開発 の求人一覧 - 株式会社アダコテック

【募集背景】 - Adacotechは国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）で開発された画像解析技術をもとに、Deep Learningとは異なる独自のAI技術を通じて製造業の次の時代を切り拓くことをMissionとしているDeep Techスタートアップです。2022年4月にシリーズB資金調達（累計調達額約20億円）を実施し、事業拡大を目指しております。 - 現在、産総研で開発された画像解析技術（HLAC）を応用し、製造業向けに画像異常検知作成モデル作成サービスや動画異常検知ソフトウェア等を提供し、大手メーカーのお客様にご利用いただいております。Adacotechは今後、検査･異常検知を起点に生産プロセス全体を変革できるプロダクト群を構築していきたいと考えております。 - AIプロダクトの精度改善はもちろん、製造業のお客様独自のデータを用いたPoC(検証案件)を通じて新たなプロダクトの実現可能性を検証しており、機械学習技術に詳しいエンジニアの方が必要となっております。デジタル･AIの力で製造現場を目に見える形で変革することへ一緒にチャレンジしていただける方の応募をお待ちしております。 【主な業務内容】 - 画像解析プロダクトの機械学習アルゴリズムの改善 - 画像以外の動画、音声、多チャンネルセンサデータの分析 【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 【本ポジションの魅力】 - 普段触ることのできない製造業大手のクローズドな画像データ等を分析することができます。 - 既存･新規のプロダクト開発に加え、PoC(検証案件)や受託開発案件の両方を経験できるユニークな成長環境があります。 - 博士保持者、博士課程在籍者が多数在籍しており、手法に対しての議論を積極的に行うことができます。論文読み会、輪読会も実施しており常に最新技術へのアンテナを張っております。必要な場合にはコア技術以外での問題解決を行うこともできます。 【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。

製造業に向けた検品の自動化ソフトウェアを提供しているアダコテックにおいて、当社保有の画像セットおよびコア技術を用いて下記の取り組みを行っていただきます。 - 画像処理の研究開発/分析業務の体験 - メンターと分析内容について、相談のミーティングを毎日実施 - 最終日はCTO含む役員向けに成果の発表およびフィードバック インターン期間は1週間。エンジニアの先輩にメンターとしてついてもらい、スタートアップの開発の雰囲気を実感しながら最先端の技術に触れることができます。 【アダコテックについて】 ■事業内容 当社は、日本のお家芸である製造業を機械学習で変革しようとしているスタートアップです。計算の軽量さ、扱いやすさにおいて競争優位性の高い画像解析の特許技術を活用したプロダクトを開発しており、これまで人の目で行われてきた製造業の外観検査・検品工程の自動化に取り組んでおります。 ■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。

アダコテックは、独自の画像解析技術「HLAC」を活用し、製造業の大きな課題である検査・検品の自動化に取り組んでいます。2021年には画像をUploadし学習を行うことでモデル作成・評価ができるSaaSプロダクト「AdaInspector Cloud」をリリースしました。 導入企業様は順調に増えプロダクトも日々進化している中で、組織拡大・体制構築を進めています。　募集職種を書き起こせていないポジションも数多くあり、機会損失を防ぐためにオープンポジションを設置させて頂きました。