EdgeCortixは、ソフトウェア・ファースト・アプローチに特化した次世代の工場を持たない半導体設計会社です。当社では、省エネ、かつ超低遅延の機械学習をリアルタイムのビジョンベースのインテリジェントアプリケーションに適用し、クラウドに近いレベルの性能をエッジデバイスや IT インフラにおけるエンドポイントに直接もたらし、データキュレーションと意思決定を同時に行うことに注力しています。 EC では、レイテンシ、帯域幅、エネルギー消費といったエッジの課題を解決し、ハードウェアエコシステムを定義づけたソフトウェアを構築するという、独自のアプローチを導入することで、リアルタイムのエッジ AI コンピュータビジョン・プロセッシングがもたらすビジネスチャンスを最大限に活かしています。

自律走行車や遠隔操作、顔認識、画像管理、拡張現実（AR）・仮想現実（VR）、ス マートシティやスマートホーム、自律走行ロボット、商用ドローンなどの分野に共通す るものは何でしょうか。 これらをはじめとする多くの分野は、コンピュータビジョン（CV）の出現によって 革命的に変化し、再創造されています。 コンピュータが現実の世界を「見て」理解する能力は、次世代の人工知能（AI）の革新と合わせて、最も重要な前進の 1 つです。 今日のコンピュータビジョンの主な課題の一つとして、大規模な計算処理と電力の両方が必要なことが挙げられます。 低エネルギーに関しては、ハードウェアとソフトウェアの双方の観点から、現在のコンピュータビジョン・ソリューションの機能は制限されています。この「二重電力」の問題は、ビジョンが問題解決の中核となる、主要産業 の発展を妨げています。データが生成される場所でリアルタイムに情報を処理し、機能 に不可欠な意思決定を継続的に行う必要があるという問題が、今日「エッジ」で起こっているのです。 EdgeCortixのコアミッションは、現代のAIソフトウェアやディープニューラルネットワークと、CPUやGPUなどの既成のハードウェアプロセッサとの間で生じる根本的なミスマッチを克服することです。 「AIプロセッシングの省電力化、低コスト化、速度向上でエッジにクラウドレベルのパフォーマンスを。」を企業使命としています。 Message from our CEO EdgeCortixは、ソフトウェアを第一に考えつつ、人工知能(AI)に特化したプロセッサ・アーキテクチャを一から設計するという考えのもと、2019年７月に設立しました。 この設計方法を当社では"co-exploration"=「ハードウェアとソフトウェアの協調探索」と呼んでいます。 EdgeCortixのコアミッションは、現代のAIソフトウェアやディープニューラルネットワークと、CPUやGPUなどの既成のハードウェアプロセッサとの間で生じる根本的なミスマッチを克服することです。 「AIプロセッシングの省電力化、低コスト化、速度向上でエッジにクラウドレベルのパフォーマンスを。」を企業使命としています。 私たちはこの使命を念頭に置き、今日のニューラルネットワークと、これらのネットワークをシームレスに処理をする基盤となるドメイン固有のハードウェア間の緊密なカップリングを形成する Dynamic Neural Accelerator プロセッサIP を開発しました。 技術力、強力なチーム、顧客第一主義の文化を背景に、効率的なエッジインテリジェンスに焦点を当てた省電力のAIシステムソフトウェアとプロセッサIP設計に特化した世界有数のファブレス半導体設計企業になることを目指しています。

コアバリュー 【カスタマーファースト】 私たちは常にクライアントのニーズを何よりも優先し製品設計をしています。 お客様中心の企業として、AIアクセラレーター製品の使用について深く理解し、そのニーズと要件に常に反復的に応じています。 【最新のテクノロジー】 今日のニューラルネットワークと、これらのネットワークをシームレスに処理をする基盤となるドメイン固有のハードウェア間の緊密なカップリングを形成する Dynamic Neural Accelerator®️ プロセッサIP とMERA™️ソフトウェアフレームワークを開発しました。 技術力、強力なチーム、顧客第一主義の文化を背景に、効率的なエッジインテリジェンスに焦点を当てた省電力のAIシステムソフトウェアとプロセッサIP設計に特化した日本発、世界有数のファブレス半導体設計企業になることを目指しています。 【創造と革新】 私たちは、常に創造的で革新的であり、「枠にとらわれずに考える」というモチベーションで仕事しています。 競合他社の技術を含む最新の技術を常に把握し、革新的でさらに機能的な特許を申請することが私たちの基本原則です。 イノベーション主導の開発で、ソリューションを競合他社よりも優れたものにし、お客様のニーズに応えることで、より迅速かつ効果的に動くことができます。 【フラットな組織】 一極集中型を減らし、チーム間の信頼、透明性、他のチームメンバーに対する責任感を持った仕事への情熱と裁量権を促す組織です。私たちはスタートアップならではのスピード感を持った敏捷性と失敗からすぐに学ぶ能力を奨励します。 【チームダイバーシティ】 国籍や文化的背景が異なる様々なメンバーが、お互いの価値観や文化的な違いを認め合いながらプロジェクトを進めています。10ヵ国を超える多国籍なチームのため、社内での会話は、全て英語になります。日本にいながらインターナショナルな働き方ができます。 【柔軟なワークスタイル】 当社は、シンガポール、アメリカにもグループ会社があり、世界各国、日本各地からリモートで働いている社員がおります。 時差の都合もあったりするため時間や場所に囚われず、仕事ができます。

【チームについて 】 コンピュータビジョン、音声、自然言語などのAIにおいて生じる最も困難な問題を定義・解決するために、中小型デバイスでのリアルタイム機能の実現に向けてチームで取り組んでいます。当社のチームは複数年にわたる研究から生まれたチームであり、学び、知的好奇心、そして自発性を大切にしています。 私たちは、集中型クラウドインフラを保管する分散型インテリジェントエッジエコシステムを実現し、そしてデータを非公開のままリアルタイム計算し、実世界のデータから継続的に学習する能力を実現するという大きな目標を掲げています。 企業に革新的なソリューションを提供し、既存のAIインフラやフレームワークに変更を加えることなく、メモリ・計算・エネルギーを最適化しながら、エッジデバイスをインテリジェント化することで、この目標を達成します。 【業務内容】 EdgeCortixの「SAKURA AI チップ開発チーム」のメンバーを募集しています。 コンパイラやハードウェアのエンジニアと連携し、EdgeCortix独自のハードウェアおよびソフトウェアスタックでの最先端のニューラルネットワークの適用を加速化させます。 顧客のAIシステムの精度とパフォーマンス目標を達成するために、カスタムモデルや既製モデルの展開のご提案といった顧客本位の活動に従事していただきます。 増え続ける一連の知覚課題のためにすぐに使用可能なモデルを増やし維持します。 コンパイラチームと連携し、ソフトウェアスタックの安定性とユーザー体験を継続的に向上していきます。 このポジションでは、機械学習の専門家として、新機能の開発を行うアーキテクチャチームに対して、重要な見識とフィードバックを提供することが求められます。（以下一例） ・プルーニング、量子化、混合精度などのハードウェア機能が、様々なタスクのニューラルネットワークの性能にどのような影響を与えるかについての研究に従事 ・最先端の研究から業界標準のモデルまで、ニューラルネットワークの一般的な演算子やアーキテクチャのパターンを常に把握し、当社のスタックに適用できるよう推進 日々の業務内容としては、以下のようなものがあります。 ・既存のニューラルネットワークの実装 ・ゼロからモデルを実装 ・トレーニング ・量子化 ・プルーニング ・EdgeCortixハードウェアへのモデルのデプロイ ・精度調査の実施 ・学術論文の調査 ・パブリックおよび独自のデータセットの使用 ・ハードウェアおよびコンパイラチームとの連携 などが挙げられますが、業務内容はそれだけにとどまりません。 業界標準のPyTorchとTensorFlowを使用し、Pythonプログラミングを行って頂きます。 【必須スキル】 ・コンピュータサイエンス、データサイエンス、またはそれに類する分野の学士号を取得している方 ・Pythonを用いた開発経験 ・TensorFlow や PyTorchといった機械学習(ML)フレームワークの開発経験 ・畳み込みニューラルネットワーク (CNN)に関する知識を有する方 ・機械学習エンジニアリングの豊富な経験がある方。ネットワークの実装、学習、精度評価技術に関する理解を十分に有する方 ・ネットワークの量子化および枝刈りの経験 ・複雑な問題を根本から解決できるデバッグおよび分析スキルを有する方 ・gitの使用経験者、およびgithub/gitlab開発フローに沿った作業経験 次のような経験・知識がある方は歓迎です！ ・コンピュータサイエンス、データサイエンス、またはそれに類する分野の修士号を取得している方 ・オブジェクト指向の設計・開発スキルの高い方 ・知覚タスク(物体検出、セマンティックセグメンテーション、単眼深度推定 等)やビジョンデータセット　　　　　　 　(COCO、KIT)のSOTAニューラルネットワークアーキテクチャに関する専門知識 ・TVM、 Glow、 XLAなどの深層学習コンパイラフレームワークの使用経験 ・組み込み機器での機械学習アプリケーションのデプロイメントモデルや開発経験 ・ネットワーク実装のカスタマイズやハイパーパラメータのチューニング経験 ・RNN/LSTMsや Transformerアーキテクチャに関する知識 ・点群処理、シーケンス(NLP等)、グラフ処理ネットワーク(GNN)の経験 ・ネットワーク構造検索(NAS) 技術があれば尚可 ・アジャイル環境での業務経験、複数のチームとの協働経験