【募集背景】 - アダコテックでは製造業において、人がコントロール可能な技術によって品質ライフサイクル全体で顧客の生産性向上を実現することをビジョンとしております。 - インターネットやスマートフォンの登場からAIの発展を含め、デジタル技術により市井の生活は少しずつ便利になっています。しかし、製造業の現場では製造工程の複雑さなどからなかなかデジタルの恩恵にあずかれていません。特に、急速に少子高齢化が進む日本において労働力不足は喫緊の課題であり、デジタル化による解決が急務となっています。そこで、われわれアダコテックではカメラなどのセンサからの情報を独自の技術を活用して生産性を向上することを目指しています。 - もちろん、その挑戦は簡単ではありません。アダコテックは2021年のリリースからプロダクトを磨いてきましたが、顧客の現場は個別の課題が存在しており広くカバーできるプロダクトを作るには超えなければいけない壁が存在します。当社は産総研発の技術で勝負してきましたが、プロダクトの完成度はまだまだで、プロダクトの開発により顧客に提供できる価値は多くあると感じています。そのためには、不確実性のある状況で継続的に顧客に価値を提供するチームが必要です。 - 製造業とAIという領域に興味を持ってDeep Diveし、価値提供できるチームを作ることに興味ある方の応募をお待ちしております。 【現在の課題とやるべきこと】 - 現在は2022年入社のCDO（Chief Development Officer）が業務プロセスの構築、ピープルマネジメントや研究開発などを担当しております。 - すでにエンジニア10名以上の規模になっておりますが、今後プロダクトを多くの人に使ってもらえるようにするには、研究ができる人材に限らない多様な人材が必要であると考えています。5年後には新卒含め20名の体制になるよう組織拡大を行っていきたいのですが、プロダクトの探索もしながらであるため、やりたいができていないことが多々あります。 - 課題としては、業務プロセスの洗練、新卒採用および育成体制の構築、ビジネス拡大に備えた情報の蓄積/共有の仕組みづくりなどが挙げられます。 【主な業務内容】 ▼顧客に対して価値を提供するプロダクトを作り続けることのできるチームのビルド - 継続的に価値を生み出すための組織/業務プロセスの設計 - 現在はアジャイル開発（Scrum/一部LeSSを採用） - 1on1の実施や評価・フィードバック制度の策定/改善 - エンジニア採用およびオンボーディングプロセスの運用および改善 ▼プロダクト開発・プロジェクトマネジメント - ステークホルダー（他社・他部署）を含めたコミュニケーション - ファシリテーションの実施によるプロジェクト推進 【得られる経験】 - 少子高齢化が急速に進む日本において労働力不足という大きな社会課題への挑戦 - AI、画像解析など最先端技術を用いたプロダクト開発の知識や経験 - AI、製造業といった複雑な領域を解決するためのチームビルディングの経験 【開発環境】 開発言語：Python / Go / C++ / Rust インフラ：AWS（ECS / EKS / Aurora / ElastiCache / SQS / S3 / Athena） 構成管理：Terraform CI/CD：GitHub Actions / Codebuild ワークフロー：Argo workflow ロギング：fluentbit / Kinesis firehose / cloudwatch / mlflow 監視：Datadog / Sentry / cloudwatch QA：Autify バックログ管理：Zenhub コミュニケーション：Google Meet / Slack / Miro / Notion 【株式会社アダコテックについて】https://adacotech.co.jp/ ■プロダクト －検査･検品の外観検査AIソフトウェア「AdaInspector Cloud」 ノーコードの直感的な操作によって、検査・検品の自動化システムの構築および実装を一気通貫で提供するシステムです。AIや画像解析領域のエンジニアリングを専門としていない方も、検査・検品の自動化に機械学習を活用することができます。 ■導入実績 - 公表可能な取引先：相川プレス工業、アイシン、ジェイテクト、セントラル警備保障、デンソー、トヨタ自動車、トヨタ紡織、本田技研工業、三井E&S、矢崎総業、NJコンポーネント(50音順) - 自動車Tier1、電子部品、半導体メーカー等の大手企業との累計150件以上の取引実績があります。 ■受賞歴（一部抜粋） - ICCサミットFUKUOKA2020 スタートアップ・カタパルト 優勝 - IVS LaunchPad 2020 Summer 優勝 - 週刊東洋経済「すごいベンチャー100」選出 - Deep Tech Venture of the Year 2023 グロース部門 受賞 ■産学連携 - Adacotechのコア技術となっている画像解析技術：高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は国の研究機関である産業技術総合研究所（産総研）にて開発された特許技術で、米国立標準技術研究所（NIST）が取り纏めているgait認識の国際的なコンペティションで世界一位を達成しました。 - 技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同研究成果は、最新論文が査読付き国際カンファレンス「ICPR 2020」に採択され高い評価を得ています。本田技研工業との共同実証事例を精密機械工学会にて発表もしております。 ■コア技術 －「HLAC特徴抽出法」を用いた画像･動画解析技術 - 少ないデータ量で高精度の解析ができるほか、異常として学習したものを検出するのではなく「正常を逸脱したものを検出する」モデルのため、前例のないようなケースも含めて高い精度で異常を検出することが可能です。 - 常時並列演算を必要としないことから計算処理の負担が小さく、ノートパソコンのような汎用PCでもミリ秒オーダーの処理を実現･運用できるのも強みです。

- 開発チームマネジメントもしくはリーダーの経験(3人以上／1年以上) - 成果指標の設計/測定などプロダクトの価値最大化のための施策実行のご経験 - アジャイルな開発プロセスを推進した経験 - AWS/Azure/GCPなどクラウド環境での開発経験

- 新規事業などの新規チーム立ち上げに関わった経験 - 機械学習/統計への関心 - エンジニア評価制度の設計もしくは制度に基づいた評価の経験

- テクノロジーを使った社会課題の解決にグッとくる方 - 新しい知識・技術に興奮し、貪欲に吸収したり、周囲と共有するのが好きな方 - 課題を特定し、解決策を見つけ、実行に移すまでを自走して働くスタイルを好む方 - よりよい開発のための仕組み化や新しい技術の採用など、敢えてルーティーンから一歩踏み出して試行錯誤することに前向きな方 - 事業状況に応じて時に発生する優先順位の変更にも、柔軟に立ち回れる方