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|MLOpsエンジニア|AIが本当に使われる社会を実現しましょう!

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on 2022-11-12

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Kohei Yamamoto

Corpy&Co., Inc. Founder & CEO 慶應義塾大学理工学部を卒業後、シリコンバレーのスタートアップ等を経て、東京大学大学院情報理工学系研究科に入学。その後、共同研究として Yahoo! Japan 研究所、フランス国立情報学自動制御研究所 Inria 等で人工知能に関する研究を行い、東大や Inria の同僚と共に Corpy&Co. を創業。関連する研究分野は、機械学習・ディープラーニング・マルチメディア(画像・言語)・Web(推薦システム・オンライン広告・UIUX 最適化)・感性情報処理等。今までに、推薦システムの最高峰国際会議 RecSys のワークショップや、Web の最高峰国際会議 WWW 等で研究発表を行ってきた。またヤフーでは、ディープラーニングを用いたオンライン広告のクリック率予測技術を開発し特許を取得。趣味は将棋。外見がパンダに酷似しており、たまにシャンシャンと間違えられる模様。

Iordan Iordanov

レーヌ大学コンピュータサイエンス博士卒,クレタ大学・ロレーヌ大学・Inriaでコンピュータサイエンスの研究に従事.専門分野は計算/応用数学・計算幾何学・メディカルエンジニアリング等.CEOの山元とはInria Nancy時代の同僚.これまでに計算幾何学の最高峰国際会議SoCG等で研究発表を行ってきた.また計算幾何学のオープンソースライブラリCGALのコントリビュータとしても活躍.6ヶ国語を話すマルチリンガルで,多国籍チームでの研究開発経験も豊富.

Takeshita Kohei

携帯通信事業者でスマートフォン開発のプロジェクトマネージャーなどを経験後データサイエンスの可能性に惹かれ留学し、現在はグローバルAI研究開発スタートアップのCorpyでCOOをしています。 好きな言葉は「直感精読」。アカデミックバックグランドは情報工学、認知科学、 データサイエンスです。 自然言語:英語、中国語(勉強中。簡単な日常会話程度) プログラミング言語:Python, Ruby, R

Corpy & Co., Inc.'s members

Corpy&Co., Inc. Founder & CEO 慶應義塾大学理工学部を卒業後、シリコンバレーのスタートアップ等を経て、東京大学大学院情報理工学系研究科に入学。その後、共同研究として Yahoo! Japan 研究所、フランス国立情報学自動制御研究所 Inria 等で人工知能に関する研究を行い、東大や Inria の同僚と共に Corpy&Co. を創業。関連する研究分野は、機械学習・ディープラーニング・マルチメディア(画像・言語)・Web(推薦システム・オンライン広告・UIUX 最適化)・感性情報処理等。今までに、推薦システムの最高峰国際会議 RecSys のワークショップや、W...

What we do

【 Explainable AI (XAI)で人命を救う「Corpy」】 当社は、今後産業に導入されていく様々なAIシステムに搭載可能なドメイン特化AIの運用・品質管理を簡単に行うことが可能なサービス ”CONFIDE” の開発、またそれを用いたファクトリー・モビリティ・ヘルスケア領域におけるAIシステムの研究開発を行っています。出力結果が人命に関わるミッションクリティカル領域にAIシステムを導入していくためには、AIシステムに高度な説明可能性、解釈性、品質保証、セキュリティが求められます。当社は先端 XAI (※1) 品質検証技術を通して、ファクトリー・ヘルスケア・モビリティ領域におけるAI技術の社会実装を実現します。 ❐ ファクトリー:製造業向けAIソリューション「CONFIDE For Factory」の提供を行なっています。外観検査や製造工程最適化、故障予測等、製造業で活躍する様々なAIを、企画・開発から導入・運用管理までのサポートをしています。 ❐ モビリティ:自動車メーカーと連携して、自動走行車社会の実現に向けたマルチモーダル学習の研究開発に取り組んでいます。車載カメラを用いた各種認識システムや、学習用画像自動生成システム等の研究開発を行っています。 ❐ ヘルスケア:医療機関と共に、CTやMRI画像等の医用画像から病変の認識・検出や診断支援を精度良く行うコンピュータ診断支援システムの研究開発に取り組んでいます。現在は、脳神経疾患を中心に取り組みを行っています。 (※1) XAI (eXplainable AI): 近年 AI 技術は飛躍的発展を遂げてきたが、AI(特に深層学習によって構築され た)システムの内部がブラックボックス化され、システムの出力結果の判断根拠を人間が解釈することが 難しいことがAI システムの社会実装上で大きな問題になってきている。そこで、AI の判断根拠をできる限り説明可能にする技術が求められてきており、その技術の総称を XAI(説明可能な AI)と呼ぶ。

What we do

【 Explainable AI (XAI)で人命を救う「Corpy」】 当社は、今後産業に導入されていく様々なAIシステムに搭載可能なドメイン特化AIの運用・品質管理を簡単に行うことが可能なサービス ”CONFIDE” の開発、またそれを用いたファクトリー・モビリティ・ヘルスケア領域におけるAIシステムの研究開発を行っています。出力結果が人命に関わるミッションクリティカル領域にAIシステムを導入していくためには、AIシステムに高度な説明可能性、解釈性、品質保証、セキュリティが求められます。当社は先端 XAI (※1) 品質検証技術を通して、ファクトリー・ヘルスケア・モビリティ領域におけるAI技術の社会実装を実現します。 ❐ ファクトリー:製造業向けAIソリューション「CONFIDE For Factory」の提供を行なっています。外観検査や製造工程最適化、故障予測等、製造業で活躍する様々なAIを、企画・開発から導入・運用管理までのサポートをしています。 ❐ モビリティ:自動車メーカーと連携して、自動走行車社会の実現に向けたマルチモーダル学習の研究開発に取り組んでいます。車載カメラを用いた各種認識システムや、学習用画像自動生成システム等の研究開発を行っています。 ❐ ヘルスケア:医療機関と共に、CTやMRI画像等の医用画像から病変の認識・検出や診断支援を精度良く行うコンピュータ診断支援システムの研究開発に取り組んでいます。現在は、脳神経疾患を中心に取り組みを行っています。 (※1) XAI (eXplainable AI): 近年 AI 技術は飛躍的発展を遂げてきたが、AI(特に深層学習によって構築され た)システムの内部がブラックボックス化され、システムの出力結果の判断根拠を人間が解釈することが 難しいことがAI システムの社会実装上で大きな問題になってきている。そこで、AI の判断根拠をできる限り説明可能にする技術が求められてきており、その技術の総称を XAI(説明可能な AI)と呼ぶ。

Why we do

【 人命を救い,平等を拡張する 】 Corpy & Co. では、「先端 AI 技術で人命を救い,平等を拡張する」というビジョンのもと、高い信頼性が要求されるミッション/セーフティクリティカル領域に AI を導入するためのソリューションの開発に取り組んでいます。AI の判断根拠 を人間が理解できる形に可視化することで、AI システムの発注者側は、安心安全にシステムを利用可能に なることができます。出力結果が人命に関わるとされるミッションクリティカル領域では、AI システムにより高い解釈性が求められ るため、XAI 技術は今後必須の技術になっていくと考えられています。

How we do

【 ワイルド、挑戦、ダイバーシティー 】 Corpy & Co. では、 1. 大胆に、ワイルドに 2. 技術で不可能に挑もう 3. 社会課題に向き合おう 4. 人類の可能性を信じよう という4つの価値観を大切に、仕事をしています! ❐メンバー 当社は、「先端AI技術を用いて人命を救う」ことを目指して、東大と仏研究機関Inriaの研究者が中心となって立ち上げたAIスタートアップです。 創業者の山元は東大情報理工学系研究科、Yahoo Japan研究所, Inria等でAIの研究を重ねてきました。専門はマルチメディア(CV、NLP)、ディープラーニング、Web(広告・UX最適化,、推薦システム)で、WWWやRecSsy等のトップ国際会議での研究発表経験や、特許取得経験があります。 リサーチエンジニアは8割以上が外国籍で、東大、Inria、インペリアル・カレッジ・ロンドン、ペンシルベニア、ケンブリッジ等のトップスクールでAIやコンピュータサイエンスの研究を行っていた研究者たちで構成されています。ダイバーシティな組織を目指すため、お互いのカルチャーを尊重しています。

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[必須スキル・経験]  機械学習サーバーシステムの設計/構築/運用いずれかに関する実務経験(クラウド、オンプレミス問わず)  AWS/GCP/Azureいずれかに関する実務経験  Github/Gitlabの使用経験  bash、Python等を用いた開発経験  Dockerを利用したシステムの開発/運用経験  Kubernetes (docker container) や Ceph (storage)に関する知識  NGINX、iptables、ufw、LDAP等に関する知識  英語での基本的なコミュニケーションスキル [歓迎スキル・経験]  セキュリティ設計に関する経験/知識  GPGPUに関する経験/知識  分散処理/クラスタリングに関する知識(Spark, Hadoop, etc…)  FPGA等の組み込みデバイスに関する知識
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