MLOps Unitとして、昨年は画像データに対する物体検出や領域検出など、特定の領域にスコープを限定してアノテーション作業の自動化を推進しました。
しかし、当社の事業成長にともない、画像だけでなく、動画や音声、テキスト、点群など、より多様なアノテーションサービスを提供するようになりました。それによって、より多くの案件でアノテーション作業の自動化をしたいというニーズが発生しています。また、日本の多くの企業でもAI開発のフェーズがPoCから運用へと変化しており、継続的な機械学習開発、いわゆるMLOpsの構築に対する需要が高まってきています。
MLOps Unitとしても、弊社事業のコアとなるアノテーションの自動化や運用を見据えた機械学習開発の環境構築を支援するため、さらなる組織拡大を目指しており、今回新しく開発組織の価値を最大化するソフトウェアエンジニアの募集を開始しました。
■キャリアパス MLOps Unitでは、エンジニアとしてML×Softwareの領域で最先端の技術を身につけることが可能です。主なユーザーはエンジニアとなるため、ウェブ上から利用できるだけでなく、APIやSDKなどの開発・提供も担当します。また、Amazon SageMakerなどを使った機械学習モデルの作成やトレーニング、デプロイなど、今後あらゆる企業で機械学習の活用が推進される中で、ウェブアプリケーションのエンジニアとして、多くのテック企業から求められるようなスキルを身につけることができます。
キャリアパスとしては、MLOps Unitのエンジニアリングマネージャー、バックエンド、インフラ領域に特化したテックリードなど、多岐にわたります。
弊社は、AIデータプラットフォーム「FastLabel」の提供を通じて、既存産業が抱える課題をテクノロジーを使って解決し、日本産業のDXを推進します。 FastLabelで提供するプロダクトは、アノテーションと呼ばれる教師データ作成の自動化やデータ管理、ジェネレーティブAIによるデータ生成、プライバシーマスキング、MLOps構築など、多岐にわたります。
FastLabelではプロダクトの開発に携わるすべてのエンジニアを「ソフトウェアエンジニア」と呼びます。各ソフトウェアエンジニアがそれぞれの専門性を発揮しながら、役割をまたぐことによって、ユーザーへの価値の提供を最大化します。
MLOps Unitはその中でも、FastLabelのコアモジュールとなるモデルの学習や評価、推論などの領域を中心に開発する組織になります。機械学習の経験は必要なく、ウェブアプリケーションの開発経験がある方を中心に構成された組織です。ソフトウェアエンジニアは、FastLabelの新機能開発、既存機能改善、ユーザビリティ改善、パフォーマンス改善、システム信頼性向上など、プロダクトの開発の全般に携わります。
FastLabelの事業はBtoBのためユーザーと密な関係性を構築しています。 AI、IoT、ロボット、ドローンなどの最先端の技術を使って既存産業のDXに挑戦している顧客とコミュニケーションを取りながら、10年先の当たり前を目指したプロジェクトに関われます。
MLOps Unitの特徴は、組織名の通り、AIアプリケーションの運用を見据えた継続的な機械学習開発を支援する機能開発を行います。一般的なSaaS企業では当たり前になりつつある、DevOpsを機械学習(ML)の領域で実装を致します。「Software Ate The World, Now AI Is Eating Software」と呼ばれている通り、今後10年であらゆるソフトウェアに対してAIが組み込まれる世の中に変化する中で、MLOps Unitでは、そのような世界を自ら推進して創っていくことが可能です。
将来の正社員採用を目的とした副業での就業希望を歓迎します。 その旨、面談の中でお申し付けください。
フレックスタイム制(7:00-22:00)※コアタイムなし
3ヶ月
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簡単1分登録(無料)#AIスタートアップ #AIキャリア #AI人材 #シリーズA #裁量権 #フルスタックエンジニア #Customer Geek #最新技術 #フルリモートワーク
▼フロントエンド ・開発言語:React.js、TypeScript ・UIフレームワーク:Material-UI ・Canvas:Konva ・デザインツール:Figma
▼バックエンド ・開発言語:Node.js、TypeScript、Python ・フレームワーク:Express、Flask ・データベース:MySQL ・認証:Auth0
▼インフラ ・クラウド:Amazon Web Service ・コンテナ管理:Fargate ・CI/CD:Code Pipeline、CodeBuild、GitHub Actions ・IaC:CloudFormation、CDK
▼その他 ・ソースコード管理:GitHub ・プロジェクト管理:GitHub Projects ・ドキュメント:Notion、GitHub Wiki、readme ・コミュニケーション:Slack
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簡単1分登録(無料)専門スタッフが仕様を確認し、アノテーションマニュアルの作成もサポートします。 事前に合意したデータ品質を基準をもとに、ミスがあった場合、同じ料金内で修正します。 また、事前テストによって最適な人材を選抜し、2段階のレビューフローや独自の品質チェックAIによってアノテーター間の作業品質のズレをなくします。
機械学習に必要な素材データとアノテーションデータをパッケージで提供します。 権利クリアランスされた100万件以上の画像などの素材データにアクセスでき、データ不足を解消することでスピーディーなAI開発を実現できます。 またデータの収集や撮り下ろしにも対応しています。
AI開発において、実データのご準備が難しいデータを、シンセティック、オーギュメンテーション、画像生成などのアプローチでご提供することが可能です。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。
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