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大規模MLOps基盤の運用改善を担当するプレイイングマネージャーを募集

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on 2024-09-12

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大規模MLOps基盤の運用改善を担当するプレイイングマネージャーを募集

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Takashi Yanagihara

PROFILE: 柳原尚史です。1981年生。早稲田大学卒 株式会社Ridge-iのCEOをやっています。 人工知能(ディープラーニング・機械学習)専門のベンチャーです。 略歴: 小学4年生の時にN88-Basicでゲーム作りを始め、中高時代は秋葉原に毎日通うプログラマー(兼ゲーマー)。大学生時代は卒論を3年生で用意しておき、4年生はほぼフルタイムでSCEでPlayStation 2のゲーム制作に携わっていました。 大手通信業者に新卒として入社し、コンシューマー向けの複数の新規事業を企画・実現しました。その後、10年近く世界最大の運用機関を含む国内外の大手金融機関にて、電子取引環境の構築に従事。トレーディングシステム、FIXアプリケーションの開発、世界各国の取引所との高速接続、リスク分析およびアルゴリズム取引システムの設計・開発などに携わりました。 金融と通信で培った広範なビジネスと先端テクノロジー両面の知識・経験から、ニーズに合わせた最適なソリューションを提供します。 証券アナリスト、宅建、ネットワークスペシャリストなどの資格保有。すべて1-2週間の勉強で取得しました。 プライベートでは、3児の娘のパパ。30歳の時に登山およびトレイルランニングにはまる。 富士山を1日3往復(吉田、須走、御殿場)。UTMB(モンブラン1周170kmのトレイルレース)などを完走。UTMBでは44時間睡眠なしで走り続けました。

人工知能・深層学習の実社会での活用の推進に向けた日本マイクロソフト株式会社との連携のお知らせ

Takashi Yanagihara's story

Yoshitaka Ushiku

2013年日本学術振興会特別研究員およびMicrosoft Research Redmond Intern。 2014年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。 2014年~2016年 NTTコミュニケーション科学基礎研究所 研究員。 2016年~2018年 東京大学情報理工学系研究科 講師。また、国立国語研究所共同研究員。 2016年~現在 産業技術総合研究所客員研究員。 2018年~現在 オムロンサイニックエックス株式会社 Principal Investigator。 2019年~現在 株式会社Ridge-i Chief Research Officer 主として画像キャプション生成や画像認識、クロスメディア理解の研究に従事。 ACM Mutlimedia Grand Challenge Special Prize、電子情報通信学会パターン認識・メディア理解研究会研究奨励賞等受賞。

Masaya Okamoto

PROFILE: 岡本昌也です。1997年生。慶應義塾大学大学院卒 株式会社Ridge-iのエンジニアをやっています。 人工知能(ディープラーニング・機械学習)専門のベンチャーです。 略歴: Ridge-iで大学4年生(2019年11月)からインターンとして働いており、そのまま新卒として入社し(2022年4月)、ドローン画像から海岸の海ごみの検出プロジェクトや、ゴミ焼却炉の自動化プロジェクトに参画しておりました。 プライベートは、サウナとクラフトビールで構成されています。最近は京都に行き白山湯や梅湯、京都醸造に行ってまいりました。

Ken Takemoto

現在、株式会社Ridge-iで機械学習エンジニアとしてコンピュータビジョンや機械学習を用いたシステムを開発しています。 大学の学部では計算流体力学を専門とする研究室に所属し、物理法則に基づいたニューラルネットワークを用いた移動センサによる物質拡散源探索の研究を行いました。また修士課程では脳の神経科学を専門とする研究室に所属し、昆虫脳の機能解明に向けた大規模並列進化計算を用いた神経回路推定の研究を行っていました 趣味は映画鑑賞です。大人になってからジブリ映画にハマり、最近行われていたジブリ映画のリバイバル上映は計5回劇場へ観に行きました。お金を貯めて自宅にスピーカーとプロジェクターを設置してジブリ映画を観るのが夢です。

株式会社Ridge-i's members

PROFILE: 柳原尚史です。1981年生。早稲田大学卒 株式会社Ridge-iのCEOをやっています。 人工知能(ディープラーニング・機械学習)専門のベンチャーです。 略歴: 小学4年生の時にN88-Basicでゲーム作りを始め、中高時代は秋葉原に毎日通うプログラマー(兼ゲーマー)。大学生時代は卒論を3年生で用意しておき、4年生はほぼフルタイムでSCEでPlayStation 2のゲーム制作に携わっていました。 大手通信業者に新卒として入社し、コンシューマー向けの複数の新規事業を企画・実現しました。その後、10年近く世界最大の運用機関を含む国内外の大手金融機関にて、電子取引環境の構築に...

What we do

Ridge-i (リッジアイ)は「最先端の技術を用いて、ビジネス・社会にポジティブなインパクトを与える」ことを目的とした会社です。 注力している技術としてはディープラーニングを中心としつつ、ビジネス・社会で実用に耐えうるレベルまで持ち上げるための、技術力と課題解決力のバランスを重視しています。 そのために、研究・開発に強いエンジニアと、ビジネスコンサルタントが一体となり、時にクライアントも交えながらお互いの視点からの知見とアイデアを日々ぶつけ合いながら成長し、新しい価値を生み出し続けています。 創業7年目のベンチャーですが、実績が評価され、2019年4月には、INCJ、リコー、荏原製作所、グローバル・ブレインから総額7.5億円の出資、また2021年2月にはORIX、スパークス・グループ、グローバル・ブレインから総額7.8億円の出資を受け、事業拡大と研究活動をさらに加速をしています。 学ぶことが大好きなメンバー達と一緒に切磋琢磨しながら、社会にインパクトを与えたいメンバーを募集しております。 ▼ 当社サイト https://ridge-i.com/ ▼メディア掲載履歴はこちら https://ridge-i.com/news/media/
JAXAから受託した土砂崩れ検出ディープラーニング。社会的需要も大きい宇宙×AIを積極的に活動中
 高解像度 外観検査・キズ・不良箇所検出。異常検知ディープラーニングを使っています。
オフィスから見える景色がとても気持ちがいいです
ディープラーニング搭載の自動ごみ処理クレーンは実際に自治体で使われています
それぞれが強味を持った多様性のあふれるメンバー

What we do

JAXAから受託した土砂崩れ検出ディープラーニング。社会的需要も大きい宇宙×AIを積極的に活動中

高解像度 外観検査・キズ・不良箇所検出。異常検知ディープラーニングを使っています。

Ridge-i (リッジアイ)は「最先端の技術を用いて、ビジネス・社会にポジティブなインパクトを与える」ことを目的とした会社です。 注力している技術としてはディープラーニングを中心としつつ、ビジネス・社会で実用に耐えうるレベルまで持ち上げるための、技術力と課題解決力のバランスを重視しています。 そのために、研究・開発に強いエンジニアと、ビジネスコンサルタントが一体となり、時にクライアントも交えながらお互いの視点からの知見とアイデアを日々ぶつけ合いながら成長し、新しい価値を生み出し続けています。 創業7年目のベンチャーですが、実績が評価され、2019年4月には、INCJ、リコー、荏原製作所、グローバル・ブレインから総額7.5億円の出資、また2021年2月にはORIX、スパークス・グループ、グローバル・ブレインから総額7.8億円の出資を受け、事業拡大と研究活動をさらに加速をしています。 学ぶことが大好きなメンバー達と一緒に切磋琢磨しながら、社会にインパクトを与えたいメンバーを募集しております。 ▼ 当社サイト https://ridge-i.com/ ▼メディア掲載履歴はこちら https://ridge-i.com/news/media/

Why we do

ディープラーニング搭載の自動ごみ処理クレーンは実際に自治体で使われています

それぞれが強味を持った多様性のあふれるメンバー

私たちRidge-iは、機械学習・ディープラーニング技術には、現在人間の手によって行われている作業の多くを自動化し、人間が本来集中して取り組むべきことに注力できるようにすることで、社会をより高い次元に押し上げていける大きな可能性があると考えています。 特に画像解析系のディープラーニングは基本的な物体検出・認識の精度は実用可能なレベルまで向上しており、企業における業務への活用のために需要が急激に高まっています。また災害などの早期検出など社会的需要も増えています。 しかしながら、こういった技術を活用したいと考える企業は数多く存在しますが、課題を解決するためにどのような技術を選択し、適用しなければいけないのか、わからない状態にあります。 正しく課題を解くには、機械学習・ディープラーニングなどの統計的学習手法「だけ」で解くわけでなく、これまでの技術を理解した上で、ソリューションを構成する「一つのパーツ」として先端技術を認識する事が重要であり、技術者として幅広い知見が求められます。 また新しい技術を使ったプロジェクトでは、プロジェクトの進め方にも変革・挑戦が多くあり、ビジネスコンサルタントとしてのスキルも求められます。 これらの困難を乗り越えて先端技術の可能性を世に正しく届けるためのプロフェッショナル集団として、Ridge-i は企業が抱える課題に真摯に取り組み、解決することで、社会にポジティブなインパクトを与えたいと考えています。 そのインパクトは当初のコスト削減などを超えて、想定外のポジティブなインパクトを引き起こす事があります。 「ただのコスト削減ではなく、人手不足で踏み込めなかった市場創出につながった」という結果につながった事例も数多くあり、新しい社会への価値を最先端技術で実際に実現していくことが私たちのミッションです。

How we do

オフィスから見える景色がとても気持ちがいいです

Ridge-iでは、「ビジネスストラクチャリング」と「エンジニア」が一体となり、機械学習・ディープラーニング技術を業務に活用したいと考える企業から、解決したい課題をヒヤリング・分析した上で、どの技術が最も有効かを判断し、その技術を使って実際のデータで実証実験から商用化まで行うソリューション開発を行っております。 メンバーは、プロフェッショナルとして前向きに学び続ける人たちで、多様性にあふれています。 Ridge-iは年齢や経歴問わず、社員同士がフラットに話すことができる明るい雰囲気の会社です。 複数人の外国人エンジニアから、パートタイム、兼職の方など様々です。 ただし、自由な環境であるからこそ、成果に責任を持てるプロフェッショナルを求めています。 私達が考えるプロフェッショナルとは、経験が豊富という意味だけではなく、『自身に与えられたタスクに責任を持ち、様々な制約の中で、チームのメンバーと全力で取り組み、学びつつ、最高のアウトプットを出す人材』です。 知らないことがあることを認識することで、他者の優れたところを認識し、それを刺激としてお互いに学び続けることが好きな人が集まった会社です。 会社としてプロとして研鑽するために学会参加や、勉強会など様々な形で奨励しております。 詳しくは、こちらをご覧ください。 https://ridge-i.com/career/

As a new team member

【業務内容 】 ★スマホアプリケーション上で展開されるコンテンツを出力するAIモデルの運用保守および改善開発をご担当いただきます。 ・当該のAIモデルはGCP上に展開されており、これらに関して運用をご担当いただきます。 ・AIモデルにエラーが発生した場合にはその保守対応についてもご担当いただきます。 ・AIモデルの実行結果について、効果測定を定期的に実施してデータの取りまとめをご担当いただきます。 ・またクライアントから要望のあった場合に、モデル改善の実装をご担当いただきます。 【必須スキル・経験】 ・クラウド上のシステムのMLOpsの経験 ・クラウド上のシステムの構築経験(とくにDWHの構築経験などが望ましい) ・クラウド上のシステムの保守運用経験 ・Pythonを用いた開発経験(とくに機械学習に関連したモデル開発経験) ・チームメンバー及びクライアントと日本語でコミュニケーションが取れるスキル 【歓迎スキル・経験】 ・GCPにおけるシステムの開発経験(BigQuery、Cloud functions、Vertex AI、CI/CD(Cloud build、Github Actions)等を取り扱った経験があると望ましいです) ・Spark等のデータ分散処理基盤を取り扱った経験(特にGCP Dataproc、PySparkを取り扱った経験があると望ましいです)
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