匠技研工業株式会社の

【業務委託】機械学習エンジニア（画像処理、データ分析、LLM）の求人

大量の設計図や製造方法などのディープなデータセットを解析する機械学習エンジニア募集！

募集概要

東大発スタートアップである匠技研工業株式会社は、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「匠フォース」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！ - 匠フォー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 ＝＝＝＝＝仕事の魅力＝＝＝＝＝ ▼大きな業界の大きな課題解決 ・製造業というアナログで複雑なドメインに立ち向かい、これまでにないソフトウェアを作っていくことで、技術を通して重厚長大な歴史ある業界に変革をもたらす面白さ ▼世界初の新しい研究開発 ・全国15万社×10万件/社を超える大量の製品データを活用して業界変革を起こす面白さ ・匠フォース特有の、製造現場にディープダイブしたVertical-SaaSでしか得られない深い製造データを活用する面白さ ・匠フォースにしか集まらない製造ビッグデータを活用して、世界初となる製造AIの研究開発に携わる面白さ ▼事業・製品の0→1立ち上げ ・まだ確立されきっていない事業・製品を、自身のスキルや経験を活かして、自らの手で作り込んでいける面白さ ・小規模チームだからこそ、自身の強みを最大限に発揮しつつ、幅広い業務にチャレンジできる体制 ・立ち上げ初期だからこそ発生する技術的な課題（技術選定、アーキテクチャ変更、スケーラビリティなど）に取り組む面白さ ※これらのご経験がある必要はありません ＝＝＝＝＝開発環境＝＝＝＝＝ フロントエンド：Next.js, TypeScript, Apollo, MUI, Storybook, Express バックエンド：GraphQL(AppSync), RESTAPI(APIGateway), Node.js, FastAPI 認証：Cognito データベース：PostgreSQL, OpenSearch, ElastiCache, DynamoDB クラウド：AWS, Google Cloud, Microsoft Azure CI/CD：GitHub Actions, CodeBuild IaC：Serverless Framework, CloudFormation 利用ツール：Docker, GitHub, Figma, Slack, Notion, LogRocket