイレベルな人材を求めています。 それは、私たちのサービスが、本気でAIエンジニアになりたいという生徒の人生を左右させるからです。 従って社員にも、Kaggle Expertレベル以上の高いスキルと教えることの情熱を求めています。しかしながら、現状そのレベルに到達できる人は多くありません。そこで、社員になるという人に対しては、弊社の教育プログラムを生徒と一緒に受けるという研修を用意しています。(4ヶ月フルコミット)
21人がこの募集を応援しています

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+9

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
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会社情報

2015/04に設立

4人のメンバー

東京都渋谷区円山町28-4 大場ビルA館2階