アダコテックでは製造業の分野において人の手で行われている検品作業(市場規模7兆円)の自動化に取り組んでいます。AIによる労働力の代替が叫ばれて久しいですが、製造業で検査/検品が過剰に精度が求められることもあり、技術的な障壁が高く自動化が進んでいない現場が多いのが現状です。加えて日本においては高齢社会で検査の担い手がいないという現状もあります。しかし、先進国のほぼすべてが少子高齢化に悩まされているため、日本で成功すればグローバルへ一気に展開できる可能性も秘めています。 また、アプリやWebの世界はすでにGAFAなどUSのビッグテックにデータは抑えられていますが、製造業のデータはまだまだ可能性があります。今後のデータ活用を一緒に作り、世界のデファクトスタンダードを一緒に作っていきたいと思っています。 【主な業務内容】 ・製造業向けプロダクトの開発/運用 ・基礎技術の研究/開発、必要に応じて論文執筆、学会発表 【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 【株式会社アダコテックについて】 ■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 - ICCサミットFUKUOKA2022 カタパルト・グランプリ 入賞 - 富士通アクセラレータプログラム第7期ピッチコンテスト 優秀賞 - 第9回MUFGビジネスサポート･プログラム「Rise Up Festa」 最優秀企業賞 - 週刊東洋経済「すごいベンチャー100」選出 ■産学連携 弊社プロダクトのコアとなっている高次局所自己相関特徴抽出法（HLAC）は、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た技術です。技術顧問陣（大津展之氏、村川正宏氏、小林匠氏）との共同して研究した成果は、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。 ■プロダクト－検査・検品のAutoMLツール「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。 ■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ほぼ100%異常を検出することが可能です。また、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。

【応募資格】 ・2025年に修了予定の大学生/大学院生(修士・博士) 【必須経験】 ・チーム開発経験、またはそれに準ずる経験 ・リーダーシップをとった経験

・プロダクトによって世界を変えることへの情熱 ・顧客のフィードバックを受けてプロダクトの改善を行った経験 ・新技術の検証や、新技術を応用した開発の経験 ・コンピュータサイエンスへの造詣の深さ ・統計/機械学習の知識

・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