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<p>創業5年で評価額1,000億円超/急成長を続け使命の実現を目指す 2021年の創業以来、黒字経営を続けてきた弊社があえて資金調達に踏み切った理由。それは、日本の基幹産業をアップデートし、世界市場での競争優位性を確立する、その決意の表れです。 評価額は1,000億円を超え、大きな期待を背負う形となりました。創業から5年間急成長を続けてきた弊社ですが、目指すのはさらにその先、ここがゴールではありません。長きに渡って日本が磨き続けてきた「ものづくり」という世界に届く武器を、最先端AIやロボティクスの力でさらに強固なものにする。インターネット時代に停滞した日本経済を、AI時代に再興する。そして私たち燈も日本一・世界一の企業となり日本の希望の光となる。それが実現できた時、私たちが掲げる「日本を照らす燈となる」という使命は達成されます。 ここから燈の成長は第二フェーズに突入します。これまで以上にダイナミックなビジネスを展開していく中で、働くメンバーにも多くのチャンスが巡っていきます。この環境下で大きな使命を背負い、私たちと一緒に歩んでいただける方を募集しています。文章だけでは語り尽くせない思いや、詳細な業務内容について、ぜひカジュアル面談でお話しさせてください。 燈株式会社について 燈株式会社は、「日本を照らす燈となる」という使命を掲げる、東京大学発のAIスタートアップ企業です。GAFAM5社の時価総額の合計が日本の全上場企業約4000社の時価総額の合計を上回る現代で、AIを中心とする最先端テクノロジーで日本の産業をアップデートし、GAFAMなどの世界のテクノロジートップ企業と本気の戦いをする企業となることを目指しています。 2021年設立で社員数が400名以上にまで拡大しているなど、高い志を掲げ創業から急成長を続けてきました。企業のDXパートナーとしてコンサルティングやオーダーメイド開発を行う「DX Solution事業」と、AI SaaSプロダクトを提供する「AI SaaS事業」の二つの事業を展開しています。最先端技術を特定の産業に特化して提供しているからこそ、他社では中々実現できない奥深くにある課題解決を特徴としています。当初は建設業界を中心にDX・AIソリューションを提供していましたが、現在は建設業で培ったノウハウと技術をもとに、製造業、物流業などの隣接する業界への事業拡大を積極的に進めています。 業務内容：ものづくりの巨頭をハックする 最先端のロボティクス・AI技術を駆使し、建設・製造現場を中心としたものづくり産業における「人の手に頼らざるを得なかった作業」をAIが行う世界を目指します。 単なるPoC(技術検証)に留まらず、実際の現場導入を見据えた研究開発と、実運用からのフィードバックループ(データ フライホイール)の構築を担当します。</p>

コンピュータビジョンエンジニアとして、AI自動野菜収穫ロボットの画像認識技術の開発に従事します。画像・映像データ処理のパイプライン構築、Deep Learningアルゴリズムの開発、ロボットアームや制御システムとの連携、作物の検出・成熟度推定などを行い、農業の自動化に貢献する技術を創造します。

職務内容 ・Training of foundational image, video and multimodal generation models, ensuring advanced performance and scalability. ・Translate cutting-edge research into practical solutions by investigating downstream applications that enhance the model’s business value and delivering actionable insights directly to the product team. ・Disseminate your findings at premier international conferences, showcasing your work to the global research community and forging connections with leading experts. ・ 大規模な画像・動画・マルチモーダル生成モデルの開発。 ・ プロダクトチームと連携し研究成果を実用的なプロダクトに繋げる。そのために市場の動向を調査し知見を収集。 ・ トップカンファレンスでの研究成果の発表。グローバルな研究者コミュニティとのつながりを構築。 応募資格（必須） ・(For research scientist role) First-author publications on visual or multimodal generation (or related topics), in prestigious conferences and journals (such as ICCV, CVPR, NeurIPS, ICML, ICLR, ECCV, ACL, TPAMI, IJCV, or equivalent). ・(For research engineer role) Hands-on experience in (large-scale) generative model training or fine-tuning. ・Master’s or Ph.D. in Computer Science, Data Science, or a related field. Strong background in computer science and data science principles. ・Proven research (for research scientist role) or industrial (for research engineer role) experience in visual generation and/or multimodal generation. ・Willing to work collaboratively within a team. ・Proficiency in PyTorch or similar deep learning frameworks for model training/finetuing. ・(Solid) Understanding of recent visual generative model (i.e., diffusion/flow matching/AR), and experience of training/finetuning those models. ・Self-motivated with a passion for continuous learning and staying abreast of new technologies. ・Willing to engage in industrial research aimed at developing practical solutions for real-world applications, rather than focusing solely on academic publications. ・Research Scientist の場合：ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML、ICLR、ECCV、ACL、TPAMI、IJCV などトップカンファレンス／ジャーナルで視覚またはマルチモーダル生成に関する第一著者論文を発表していること。 ・Research Engineer の場合：大規模生成モデルの学習またはファインチューニングに関する実践的経験があること。 ・ コンピュータサイエンス、データサイエンス、または関連分野の修士号／博士号を