⁨画像処理⁩関連の求人⁨20⁩選

トヨタのコネクティッドカーの安心・利便性をお客様にお届けする車載カメラ映像を活用したサービスの開発・企画リーダー、スタッフを求めています。 車載カメラ映像を対象とした映像処理技術、車内外通信技術を含む組込システムの開発、活用サービス実現のためのサーバー開発、サービス企画におけるマネジメントができる人材を求めています。 ＜概要＞ モビリティカンパニーへのモデルチェンジを目指すトヨタにおいて重要になる『ソフトウェアの開発力』。 サービス開発に必要なソフトウェア開発業務です。 車載カメラ映像や車で取得するデータを処理し、利活用するサービスを開発・企画します。 ＜詳細＞ サービスを実現するための社内外(海外含む)ステークホルダーとの仕様・企画調整や契約管理 車載LAN上に流れるCAN情報等用いたイベント検出機能や統計化処理、車載カメラ映像を利用した画像認識機能開発などのソフトウェア開発 車載カメラ映像を利用したサービスの利便性向上のためのUX開発 車載カメラ映像を利用したサービス実現のためのサーバー開発 新規サービスの商品企画、収支計画、コスト管理などを含むサービス企画の推進。 MLOpsなど、継続的に映像サービスを開発、運用していくための環境整備。 本求人の想定役割：メンバー・チームリーダー・マネージャー

HACARUSは製造業、建築・土木、インフラ領域に AI をコアにした製品・ソリューションを提供している会社です。 ◉事業領域と提供サービス ■ 製造業 ・外観検査 ロボット、照明、カメラと AI を組み合わせた製品「HACARUS Check」を提供しています。複雑な形状の自動車部品の検査など、これまでの検査装置では自動化が難しかった領域に導入を進めています。 ・予知保全 工作機械をはじめとする FA 機器から収集される各種センサーデータに基づいた設備の予知保全を AI で行うことで、より生産性の高いスマートファクトリの実現に機器メーカ様と取り組んでいます。 ■インフラ ・地中探査 簡便で精度の高い地中埋設物の検査手法が、建設現場や鉄道施設などの現場で求められています。HACARUSでは地中レーダの画像から地中の埋設物の位置を確認するための AI を開発しています。 ◉HACARUSの技術の特徴 ・ビッグデータ不要 AIと聞くとディープラーニング、ビッグデータというキーワードを思い浮かべる人は多いでしょう。しかし「検討したものの、ビッグデータを集められない」とAIの利用を断念したという課題も耳にします。スパースモデリングなら、少量データでも高精度の成果を得られます。ビッグデータがないからとあきらめる必要はありません。 ・「その結論に至った理由」が解釈できる ビジネスであれ、医療であれ「なぜそうなったか」を説明できることはとても大切です。しかし、ディープラーニングを活用したAIでは「結果が出るが、なぜそうなったか」を説明できません。スパースモデリングなら、その根拠もフィードバックします。「知」が見える化されることで、応用も期待できます。 ・高速かつ低消費電力 ビッグデータを扱うAIは、膨大なデータ処理のための高性能システムが必要で、電力消費も多く、気軽にできるものではありません。 HACARUSのAIは、少ないデータの取り扱いで済むため低負荷です。クラウドベースとオンプレミスともに提供実績があります。 ■ 未来を造る人に 次世代の「はかる」を HACARUSは、2014年にヘルスケアのAIベンチャーとしてスタートしました。創業当初は、食事と栄養素を個人に最適化するための手段として、AI技術を取り入れていました。 その後、産業分野や医療の分野での課題解決にも応用できると考え、事業のピボットを経て、現在は医療、製造業、インフラ領域に、AIをコアにした製品・ソリューションを提供しています。DX の重要性とともに、デジタルデータを収集し活用する事への関心が高まっています。私たちは、このデジタルデータと AI といった新しい技術を組み合わせて、次世代の「はかる」を定義することで、様々な産業において新しい価値を生み出すことを目指します。 HACARUSには、様々なバックグラウンドを持つメンバーが在籍しており、その国籍や共通言語も様々です。そんなチームが、みんなでミッションを達成するために、大切にしている行動指針があります。 【HACARUSの行動指針】 1. Inside Out 　ベクトルを自分に向ける 　仕事がつまらないのは自分のせい、面白い仕事は自分で作る 2. Bridge the gap 　恐れずに挑戦をする 　理想と現実のギャップは、成長と価値創造のチャンス 3. Speed 　先行きが見えないときこそ、素早く動く 　スピードはベンチャー最大の武器 4. Communicate and Collaborate 　考えをオープンに伝え、協働する 　知性と感性はチームに宿る 【業務概要】 ・外観検査ソフトウェアを使用してのAI外観検査の顧客サンプル評価（性能評価）を行っていただきます。 ・お客様との商談に参加し、お客様の要望をヒアリングして要求されている検査仕様を整理していきます。 ・社内エンジニアと相談しながら、最適なソリューションをお客様に提案します。 ・検査装置の立ち上げ補助やインテグレーションのためのプロジェクト管理を行います。 ・お客様に対するデモやプレゼンテーションを実演いただき、フィードバックをもらいます。 ・プロダクトに対するお客様のフィードバックを集め、開発チーム、営業チームと連携して製品ロードマップへの反映を行います。

AIをはじめとした最先端の技術を活かす当社の機械学習エンジニアとして、AIシステム開発に伴う、データ分析・アルゴリズム実装等をお任せします。 ◇入社後の流れ◇ 3ヶ月間の機械学習研修で知識を習得するところからスタートします。 ≪研修 1ヶ月目≫ ▼統計学 - データの可視化と数値要約 - 確率と確率分布 - 統計的推測 - 統計的仮説検定 - 単回帰分析 ▼エンジニアリング - SQL基礎 - python基礎 - pandas基礎 - Git基礎 ≪研修 2ヶ月目≫ ▼多変量解析と機械学習 - 機械学習の基礎 - 機械学習の基本的な手法 　・線形回帰モデル 　・主成分分析 　・k-means法　など - 機械学習の発展的な手法 　・ロジスティック回帰モデル 　・ハイパーパラメータ最適化 　・決定木 　・ランダムフォレスト 　・線形SVM　など ≪研修 3ヶ月目≫ ▼機械学習の実践 - Numpy,Pandas演習 - AWS EMRを用いたHive演習 - ロジスティック回帰を用いた演習 - リッジ回帰、Kerasを用いた演習 - 推薦システムについての演習 【元ITスクールだからこそ未経験者も安心！】 当社は元ITスクール！未経験者を育成することを得意としています。 20年以上蓄積した育成ノウハウで、あなたをイチから育てます◎ お客様の声を元に市況感のトレンドを反映させた特別カリキュラムで、最短でエンジニアを目指せる！ 【研修を終えたらプロジェクトへ】 研修後は、有名企業からITスタートアップまで様々なプロジェクトで活躍！ プロジェクト参加後も、先輩や講師のサポートあり◎ ★プロジェクト例★ - 自社広告データとサードパーティデータを活用したデータ分析による広告最適化 - 飲食口コミサイトのログデータや検索ワード集計によるレコメンド - 医用画像・動画解析/環境構築/Python/Fine-tuning/転移学習 - 自動運転ソフトウェア開発に関わる画像処理、画像認識 - 車載 画像処理系の機械学習モデルの実装 - 決済サービスにおける顧客データ分析 - AIベンダーでの各業界に特化した機械学習モデル実装　など ■雇い入れ直後：仕事内容に記載の業務 ■変更の範囲　：会社の定める業務 仕事のやりがい 職種別年収ランキングの上位は、いずれも専門スキルが必要な医者やパイロット。 その中でもエンジニアはTOP10に位置づけています。 機械学習エンジニアの定義は世間でもまだ「ふわっと」した状態です。 ですので、研修では、機械学習に必要となる数学の基礎知識を学び、Pythonを学習し、機械学習エンジニアのスタートに立つことを目指します。 既にいくつかのプロジェクトが見えてきておりますが、どのプロジェクトも機械学習やAIというITテクノロジーを通して世の中を楽にすることやビジネスを加速させることなどを目指しています。 そういう最先端のビジネスを肌で感じながら仕事をしていくことが、ひとつのやりがいだと思います。しかし、最先端だからと言って、膨大なデータを処理するなど、華やかではない仕事です 魅力は研修だけじゃない！その後のサポートも充実！ 1人で思い悩むことが少ない社内環境です！ ◆キャリアサポート制度 専属のキャリアサポーターの支援で、着実に理想のエンジニア像に近づけます！ 日報や月報に細かく目を通し、仕事上での悩みや疑問にきめ細かに答えてくれます。 ◆ブラザー&シスター制度 後輩思いの先輩エンジニアが業務の悩みや不安を解消します！ ◆ビアバッシュ エンジニア同士で情報共有ができるイベントです！ 当社は研修後も先輩や仲間たちとつながっていることが実感できます。 自己成長に集中できる環境が当社の大きな魅力です。