東大発スタートアップである当社では、ものづくりの現場である部品メーカー様に、経営・営業・製造など一気通貫で工場の課題解決を実現するVertical-SaaSを開発・提供しています。職人さんだけでは対処が難しい現場の課題をデータ・現場UX・現場AIによって解決し、業界を躍進させることを目指しています。 ◯部品メーカー特化のVertical-SaaSプロダクト ものづくりの現場はドメインモデルが複雑です。だからこそ既存のホリゾンタルシステムがこの業界の課題を解決できずに、未だにぽっかりと穴が空いている領域になります。私たちはドメインを深く理解し、ドメインに特化したプロダクトを提供することで、この業界に切り込んでいこうとしています。ドメインにディープダイブしたい方には最適な環境です！ ◯現場とともに、プロダクトづくり ドメインに寄り添うために現場・現物・現実を重要視しています。プロダクトを作るエンジニアだからこそ現場と会話し、顧客の業務・課題・想いを五感で捉え、プロダクトづくりに活かします。顧客の近くで製品開発に携わりたい方募集しています！ ◯現場UX×現場データ×現場AI 日本には金属加工業が15万社あると言われており、それぞれで10万件近い製品情報があります。匠フォースはドメインに寄り添った現場UXを提供することで、これらの図面・製造手法・製造コストなどのデータ化されてこなかったディープな情報の蓄積を実現しています。その現場データと製造業特化AIによって、これまで職人さんにとっても難しかったような業務の自動化・適正化に取り組んでいます。 【具体的な業務内容】 まだ小規模なAIチームのコアメンバーとして、CTOとともに以下のような業務に携わっていただきます！ ・自社サービスに日々蓄積されている様々な製造情報（設計図、製造工程、製造コスト、販売金額、サプライチェーン構造など）の活用方法の立案 ・上記活用方法を実現するための機械学習モデル、アルゴリズムの研究開発 （例） - 設計図の文字情報・形状情報を、活用性のある構造化データとして自動抽出 - 設計図に描かれている製品形状を解析し、他の設計図の製品との類似度を算出 - 設計図を解析し、過去の製造データをもとに製造方法の予測（自動製造システム） - 2D設計図と3D設計図の相互変換 - 大規模言語モデル(LLM)や大規模視覚モデル(LVM)の活用検討 ・継続的な精度向上を実現するMLOpsの仕組みづくり ・構築した機械学習モデルのシステム化 ■募集背景 業績好調につき、人員増加をしております。

・機械学習、統計、線形代数、コンピュータサイエンスに関連したアルゴリズムの基礎知識 ・機械学習を活用したビジネス上の課題を解決する業務経験 ・画像処理に関する機械学習モデル・アルゴリズムの構築・精度改善の経験 ・AWS, GCP, Azure等のパブリッククラウドを利用した開発経験 ・Docker、Git、CI/CDを用いたチーム開発経験

・MLプロジェクトマネジメントやMLチームリードのご経験 ・MLflow、kubeflowなどを用いて機械学習パイプラインを開発した経験 ・機械学習、データサイエンス分野における主要学術誌での論文執筆経験 ・フロントエンド、バックエンドに関わるWebサービスの開発経験

20代活躍中, フリーランス多数, 新技術に積極的, 安定稼働, 長期案件, 急募, 即日参画可能

1回 / オンライン

■開発工程 要件定義, 基本設計, 詳細設計, 実装, テスト, 運用・保守 ■稼働開始日 2024年9月1日 ■募集人数 5名 ■チーム規模 2-5名

右肩上がりで急成長している、SaaS提供のIT企業にてAIチームが発足いたしました。 チームの立ち上げメンバーとしてご参加苦いただける方を探しております！ ご興味ございましたらお気軽にご相談ください！