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リード機械学習エンジニア / Lead Machine Learning Engineer

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リード機械学習エンジニア / Lead Machine Learning Engineer | LeapMind株式会社

About LeapMind Inc.

"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と 150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。

私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもDeep learningによる高度な情報処理を可能にします。

Company Profile

社紹介資料 (JP)はこちら

Interview

※画像を押して記事をご覧ください 

What you will do/仕事内容

LeapMindは、深層学習普及のための大きな壁となっている電力消費の問題を解決するため、量子化ニューラルネットワークの研究開発と、そのネットワークを高速に実行するためのアクセラレータEfficieraの開発を主な業務として行っております。ハードウェアを独自で開発している都合上、自社のハードウェアの制約を満たしつつ高効率で動作するモデル開発を行うため、深層学習を使いこなし、それを活用したプロジェクトをリードできる機械学習エンジニアを募集しております。

特に、低消費電力デバイスを必要とする産業諸分野で動作するエッジAIを、Efficieraを活用して実現するために、高い実用性を持った深層学習モデルの開発に携わる優秀な機械学習エンジニアを求めています。

LeapMind is mainly engaged in the research and development of quantized neural networks and the development of Efficiera, an accelerator to run such networks at high speed, in order to solve the problem of power consumption, which is a major barrier to the widespread use of deep learning. Due to the fact that we develop our own hardware, we are looking for a machine learning engineer who is proficient in deep learning and can lead projects that utilize it in order to develop models that run at high efficiency while meeting the limitations of our hardware.

In particular, we are looking for a talented machine learning engineer who can develop highly practical deep learning models to realize edge AI that works in various industrial fields that require low-power devices, utilizing Efficiera.

  • 自社アクセラレータIPであるEfficieraで効率的に動作する組み込み環境を考慮した量子化deep learningモデルの開発
  • ターゲットとする産業分野で、ビジネス要求や顧客要求に合致した、高性能・高品質のモデル開発
  • 製品の仕様作成、全体設計、開発計画の立案、設計及び開発プロジェクトのリード
  • 最新の技術動向の調査・把握・共有
  • 次のいずれかを重点的に担当していただきます
  • Development of quantized deep learning models considering embedded environments that run efficiently on our accelerator IP, Efficiera.
  • Develop high performance, high quality models that meet business and customer requirements in target industries.
  • Create product specifications, overall design, development plans, and lead design and development projects.
  • Researching, understanding and sharing the latest technology trends
  • You will focus on one of the following.

What you will need/必須スキル

  • 情報系または近隣分野での修士、または同等の知識と経験を有すること
  • 複数人での機械学習や深層学習フレームワークを用いた製品・システム開発プロジェクトでの設計・開発のリード経験(1年以上)
  • 開発者として深層学習を用いたシステム・製品の設計・開発・研究の経験(2年以上)
  • 画像処理やコンピュータビジョンに関する深い理解とそれを活用した実務経験(2年以上)
  • アジャイル開発やスクラム開発に基づくソフトウェア開発プロジェクトの経験(2年以上)
  • 日本語でのビジネスレベルコミュニケーション能力
  • Master's degree in informatics or a nearby field, or equivalent knowledge and experience.
  • Experience (1+ years) leading the design and development of a product or system development project using machine learning or deep learning frameworks in a multi-person team.
  • Experience (2+ years) as a developer designing, developing, and researching systems and products using deep learning.
  • Deep understanding of image processing and computer vision and practical experience using it (2+ years).
  • Experience in software development projects based on Agile or Scrum development (2+ years).
  • Business level communication skills in Japanese .

Additional qualifications that are nice to have/歓迎スキル

  • 情報系または近隣分野での博士、または同等の知識と経験
  • 画像処理・コンピュータビジョンと深層学習モデルを組み合わせた製品・ソリューションの開発経験
  • コンピュータアーキテクチャの理解と低レベルプログラミングの経験
  • 深層学習に関する各種モデルコンパイラ・ランタイム(TensorRT, TensorFlow Lite, OpenVINO, ONNX Runtimeなど)の使用経験
  • 組み込みデバイス向けに機械学習または深層学習モデルを最適化した経験
  • 機械学習、深層学習に関する査読あり論文の採択経験
  • 機械学習コンペ(Kaggleなど)、競技プログラミング(AtCoderなど)の経験
  • 製品を上市させた経験
  • PhD or equivalent knowledge and experience in informatics or a neighboring field.
  • Experience developing products and solutions that combine image processing and computer vision with deep learning models.
  • Understanding of computer architecture and low-level programming experience.
  • Experience with various model compilers and runtimes for deep learning. (TensorRT, TensorFlow Lite, OpenVINO, ONNX Runtime, etc.)
  • Experience optimizing machine learning or deep learning models for embedded devices.
  • Experience in accepting peer-reviewed papers on machine learning and deep learning.
  • Experience with machine learning competitions (e.g. Kaggle), competitive programming. (e.g. AtCoder)
  • Experience bringing products to market.

Personalities/求める人材

  • LeapMindのMission、Vision( https://leapmind.io/about/ )の実現に共感し、顧客課題を解決するための製品開発に打ち込める方
  • 全社規模のプロジェクトの立ち上げからクロージングまでを、周囲を適切にサポートしながら、高い判断力で自律的にリードし成功に導くことができる
  • チームプレーを重視し、相手に敬意を払ったコミュニケーションをとることができる
  • 効率的かつ効果的な最適のアウトプットを出すため、信頼関係と協調性を持った建設的な対話や議論で合意形成を行うことができる
  • 事実・事象から課題を抽出し、目標・課題・ベストな手段を明確にしたドキュメント(プロポーザル)を作成し、役職問わず関係者に説明することができる(透明性と情報の非対称を防ぐため、情報共有の際はドキュメントを重視しています)
  • 弊社のミッションやビジョンに共感し、同じ未来に向かってチャレンジできる
  • LeapMindのMission、Vision( https://leapmind.io/about/ )の実現に共感し、弊社の技術やビジネスに興味・関心がありキャッチアップする意欲がある。顧客課題を解決するための製品開発に情熱を注ぐことができる
  • You share LeapMind's mission and vision (https://leapmind.io/about/) and are committed to developing products that solve customer issues.
  • Able to lead a company-wide project from start-up to closing, with appropriate support from others, using good judgment to lead the project autonomously to a successful conclusion.
  • A team player and able to communicate with others in a respectful manner
  • Able to build consensus through constructive dialogue and discussion based on trust and cooperation in order to produce optimal outputs efficiently and effectively.
  • Able to extract issues from facts and events, prepare documents (proposals) that clarify goals, issues, and the best means of addressing them, and explain them to relevant parties regardless of position (we emphasize documentation when sharing information in order to ensure transparency and prevent information asymmetry)
  • Share our mission and vision and take on challenges toward the same future.

Empathy with the realization of LeapMind's Mission and Vision (https://leapmind.io/about/)), interest in our technology and business, and willingness to catch up. Passionate about developing products that solve customer problems. 

「Efficiera」異常検知モデルで外観検査を行うデモ動画(ザイリンクス Kria KV260 ビジョン AI スターター キット) です。是非、動画をご確認ください。
This is a demo video of visual inspection using the "Efficiera" anomaly detection model (Xilinx Kria KV260 Vision AI Starter Kit). Please check out the video.

その他

開発言語:Python, C++
OS:Linux
MLライブラリ:TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
その他:GitHub Enterprise, Slack
会社概要:https://leapmind.io/careers/
speakerdeckをご確認ください

Other

Development language: Python, C++
OS: Linux
ML Libraries: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
Other: GitHub Enterprise, Slack
Company profile: https://leapmind.io/careers/
Please check speakerdeck

職種 / 募集ポジション リード機械学習エンジニア / Lead Machine Learning Engineer
雇用形態 正社員
給与
応相談
 
勤務地
 
会社情報
会社名 LeapMind株式会社
Company Name
LeapMind Inc.
CEO
松田 総一
(Soichi Matsuda)
所在地(Address)
〒150-0044 東京都渋谷区円山町28-1 
渋谷道玄坂スカイビル 3F

3F, Shibuya Dogenzaka Sky Bldg,
28-1 Maruyama-cho, Shibuya-ku,
Tokyo, 150-0044, Japan

<喫煙環境について>  屋内禁煙
No smoking inside the building
アクセス(Access)
渋谷駅より徒歩9分、神泉駅より徒歩2分
9min by walk from Shibuya Sta, 2min by walk from Shinsen Sta.
雇用条件/Employment conditions
雇用形態:正社員(期間の定めなし)
試用期間:3ヶ月(条件は同じ)
給与:経験・能力・前職給を考慮のうえ、ご相談させていただきます
賞与:年2回 (会社業績に応じて支給)
通勤手当:会社が認める通勤経路による金額を支給。但し、出社日数に応じて実費精算(月額上限:1ヶ月定期代金と5万円のいずれか低い方)
在宅勤務手当 5千円/月
勤務時間:フレックスタイム制 (5:00〜22:00, 標準労働時間8h)、コアタイムなし
社会保険:厚生年金保険、健康保険、雇用保険

Employment Type: Full time (No fixed period)
Probation period:3 months(under same condition)
Salary: Based on one's experience, ability, and previous salary
Bonus: Bonus to be paid twice annually based on company performance
Commuting allowance: The amount will be paid according to the commuting route approved by the company. However, actual expenses will be reimbursed according to the number of days coming to the office. (Monthly limit: the lesser of the monthly commuting fee or 50,000 yen)
Working hours: Flex-time system (5:00~22:00, Standard working hours: 8h/day), no core time
Social Insurance: Employees' Pension Insurance, Health Insurance
, Employment Insurance
Others:
Regular medical check-ups etc.
Allowance for Working from Home 5K yen per month.
その他
充実した健康管理制度(定期健康診断、ストレスチェック、チャット健康相談サービスCarely、インフルエンザワクチン注射/乳がん・子宮頸がん検診等無料)
Well-developed health management system (regular health check-ups, stress checks, Carely chat health counseling service, free flu vaccine shots, breast and cervical cancer screenings, etc.)
休日休暇/Holiday, vacation
完全週休2日制(土・日)、祝日、会社が定める日(年末年始他)、有給休暇(入社3ヶ月経過後5日間付与、6ヶ月経過後5日間付与)、特別休暇(慶弔休暇:結婚、配偶者の出産、忌引き)、リフレッシュ休暇など
※昨年度実績:年末年始休暇(12/28-1/4)、リフレッシュ休暇4日

System of two days off a week (Sat・Sun)
National Holidays
Dates determined by company(New Year's holidays, etc)
Paid vacation(5 days granted after 3 months of employment, 5 more days after 6 months of employment)
Special holidays(Congratulation or condolence leave:Marriage, Spouse’s birth, condolence leave)
Refreshment leave, etc.
*Last year's example:New Year's holidays (12/28-1/4), Refreshment leave 4days
選考の流れ/Screening process
エントリーから内定までおおよそ1ヶ月かかります。
It will approximately take 1 month from entry to job offer.
・エントリー/Entry
・書類選考/Document screen
・面接(2~3回)/Interviews(2~3times)
・内定/Offer
※職種によりポートフォリオの提出やスキルに関するテストがあります。
詳細は各職種の応募ページ、エントリーフォームをご確認ください。
※Depending on the position, you may be required to submit a portfolio and take the skill tests. For details, please refer to the application page or the entry form for each position.
その他/ Others
・面接時の服装は自由です。社員もカジュアルな服装で業務をしています。
・オンライン面接が可能です。まずはご応募ください。
・前回のご応募より1年以内の再応募はご遠慮いただいております。ご了承ください。
・No dress code for the interview. Members here dress casually at work.
・We can schedule an online interview. First, please apply.
・Please refrain from re-submitting within 1 year from the previous application.
お問い合わせ/Contact
ご応募に関するお問い合わせはメールフォームよりご連絡ください。
https://hrmos.co/pages/leapmind/jobs/contact
※採用に関するお問い合わせ以外には返信できない場合があります。ご了承ください。
※応募者様のお問い合わせを優先したく人材紹介会社様のお問い合わせはご遠慮ください。
Please contact this Contact form.
https://hrmos.co/pages/leapmind/jobs/contact
*Please note that we may not be able to respond to inquiries regarding non-recruitment.
*We would prioritize the inquiries from direct applicants, so please hesitate to contact us if it is from a recruitment agency.