農地活用事業部のチームとともに、自社製品であるアクタバ、デタバ、ニナタバの機械学習モデルの開発と改善に貢献していただく機械学習エンジニアを募集しています。これらのサービスは、衛星データとAI技術を駆使して、耕作放棄地の把握、作付け調査の効率化、農地のマッチングを実現し、日本の農業が直面する課題解決に貢献しています。 # 主な業務内容 ・衛星データを用いた耕作放棄地検出、作付け推定、土壌分析のための機械学習モデルの開発と最適化 ・画像処理技術を用いた農地の状態分析アルゴリズムの開発 ・大規模なデータセットを効率的に処理するためのデータパイプラインの設計と実装 ・モデルのパフォーマンス評価と継続的な改善 ・機械学習モデルの本番環境への展開と運用 ・新しい機械学習技術のリサーチと、サービスへの適用可能性の検討 ・チーム内の他のエンジニアとの協力、および知識共有 ■環境： 言語：Python、TypeScript 機械学習フレームワーク：TensorFlow、PyTorch、scikit-learn クラウド：AWS（SageMaker、EC2、S3など） バージョン管理：Git、GitHub コミュニケーションツール：Slack、Notion # Sagriで働く魅力 サグリでは、最先端のAI技術を駆使して日本の農業が直面する課題解決に直接貢献できます。衛星データや機械学習技術を活用した革新的なサービスの開発を通じて、耕作放棄地の削減、農地の有効活用、地域の活性化に貢献する機会があります。急成長するスタートアップで、自身の機械学習スキルを磨きながら、社会に大きなインパクトを与えるプロジェクトに携わることができます。 サグリは機会均等の雇用主であり、多様性を重視しています。農業や地域活性化に情熱を持ち、AI技術でイノベーションを起こしたい方々の応募をお待ちしています。 #選考フロー - 書類選考 - １次面接 - ２次面接＋コードテスト - 最終面接 - オファー面談 ※お互いの納得度が大事だと思いますので、状況に応じては面談の回数が増減することもございます。

・機械学習エンジニアまたはデータサイエンティストとして3年以上の実務経験 ・Pythonを用いた機械学習モデルの開発経験 ・TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの機械学習フレームワークの使用経験 ・画像処理や地理空間データ分析の経験 ・大規模データセットの処理経験 ・AWSなどのクラウドプラットフォームでの機械学習モデルのデプロイ経験 ・地理情報システム（GIS）の知識があれば尚可 ・アグリテック分野での経験があれば尚可 ・英語でのコミュニケーション能力（読み書き）

・農業や地域活性化に関心があり、AI技術を通じて社会貢献したい方 ・新しい機械学習技術やアイデアを積極的に学び、適用できる方 ・データに基づいた意思決定と問題解決能力を持つ方 ・チーム内外とのコミュニケーションを大切にし、協調して働ける方 ・自治体や農業関係者のニーズを理解し、技術的なソリューションに変換できる方