医療・産業・インフラ×AIで社会に貢献するデータサイエンティスト募集

株式会社HACARUS

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アプリケーションエンジニアとインフラエンジニアを行き来するという、今となっては境界が曖昧になってきつつあるが、当時としては珍しい感じでキャリアをスタートして早 20年。2011年頃からはデータ分析や機械学習といった最近では AI と一単語でまとめられてしまうような分野も手がけるようになった。
2018年 4月から CDO としてハカルスにジョイン。2021年 1月より CTO に役割変更。
大西理王
CPO（Chief Product Officer)
中学生の頃からプログラミングに興味を持ち、鈴鹿高専で情報学の基礎を学び、その後京都大学に編入し、より高度な数学を学ぶ。大学の実験で仲良くなった大関先生の紹介でハカルスでアルバイトを始める。3年間のアルバイトの後、ハカルス初の新卒として採用される。

ハカルスでは, スパースモデリングを用いたデータ解析に取り組んでおり, 理論から実装まで幅広く行う。最近のお気に入りの手法は辞書学習。

1993年生まれ。京都大学大学院情報学研究科在学。好きなものは, 醸造されたお酒(ビール, 日本酒, ワイン)と楽器を演奏すること。
[生まれ - 高校]
1984年生まれ - 高校まで愛媛県で過ごす。

[大学]
故郷の友人の影響でコンピュータに興味を持ち、筑波大学情報学類に進学。
大学4年以後、ソフトウェア研究室(Softlab)にて、OS/仮想化技術を研究。
(研究内容の詳細はポートフォリオ参照)

[会社 - 現在]
組み込み系/スマートホームへの興味から、株式会社バッファローに入社。
無線LANルータ / FPGAを使ったRAIDストレージのFW開発を担当、主に以下を実施
- FW全層の開発 (アプリからカーネル/無線ドライバ、FPGA側とのやりとりなど)
- PLとしてのプロジェクト管理/推進
- 新機能の...

なにをやっているのか

HACARUSは医療、製造業、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。

◉事業領域と提供サービス
■ 医療
・診断支援
MRI や CT のような医療画像をはじめとする患者データを解析し、疾病の早期発見や読影医の負担軽減などより、速く正確な診断ができる医療環境の実現を目指して、製薬企業様との共同プロジェクトを推進しています。

・創薬支援
創薬研究におけるスクリーニングの効率化を目指した製品開発に取り組んでいます。HACARUSの技術を用いることでスクリーニングの効率化を実現するとともに薬物の作用メカニズムに対するヒントを提示することで、専門家と協働し、研究開発を加速するシステムの実現を目指しています

■ 製造業
・外観検査
ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。

・予知保全
工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。

■インフラ
・地中探査
簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。

◉HACARUSの技術の特徴
・ビッグデータ不要
AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。

・「その結論に至った理由」が解釈できる
ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。

・高速かつ低消費電力
ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。
HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。"

なぜやるのか

代表藤原健真
世界中の優秀な仲間たちと働ける環境です。

■ 次世代のはかるをああらゆる産業へ
HACARUSは、2014年にヘルスケアのAIベンチャーとしてスタートしました。創業当初は、食事と栄養素を個人に最適化するための手段として、AI技術を取り入れていました。その後、産業分野や医療の分野での課題解決にも応用できると考え、事業のピボットを経て、現在は医療、製造業、インフラ領域に、AIをコアにした製品・ソリューションを提供しています。DX の重要性とともに、デジタルデータを収集し活用する事への関心が高まっています。私たちは、このデジタルデータと AI といった新しい技術を組み合わせて、次世代の「はかる」を定義することで、様々な産業において新しい価値を生み出すことを目指します。

■ 京都に腰を据える
HACARUSは、2014年の創業以来本社を京都に置いています。現在は、国内3拠点、海外1拠点と拠点を少しずつ広げながら各拠点での採用を進め、現在ではご提供できるサービスの幅が広がっています。
私たちは、創業の地、「京都」に対し高い誇りを持っています。京都は、iPS細胞や再生医療などの先進地です。また、関西は、ものづくりの地としても栄えてきました。このような「ライフサイエンス」や「ものづくり」の分野における専門技術の継承、自動化に貢献するため、HACARUSは、京都の地の理を生かし、医療や産業系分野にこだわって事業を展開しています。

どうやっているのか

HACARUSには、様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、その国籍や共通言語も様々です。そんなチームが、みんなでミッションを達成するために、大切にしている行動指針があります。

【HACARUSの行動指針】
◉仕事がつまらないのは自分のせい、面白い仕事は自分で作る
・オーナーシップを持ちスピードを意識しながら責任をもって、プロフェッショナルな姿勢で仕事に取組むこと
・チームの目標の達成に向け、途中で投げ出さず粘り強く取り組み、最後までやり抜くこと
・相互の成長機会として、素早いタイミングで具体的なフィードバックを行うこと
・相手の状況を想像し、思いやりのあるコミュニケーションをとること
・チームへの情報共有を適切に行い、必要に応じて相談すること
・自身の心身の健康の維持が良い仕事をするための基本であることを理解し、体調管理に努めること

◉日本だけで閉じこもらない、世界と商売する
・現状に満足することなくスキルや知識の習得・向上のため自己研鑽に努めること
・目の前の事象に、どのようなコストが発生しているかを常に想像・意識し、生産性の向上に努めること
・社内外のコミュニケーションに必要な語学力の向上に努めること

◉よそはよそ、うちはうち、京都企業らしく
・先が見えないような困難な状況を自己と会社の成長機会であると前向きに捉え、失敗を恐れずチャレンジすること
・お客様志向であることを重視し、お客様にとっての成果に貢献するための具体的なアクションを起こすこと
・失敗や過去の経験から素直に学ぶ姿勢を持ち、他人の意見やフィードバックを素直に受け止めること
・様々な状況変化に適応できるよう心がけること

こんなことやります

機械学習によるデータ解析を使って、医療・ヘルスケア分野および産業・インフラ分野の課題を解決するデータサイエンティストを募集しています。
ハカルスでは機械学習としてディープラーニング以外の手法も積極的に利用しており、第一人者である東北大学の大関准教授をアドバイザーに迎え、「スパースモデリング」を中心とした解釈性の高いデータ解析サービスを提供しています。

【スパースモデリングとは？】
・https://hacarus.com/ja/sparse-modeling-benefits/

【具体的な業務内容】
・クライアントへの課題ヒアリング
・PoC の実施とレポートの作成、データ取得方法の提案
・データエンジニアリング基盤の構築・運用
・予測や識別、画像解析等のモデル開発
・サービスへの組み込み

【仕事の魅力・やりがい】
・「スパースモデリング」という新たな手法を学び、スパースモデリングによる機械学習のパイオニア企業でキャリアを積めます。
・医療・産業分野の多様な企業のデータを扱うことができます。解析だけではなく、クライアントとのコミュニケーションを重視しながら、プロジェクトを進めています。
・1/3が外国籍のメンバーというグローバルな組織です。多様なメンバーが揃っているのもハカルスの魅力の1つです。
・ハカルスが挑戦していること (技術編) - 2022年度版
https://www.wantedly.com/companies/hacarus/post_articles/372815

【必須スキル・経験】
・何らかの言語での 1年以上のプログラミング経験
・機械学習を利用したサービスの開発、またはデータ分析の実務経験

【歓迎スキル・経験】
・医療・製造業・インフラ分野などの業界経験
・画像解析の経験
・Webもしくはモバイルアプリでの開発経験
・チームマネジメント経験
・ディープラーニングなどの研究経験
・AWS に関する全般的な知識と経験

【開発環境】
・Python 3
・pandas / NumPy / SciPy / scikit-learn / scikit-image / seaborn / opencv / spm-image ( 自社開発 OSS )
・Jupyter Notebook / JupyterLab
・Docker
・Git

【働き方】
・現在、全社でリモートワークを推進中です。必要に応じ、本社または東京オフィスに出社いただくこともあります。

【勤務地・雇用形態】
・勤務地：京都 /東京 ( 京都または東京いずれかの拠点での勤務となります。)
・雇用形態：正社員または業務委託

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