【ミッション】 1994年にカーナビ用のデジタル地図事業からスタートした当社は、「地理空間の物語を描き続ける」という企業理念のもと、創業以来築き上げてきた、限りなく新鮮な「地理空間データ」と、国内トップクラスのポイ活アプリ 『トリマ』から得られる、世界に類を見ない「動態データ」を提供しています。 これら2つのデータを融合することで、地理空間における過去から現在、そして近未来に至る人々の営みを可視化する「デジタルミニチュア」の実現を目指しています。 【募集背景】 新規事業の技術的実現性の迅速な検討を可能とする体制構築を進めていますが、その中で生じた以下課題の解決のため、機械学習エンジニアを募集いたします。 ・機械学習を用いた物体検出・セグメンテーションの実務経験者が不足 ・車載カメラ画像・空中写真等の画像処理・分析を担えるエンジニアが不足 【具体的な業務内容】 ■独自アセット（全国分の車載カメラ画像）×機械学習技術による、地図整備の自動化や新規ソリューション創出に向けた技術検証・システム開発 ・車載カメラ画像・空中写真（衛星写真・航空写真）を用いた機械学習モデルの評価・検証、および地図整備・新規事業化に向けた技術的実現性の検討 ・深層学習（物体検出・セグメンテーション）を活用した機械学習システムの設計・開発（地図整備素材作成・ソリューションビジネス向け） ■次世代現地調査システムの設計・開発 ・機械学習、AIを活用した新たな価値創造に向け、これまでにない高度な映像・画像データや各種センサー情報を収集・取得する次世代システムの設計・開発 ※主な開発環境 Python、PyTorch、OpenCV、AWS、GCP、Git/GitHub、Jupyter Notebook ※主な活用モデル、AI YOLO系モデル（YOLOX等）、SAM（Segment Anything Model）、Detectron2、Claude/ChatGPT/Gemini等の商用生成AI ※従事すべき業務の内容の変更の範囲 会社の定める業務 【採用人数】 　1名 【配属先】 ・配属部署名は『GISディベロップメント R&D』であり、６名の組織となります。 ・以下のようなメンバーが第一線で活躍しています。 ・技術統括 / シニアスペシャリスト（2004年中途入社） 　　担当領域： AIを活用した新規開発PL、次世代現地調査システムの設計、各PJの技術支援、共同研究・外部講演（ReVision2025等） 　　専門性・実績： 機械学習・画像処理・各種センサーに精通。特許を複数保有し、3D/CG開発ノウハウも有する 　　開発言語: Python、C/C++、アセンブラ、SQL 　　保有資格： G検定、CGエンジニア検定、画像処理エンジニア検定 ・プロジェクトリーダー / AIエンジニア（2022年中途入社） 　　担当領域： LLM・RAG活用PJチームリーダー、AIエージェント開発、機械学習を活用した地図自動整備検討および新素材活用検討 　　専門性・実績: 商業・OSSを問わない生成AI活用開発ノウハウ、機械学習の実務経験 　　開発言語: Python、C/C++、SQL 　　保有資格：プロジェクトマネージャ、応用情報技術者、基本情報技術者、第二種衛生管理者 ・配属部署の目指すべき姿 「今この瞬間の世界”を映し出す地図」を中期目標として、現実世界をリアルタイムにデータ化し、超高鮮度なデジタルミニチュアを実現することで、新たな価値を社会に提供することを目指しています。 そのため、世の中の先進技術を積極的に取り入れ、知識・技術力を常にアップデートして、目標実現に繋げています。 【カルチャー】 ・各種機械学習モデルを活用した先行開発・研究開発に取り組んでいます。各メンバーが最新技術を積極的に取り入れて、相互連携や成果共有により、エンジニアとして互いを高めあえるカルチャーを目指しています。 ・在宅勤務の比率も非常に高く、東京や仙台からフルリモートで業務を行っているメンバーも在籍しており、ワークライフバランスのとれた働き方が可能です。 【キャリアパス】 ・先行開発や研究開発で獲得した成果の新規事業化にも積極的に挑戦していく予定で、様々なキャリアパスを描ける環境です。 【魅力ポイント】 ・新規技術を主体的に選定・採用して先行開発・研究開発に取り組むことが可能です。 ・機械学習を活用した空間認識や地理空間データ分析などの新規事業化に向けた技術的実現性検討を通じて、新規事業の立ち上げに関わることができます。 ・当社の強みであるデジタル地図データにアクセスでき、地図データを取り扱うための知識・技術・経験を得ることが可能です。 ・フルリモート可となりますが、在宅勤務と出社を組み合わせたハイブリッドワーク等、ワークライフバランスに応じた働き方が可能です。

【学歴】 　不問 【必須スキル】 ・機械学習の実務経験（物体検出またはセグメンテーション経験歓迎） ・開発言語経験 　Pythonの3～5年程度の実務経験を有すること

以下はあくまでも歓迎条件のため、必須ではありません。 1つでも該当するご経験をお持ちの方は歓迎いたします。 ・車載カメラ画像・空中写真を用いた画像処理・AI分析の実務経験 ・インフラ劣化調査等の現場データを用いたML適用経験 ・VLMを用いた画像認識・OSSのLLM/VLMのファインチューニング経験（マルチモーダルモデルの実務適用・ファインチューニング含む） ・地理空間データ分析（GIS）の経験 ・カメラ・センサー系（画像センサ、GPS、CAN、IMU、LiDAR等）の知見や開発経験 ・使用ライブラリ・フレームワーク経験：PyTorch、TensorFlow、OpenCV、ONNX、Hugging Face Transformers ・C++（高速処理が必要な画像処理・推論パイプライン） ・Rust（高速・安全なML推論パイプライン） ・SQL ・PostGIS等の地理空間データベースを用いた開発経験 ・AWSやGCPでのクラウドアプリ開発経験 ・プローブデータ（大量の人や車両の位置情報）の分析経験 ・Claude、ChatGPT、Gemini等の商用生成AIを活用した開発経験

・常に学習意欲をもって新しいことに取り組める方 ・自ら疑問点を調査し、課題抽出を行ったうえで改善案を提案できる方 ・常に当事者意識を持ち、オーナーシップをもって業務を進められる方 ・周囲のメンバーと協働し、チームとして目的実現に取り組める方