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自然言語処理に従事する研究者を募集しています

自然言語処理(NLP)研究者
Mid-career

on 2019-05-16

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自然言語処理に従事する研究者を募集しています

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Hisahiro Mukai

岐阜県中津川市生まれ。2000年、金沢大学卒業後、大手国内メーカーにSEとして入社後、シンガポール資本のITベンチャーに転職し、海外開発案件に従事。2012年10月、株式会社Nextremerを設立。Nextremerは、世界的にし烈な開発競争が繰り広げられる人工知能テクノロジー、中でも言語認識技術/画像認識技術を取り入れた対話システムの開発をしているベンチャー企業。また人工知能の分野で大企業とのオープンイノベーションも積極的に推進し、企業の枠を超えたネットワークを活用することで、共同研究/実証実験を行っている。

Nextremer's members

岐阜県中津川市生まれ。2000年、金沢大学卒業後、大手国内メーカーにSEとして入社後、シンガポール資本のITベンチャーに転職し、海外開発案件に従事。2012年10月、株式会社Nextremerを設立。Nextremerは、世界的にし烈な開発競争が繰り広げられる人工知能テクノロジー、中でも言語認識技術/画像認識技術を取り入れた対話システムの開発をしているベンチャー企業。また人工知能の分野で大企業とのオープンイノベーションも積極的に推進し、企業の枠を超えたネットワークを活用することで、共同研究/実証実験を行っている。

What we do

Nextremerは高知・金沢に拠点をおくITベンチャー企業です。 「Scale up Human Ability、テクノロジーの社会実装を通じて、持続可能な社会を創る」をミッションに掲げ、AIの社会実装や、AIシステム開発・研究開発を推進しています。 創業当初より研究を重ねてきた自然言語処理技術・画像認識技術を用い、『データの価値化』によりお客様の本質的な課題解決を目指しています。 事業内容: 『AIソリューション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/ai-service 『データアノテーション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/data-annotation 1 高い専門性を有するAI・機械学習分野での技術力 AIアルゴリズムに関する豊富な知見を持つ機械学習エンジニアと、AI周辺システムの開発経験の豊富なエンジニアが密に連携することで、質の高いサービスを提供します。様々な産業を代表する最先端の大手企業に、AI関連のサービス・ソリューションを継続的に提供していることから、技術力の高さが証明されています。 2 高品質なAIモデル開発を低コスト・短納期で実現 AIモデル開発の要となるデータの高品質化(アノテーション)は、AI開発会社ではなく専門会社で実施されるケースが多い中、当社は全て内製化しています。機械学習エンジニアと連携しながら教師データを作成するため、余分な作業・コストを圧縮しつつ、短納期でのモデル構築が可能になります。また、AIモデルにおける教師データの品質は、AIの精度を大きく左右する非常に重要なものです。当社は品質の高いデータ作成においても4年強の経験を有しており、高品質なAIに寄与する効果的かつ効率的なデータ作成が可能です。 3 様々な業界向けにソリューションを提供 様々な産業を代表する大手企業や、公共セクター、大学等の教育機関等の多くの顧客企業にソリューションを提供してきた確かな実績があります。これまでの多様な経験を生かし、お客様の課題に則したソリューションを提供します。
各拠点メンバーのコミュニケーションの様子。現在では在宅勤務制を導入したため、直接集まるといった風景は見られなくなりましたが、オンライン上で集まり、コミュニケーションをとっています。
コミュニケーションツールは、Slack、Google Workspace、Teamsなどを使用し、オンライン上でコミュニケーションをとっています。
Nextremerが大切にし、掲げている価値観

What we do

Nextremerは高知・金沢に拠点をおくITベンチャー企業です。 「Scale up Human Ability、テクノロジーの社会実装を通じて、持続可能な社会を創る」をミッションに掲げ、AIの社会実装や、AIシステム開発・研究開発を推進しています。 創業当初より研究を重ねてきた自然言語処理技術・画像認識技術を用い、『データの価値化』によりお客様の本質的な課題解決を目指しています。 事業内容: 『AIソリューション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/ai-service 『データアノテーション事業』 ▶︎ https://www.nextremer.com/data-annotation 1 高い専門性を有するAI・機械学習分野での技術力 AIアルゴリズムに関する豊富な知見を持つ機械学習エンジニアと、AI周辺システムの開発経験の豊富なエンジニアが密に連携することで、質の高いサービスを提供します。様々な産業を代表する最先端の大手企業に、AI関連のサービス・ソリューションを継続的に提供していることから、技術力の高さが証明されています。 2 高品質なAIモデル開発を低コスト・短納期で実現 AIモデル開発の要となるデータの高品質化(アノテーション)は、AI開発会社ではなく専門会社で実施されるケースが多い中、当社は全て内製化しています。機械学習エンジニアと連携しながら教師データを作成するため、余分な作業・コストを圧縮しつつ、短納期でのモデル構築が可能になります。また、AIモデルにおける教師データの品質は、AIの精度を大きく左右する非常に重要なものです。当社は品質の高いデータ作成においても4年強の経験を有しており、高品質なAIに寄与する効果的かつ効率的なデータ作成が可能です。 3 様々な業界向けにソリューションを提供 様々な産業を代表する大手企業や、公共セクター、大学等の教育機関等の多くの顧客企業にソリューションを提供してきた確かな実績があります。これまでの多様な経験を生かし、お客様の課題に則したソリューションを提供します。

Why we do

Nextremerが大切にし、掲げている価値観

Nextremerでは、AIを活用し、地域課題や様々な分野の解決に取り組んでいきます。 また、量子コンピューター等の先進技術におけるアルゴリズムの研究開発、他企業との共同研究などを行い、テクノロジーの社会実装を推進しています。 《現状維持は衰退の一方》 Nextremerの社名は"Next"と"Extreme"を組み合わせた造語です。Extremeは「最先端/極限」といった意味を持ち、Nextは「次を創る」という意味を持ちます。現状維持では衰退の一方。失敗を恐れず挑戦し、次を作り続ける集団になるという思いが込められています。先端技術により新たな価値を生みだすためには、継続的なトライ&エラーが必要で、必然的にたくさんの失敗をすることになります。革新的な成果を生むためには失敗はあって当然です。失敗することよりも、失敗を咎められ、次のトライができなくなってしまうことの方が遥かに影響が大きく致命的な問題です。私たちはメンバー1人1人の能力の可能性を信じ「現状維持は衰退の一方」「悩む前にまずやってみよう」という価値観を持って、思い切ってトライし続けることを推奨しています。

How we do

各拠点メンバーのコミュニケーションの様子。現在では在宅勤務制を導入したため、直接集まるといった風景は見られなくなりましたが、オンライン上で集まり、コミュニケーションをとっています。

コミュニケーションツールは、Slack、Google Workspace、Teamsなどを使用し、オンライン上でコミュニケーションをとっています。

Nextremerはとって最も重要な経営資源は『人』です。 絶え間ない変化の時代においても、新しい道を開くのはいつも『人』の『思い』です。人の『思い』がさらに多くの人を動かし、新たなムーヴメントや技術の進化をもたらすと信じています。 では、何をしているのか。単にストレスなく働きやすい環境を作るという事ではなく、Nextremerでは各々の働きが最大限に発揮でき、組織の成果に繋がる環境を作っています。 《全国フルリモート・フルフレックスタイム制・裁量労働制の導入》 Nextremerでは、2012年の創業当初より「フレックスタイム制度」を導入しています。理由は、エンジニアにとって働きやすい環境を整えるためです。また、2022年5月よりこれまでコアタイムありのフレックスタイム制を導入してきましたが、コアタイムなしのフレックスタイム制(フルフレックスタイム制)に変更となりました。(※一部部署を除く) 《休暇制度の充実》 Nextremerでは年次有給休暇の他に、入社時から半年間の間に利用可能な『入社時特別休暇』や、従業員本人やその家族の病気・ケガの際に利用可能な『病気療養休暇(シックリーブ)』、会社が指定する資格試験を受験する際に利用可能な『資格試験休暇』など、休暇制度を充実させています。 《キャリアプランの形成》 Nextremerでは、自分が掲げるキャリアプランニングがしやすい環境です。ご自身の頑張りももちろんですが、例えば、WEBエンジニアとして入社後、ビジネスサイドに進むことも可能です。 《フレキシブルな開発環境》 Nextremerでは、開発においてプログラミング言語を限定するのではなく、フレキシブルに新しい技術を現場に導入することを推奨しています。スクラム開発を行う上で、エンジニアは、プログラミング言語だけでなく、ライブラリ、開発ツールなど、チームで話し合い、決定しています。

As a new team member

自然言語処理に従事する研究者を募集しています。  ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ 弊社の基礎研究部門であるDisruptive Tech. R&Dでは、中長期的な視野で新事業を作り出す革新技術の研究開発を行っております。 昨今、言語モデルとしての深層機械学習の成果も期待される中、私たちは論理的な推論も併用したアプローチで研究を大学や大手企業とも連携しながら進めております。 従事していただく研究内容としては、論理的な推論計算モデルの構築もしくは、議論構造を深層機械学習で推論するタスクなどを扱う予定です。 弊社のNLP分野での研究発表履歴 ●言語処理学会第25回年次大会(NLP2019) 「論述構造との同時予測による論述的な意見生成」 ●人工知能学会 言語・音声理解と対話処理研究会 SIG-SLUD 第9回 対話システムシンポジウム 「論述構造との同時予測による論述的な意見生成」 「例文集合を入力とするニューラルネットワークを用いた文のスタイル変換に向けて」 ●SCAI'18 — Search-Oriented Conversational AI co-located with EMNLP'18 「Curriculum Learning Based on Reward Sparseness for Deep Reinforcement Learning of Task Completion Dialogue Management」 ●電子情報通信学会「言語理解とコミュニケーション(NLC)」情報処理学会「知能システム(ICS)」合同研究会 「ヘルプデスクの対応記録からのQAリストの半自動抽出」 ●人工知能学会全国大会(第32回) 「変分オートエンコーダと注意機構を用いた発話文のキャラクタ性変換」 「状態空間モデルを用いたWikipediaからの雑談対話システム用発話文の獲得」 ●Dialogue System Technology Challenge 6 「End-to-end Character-Level Dialogue Breakdown Detection with External Memory Models」 その他は、こちらをご覧ください。 https://www.nextremer.com/research/ ■必須スキル・経験 ・NLPを応用した成果(論文、Webへの投稿記事、Gitリポジトリ etc.)もしくは職歴 ・言語モデル学習に必要な機械学習ライブラリの使用経験(chainer, tensorflow, etc.) ・形態素解析、係り受け解析、述語項解析などのテキスト処理経験 ■歓迎スキル・経験 ・命題論理、述語論理の知識 ・圏論の知識 ・Scalaもしくはpythonのプログラミング経験 ・グラフ理論、グラフデータベースに関する知識 ・論文読解、論文執筆、学会発表に必要な英語能力 ■求める人物像 ・革新的技術を社会貢献に向けて応用を目的として研究に取り組める方 ・革新的技術を自主的にキャッチアップし、整理できる方 ・大胆にチャレンジし、失敗から学べる方 ・研究成果をプレゼンテーショとしてまとめ、社内外にシェアできる方 ご興味ある方は、気軽にご連絡ください。
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