⁨コンピュータビジョン⁩関連の求人⁨21⁩選

■事業概要 日本の救急医療は世界でもトップレベルと言われる一方で、デジタル化は遅れています。今なお紙や電話での情報伝達が主流となっており、データを適切に収集する仕組みが確立されていません。 そのため、「当院を受診した患者さんの最も多い症状や診断名は何か？」というような基本的な内容でさえ情報の検索が難しく、ひいてはデータに基づいた医療を提供するのが困難という課題があります。 TXP Medical はこのような課題を解決するべく、「医療データで命を救う。」をミッションに、病院や救急隊向けに医療情報プラットフォームを開発・提供し、医療現場の情報連携の効率化、そしてデータに基づく意思決定を支援しています。 ■業務内容 プロダクトのシステム運用の高度化・仕組化・自動化を通して、安定したサービス提供を顧客に提供する役割を担っていただきます。日々生まれる実験的な試み、安定サービス提供をしているプロダクトなど多様な環境に対して適切なポリシーの策定や仕組み作りをリードしていくことを期待しています。 解決したい課題には次のようなものがあります。 ・サービスの稼働状況を可視化するためのモニタリングの改善 ・安定したサービス提供を実現するためのポリシー策定やCI/CDの改善 ・必要なセキュリティ水準を実現するための施策の実施 ■プロダクト 具体的にお任せしたいプロダクトをご紹介します。 ●救急搬送システム『NSER mobile』 これまで現場で手書きの帳票でやりとりされていた情報をデジタル化して再利用可能なデータにし、即時にデータを病院にシェアすることで、救急搬送時間の長時間化や搬送先のミスマッチ、非効率な業務フローといった課題を解決するシステム。 紹介ページ：https://txpmedical.jp/service/nser-mobile 実際の利用イメージ動画：https://www.youtube.com/watch?v=Ij0AJUgUvq0 ●救急統計業務支援システム『NOA』（ノア） 上記『NSER mobile』と連携し、救急隊員の統計入力業務を自動化するプロダクト。従来、紙に書いたメモを元にPCに入力していたところを、アプリとの連携によって自動化し、救急隊員の業務の効率化、負荷軽減を目指す統計プラットフォーム。 ●転院搬送システム『NEXT Stage CONNECT』 医療機関間の転院時に生じる電話による情報伝達の非効率や課題を解決するための、転院判断に必要な情報の統合プラットフォーム。

 https://txpmedical.jp/service/next-stage-connect ●セルフ問診システム 患者様が救急外来受診前、あるいは外来待合室で、ご自身のスマートフォン・タブレットを用いて病状等を入力することができるシステム。 https://txpmedical.jp/service/self-interview-system ■主な技術スタック ・フロントエンド： TypeScript (React, Next.js, Vue, Nuxt), Dart (Flutter), FileMaker ・サーバーサイド： Python (Flask, Serverless), TypeScript, Node.js ・インフラ：AWS (Lambda, ECS, DynamoDB, RDS, CloudFront, SNS, SQS, Amplify, CDK) ・データベース：PostgreSQL / MySQL / Oracle ・その他： Slack / Google Workspace / Figma / GitHub / BackLog ■チーム体制 開発組織は3つのプロダクト領域に分かれており、それぞれ5〜10名のチームで開発を進めています。 チームには未踏アドバンスド事業への採択経験のあるテックリードや、コンピュータビジョン深層学習に長けたOCR開発担当、公共団体向けの積算システムから携帯電話基地局まで幅広いシステム開発経験のあるメンバーなどがいます。 また、社内には代表の園生を始め多くの医師経験者・看護師経験者が在籍しています。顧客からのニーズのヒアリングのみならず、社内の現場経験社の意見をもとにプロダクトを開発していくことができます。 ■本ポジションの特徴、得られること ・自治体や救急隊向けのプロダクトは稀有であり、人命にも関わるため社会的意義の大きい仕事ができる ・救急領域のプラットフォームは他になく、領域として日本最先端のDXに携わることができる ・自治体・医療など、いまIT化・DXが爆発的に進んでいる領域に技術知見を惜しみなく活用できる

建設業界向けのAIプラットフォームを開発する企業において、コンピュータビジョン（CV）分野の最先端AI技術を研究・開発する重要な役割を担います。主な業務は、高性能なAIアルゴリズムとモデルの設計・開発、CNNやTransformerを活用した画像認識システムの構築、機械学習モデルのパフォーマンス最適化、リアルタイムおよびバッチ処理のAIパイプライン開発です。クロスファンクショナルチームと密接に連携し、最新のAI/ML技術を製品に統合し、イノベーションを推進します。また、AIの倫理的側面に配慮しながら、透明性、多様性、プライバシーを重視した responsible AIの実践にも取り組みます。

トラックを用いたレベル4自動運転システムに必要な 3D object detection / 3D lane detection / online HD map construction などの認識モデルのためのデータ基盤 / データパイプラインの設計・構築・運用を担っていただきます。 T2 では2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・利用できるクラウド基盤の構築を目指し、膨大な量の走行データから、認識モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、データセットの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築しております。 またクラウド上に96台の H200 が搭載された GPU クラスタを構築しており、国内最大規模の潤沢な計算リソースを用いた開発が可能です。