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機械学習エンジニア

強化学習、自然言語系の機械学習を担うエンジニア募集!/東京

Nextremer

Nextremerのメンバー

全員みる(17)
  • 1996年 東京理科大学理学研究科修了
    約14年ほどシステムエンジニアの経験を経た後、5年ほどデータサイエンティストとして大規模データを用いたデータマイニング、数理モデル構築を担当。
    また、パーソナルロボットとしてアルデバラン社のNAOを利用し、通信制御やAIのクラウド化なども担当。
    機械学習+ビッグデータ+ロボットという分野のキャリアを活かしつつ、AI要素技術を人とのコミュニケーションに役立てられないか、日々課題と格闘中。
    2015/7にNextremerにジョイン、対話エージェントのAI部分を担当。

  • 岐阜県中津川市生まれ。2000年、金沢大学卒業後、大手国内メーカーにSEとして入社後、シンガポール資本のITベンチャーに転職し、海外開発案件に従事。2012年10月、株式会社Nextremerを設立。Nextremerは、世界的にし烈な開発競争が繰り広げられる人工知能テクノロジー、中でも言語認識技術/画像認識技術を取り入れた対話システムの開発をしているベンチャー企業。また人工知能の分野で大企業とのオープンイノベーションも積極的に推進し、企業の枠を超えたネットワークを活用することで、共同研究/実証実験を行っている。

  • 以前は半導体、TFTデバイスなどの会社で生産や装置エンジニア、システムエンジニアをしていましたが、2013年からNextremerにjoinしました。
    前職ではインフラからデータベース管理(ORACLEなど)、モデリングあたりを主にやっていましたが、現在はCloud上のインフラ相当部分の構築・管理を主に行っています。

  • 豊田高専情報科卒。SEとして業務システム開発を経験後、Webエンジニアとして活動。社内新規事業、スタートアップ支援に携わる。サービス設計/サーバサイド実装/フロントエンド実装/サービス運用 等を担当。2014年からは主にIoT/WoTにコミット。 2015/05からNextremerにJOINし、高知AIラボより「 IoT x AI要素技術」 を使ってできる、地域ならではのソリューションを日々模索中。

なにをやっているのか

  • 39b3b0bc 0a2b 49f8 a085 27a296af3d70?1521538536 『minarai Customer Success Chat』はチャットボットによる自動応答を無料で業務利用して頂けます。
  • 8b10f74f bb50 4d34 abc4 98c78fbdfef8?1525152492 CEATEC 2017では対話システム展示の他、3D空間でのシミュレーション学習を用いた欠品商品の補充を行う"移動マニピュレーター”のデモを展示しました。

▼Nextremerとは

株式会社Nextremer(ネクストリーマー)は東京と高知に開発拠点をおくAI開発エンジニア集団です。広く世の中に受け入れられ、社会の課題を解決するAIの実現を目指し、【対話システム事業】【画像認識事業】、更にそれらの2つの事業に関する【先進技術の研究】を行っています。

▼対話システム事業

Nextremerが提供する対話システムプラットフォーム『minarai』の企画・開発・運営を行なっています。
 
minaraiを利用することでチャットボット、デジタルサイネージ、自動車など様々なインターフェースを利用した対話システムを構築することが可能となります。サービスのカスタマーサポートや店頭での販売促進、公共スペースでの施設案内や観光案内などの用途で、幅広い業界の顧客にご利用頂いています。2018年3月には、『minarai Customer Success chat』(以下、minrai CS Chat)としてSaaS型のチャットボットサービスを公開、ボットによる自動応答を無料で提供しています。

- minarai CS Chatサービス詳細はこちら:
http://www.minarai.io/cschat/
- プレスリリースはこちら:
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000037.000017379.html

▼画像認識事業

認識技術を軸に人間が目視で行っている作業や判断の補助、自動化を目的としたソリューション構築をおこなっています。
AI技術を様々な分野へ適用するために、画像解析、強化学習などの機械学習技術とロボティクス技術を融合した分野に取り組み、研究機関、事業会社との共同研究によりノウハウを蓄積しています。今後は同分野でのサービス・ソリューション提供に向けた製品開発を計画をしています。

▼先端研究

対話システム・画像認識に関する技術研究、論文発表、製品へのフィードバックに加え、AIの性能を大きく向上させる可能性のある、量子コンピューターや量子アルゴリズムに関する研究を行っています。研究機関や大学とも連携しており、技術の最先端を継続的かつ効率的にキャッチアップすることが可能となっています。

- 関連情報:
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000031.000017379.html

なぜやるのか

  • F9af9265 4908 4e67 8628 8bfafad72c6c?1521538642 私たちは人間を脅かす(Scareする)のではなく、人をスケールアップ(Scale up human ability)するAIを生み出します。

◆Scale Up Human Ability ◆

Nextremerのミッションは、人間を脅かす(Scare Humanする)のではなく、人をスケールアップ(Scale Up Human Ability)し、人に新しい生き方や働き方をもたらすAIを作ることです。

今後の日本を待っているのは人口減少に超高齢化社会、AIなどのテクノロジーによる解決策がこれまで以上に求められます。 本当にAIの助けを必要としている企業や人々は多くいますが、現状AIが活用されているのは社会のごく一部分。

そうした人たちにAIを届け助けるために、私たちは "Scale up Human Ability" をミッションに掲げAIの民主化を目指しています。

どうやっているのか

  • Ea8f1048 179f 48e6 a09f 812b03d75538?1525138566 東京モーターショー× NewsPicks主催のピッチコンテストでプレゼンを行うCEO向井の様子です。 「対話システム in モビリティ」の方向性、モビリティ分野におけるNextremerの思い描く未来について発表させていただきました。
  • 372be516 8db6 4814 9a15 63e190efec59?1525152590 広く社会でAIを使って頂くために、自動車、金融、不動産、メディアなど様々な業界の顧客にAI技術提供し、多くのフィードバックを得て改善を続けています。

▼1人1人がパフォーマンスを発揮できるカルチャー

Nextremerでは人こそが最も重要な経営資源と捉えます。
これは、単にストレスなく働きやすいの環境を作るという事を意味するのではなく、各々の働きが最大限に組織の成果に繋がる環境、仕組みを作っていくという事です。それこそが企業の競争力を高く維持する要素と考え、環境づくりに尽力しています。

【開発環境は最高なものを】

エンジニアは、プログラミング言語、ライブラリ、開発ツールなど、個人の裁量で決定できます。日々の業務に関しても、決められた範囲の業務をこなすだけではなく、何か気づいたことがあれば担当範囲を越えて積極的に行動を起こすことを推奨しています。

【 トライ&エラーを推奨】

先端技術により新たな価値を生みだすためには、継続的なトライ&エラーが必要で、必然的にたくさん失敗をすることになります。革新的な成果を生むためには失敗はあって当然で、失敗することよりも、失敗をしつこく咎められることで次のトライができなくなってしまうことの方が遥かに影響が大きく致命的な問題です。

私たちはメンバー1人1人の能力の可能性を信じ「現状維持は衰退の一方」「悩む前にまずやってみよう」という価値観を持って、思い切ってトライし続けることを推奨しています。

【オーナーシップを持ち、真に自発的に行動する】

この様な環境を維持するには、1人1人が自分の仕事にオーナーシップを持ち最後までやりきってくれるはず、というメンバー同士の信頼があることが大前提です。
お互いの信頼があるからこそ、アイディアを尊重することができ、建設的な議論をすることができ、失敗しても受け入れられる精神的な余裕が生まれます。

Nextremerはまだ歴史が浅く、組織としてはまだまだ未熟ですが、1人1人がこのような価値観を持ってカルチャーを築いていくことで、1人1人が最大限にパフォーマンスを発揮できる環境が培われていくと考えています。

こんなことやります

▼業務内容:
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
弊社では、大手メーカー研究所との共同研究を行っています。
また自社開発中の対話システムも展開中で、対話最適化も独自にチームを編成して進めています。
主にディープラーニングを使用して様々な最適化を行っています。
IoTの分野では強化学習、NLPの分野ではSequenceToSequence、EndToEnd、GANなど様々です。
ただしこれらに限らず、良い思われるものはまずやってみて考えるというスタンスで仕事を進めます。
新しい論文をチェックしながら、実際にプログラムに書いて評価し、改善していくことが業務になります。
GPUマシンは、社内にサーバーを構築したり、クラウドを利用したりプロジェクトに合わせて使い分けています。

▼必須なスキル:
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・機械学習の知識
・NLPの知識
・プログラミング経験

▼その他使用している技術
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・言語:python、java、C++、Scala
・その他:Redmine, github, 機械学習系のライブラリをいくつか
ご興味のある方、お気軽にご連絡ください!!

会社の注目の投稿

募集情報
探している人 機械学習エンジニア
採用形態 中途採用
募集の特徴 Skypeで話を聞ける
会社情報
創業者 向井永浩
設立年月 2012年10月
社員数 50人のメンバー
関連業界 情報通信(Web/モバイル) / 情報通信(基盤/SI/パッケージ) / メディア・出版

応援している人(5)

応援している人の数が多いと、会社ランキングにランクインします

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地図

東京都板橋区成増1-30-13 トーセイ三井生命ビル10F(受付),7F

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