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画像認識でファッション業界を一新する。機械学習エンジニアwanted!

機械学習エンジニア

on 2019-07-09

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画像認識でファッション業界を一新する。機械学習エンジニアwanted!

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Toru Ueda

代表取締役 / CEO 1982年熊本県出身。高校卒業後、ニュージーランドへ語学留学。帰国後に熊本のアパレルの古着、レディースショップ、セレクトショップにて販売/仕入れを担当。その後東京のIT業界でWebディレクターやPMを経験。2014年に株式会社オムニスを設立、ファッションのシェアリングサービス「SUSTINA」では独学でプログラミングを学びながらSUSTINA、WMS(ウェアハウス・マネジメント・システム)の設計、開発、デザインなど、サービスの開発業務全般を担当。

Keiichiro Soeda

株式会社オムニスで、DevOpsエンジニアとしてWebアプリケーションの開発から運用まで幅広く担当しています。 もともとPHP(Laravel)を使用しておりましたが、現在はVue.jsとBaaSを組み合わせたミニマルなアーキテクチャのWebアプリ開発が主です。

Kento Watanabe

1993年11月 神奈川県川崎市 出身 初速が必要な0 -> 1のプロジェクトが得意です。 規模が大きな会社の経験も少なくないので安全な運用基盤構築なども可能です。 基本的にはweb開発に従事していますが、最もバリューを出せるのはelectronによるPCネイティブアプリの実装だと思ってます。

株式会社OpenFashion's members

代表取締役 / CEO 1982年熊本県出身。高校卒業後、ニュージーランドへ語学留学。帰国後に熊本のアパレルの古着、レディースショップ、セレクトショップにて販売/仕入れを担当。その後東京のIT業界でWebディレクターやPMを経験。2014年に株式会社オムニスを設立、ファッションのシェアリングサービス「SUSTINA」では独学でプログラミングを学びながらSUSTINA、WMS(ウェアハウス・マネジメント・システム)の設計、開発、デザインなど、サービスの開発業務全般を担当。

What we do

◆オムニスについて オムニスは2014年に設立。 『新しい価値感の創造』ということをテーマに、物を所有することからシェアするということに価値を見出したファッションのレンタルサービス「SUSTINA(サスティナ)」を創業時より開発・運営をしてまいりました。 2018年3月には東証一部上場のアパレルメーカー株式会社ワールドとのグループ会社となり(http://corp.world.co.jp/news/1818/)、ファッションとデジタルを組み合わせた新しいサービスの開発をワールドとの共同プロジェクトとして取り組んでいます。 ◆何をやっているか?(プロジェクトの一例) ・OpenFashion(https://jp.open-fashion.com/) オムニスが独自に手掛けるプロジェクトで、ファッションとジェネレーティブAI、バーチャルファッション、web3を活用する次世代クリエイターに、ニュース、コミュニティとブランド&ツール、企業向けサービスを提供する、AIファッションのプラットフォームです。テキストや画像などをAIが自動生成することで、強力な業務支援を実現します。クラウド、オープンソースソフトウェア両方での提供を予定しています。 ・Original Stitch(https://originalstitch.com/jp) (株)ワールドが立ち上げたブランドOriginal Stitch(オリジナルスティッチ)のWEBアプリケーションの開発を行っております。当ブランドではユーザーが自分好みのディティール、デザインを選択して注文を行うカスタマイズサービスを提供しており、それらの注文や製造依頼を管理できるアプリケーション開発を行っております。 ・SnapMeasure AI画像解析のプロジェクトです。 商品の撮影画像から自動で寸法するシステムを開発し、AI×コンピュータビジョン技術を使うことで大幅な工数短縮を実現しています。アパレル業界全体のデジタルトランスフォーメーション推進に大きく貢献しています。
MaisonAIは、ファッションビジネスにおける商品企画、生産、販売、プロモーション、マーケティングを支援するために開発されたAI支援ツールです。
accelerandoは、AIファッションブランド、バーチャルファッションブランド、オープンソースブランドという3つの異なるブランドコンセプトの相互作用により新たなコラボレーションを生み出すファッションブランドです。
オフィスにはバランスボールや(通称)人をダメにするクッションなどもあり使い方は自由です。
2018年秋に引っ越し、広々としたオフィスになりました。

What we do

MaisonAIは、ファッションビジネスにおける商品企画、生産、販売、プロモーション、マーケティングを支援するために開発されたAI支援ツールです。

accelerandoは、AIファッションブランド、バーチャルファッションブランド、オープンソースブランドという3つの異なるブランドコンセプトの相互作用により新たなコラボレーションを生み出すファッションブランドです。

◆オムニスについて オムニスは2014年に設立。 『新しい価値感の創造』ということをテーマに、物を所有することからシェアするということに価値を見出したファッションのレンタルサービス「SUSTINA(サスティナ)」を創業時より開発・運営をしてまいりました。 2018年3月には東証一部上場のアパレルメーカー株式会社ワールドとのグループ会社となり(http://corp.world.co.jp/news/1818/)、ファッションとデジタルを組み合わせた新しいサービスの開発をワールドとの共同プロジェクトとして取り組んでいます。 ◆何をやっているか?(プロジェクトの一例) ・OpenFashion(https://jp.open-fashion.com/) オムニスが独自に手掛けるプロジェクトで、ファッションとジェネレーティブAI、バーチャルファッション、web3を活用する次世代クリエイターに、ニュース、コミュニティとブランド&ツール、企業向けサービスを提供する、AIファッションのプラットフォームです。テキストや画像などをAIが自動生成することで、強力な業務支援を実現します。クラウド、オープンソースソフトウェア両方での提供を予定しています。 ・Original Stitch(https://originalstitch.com/jp) (株)ワールドが立ち上げたブランドOriginal Stitch(オリジナルスティッチ)のWEBアプリケーションの開発を行っております。当ブランドではユーザーが自分好みのディティール、デザインを選択して注文を行うカスタマイズサービスを提供しており、それらの注文や製造依頼を管理できるアプリケーション開発を行っております。 ・SnapMeasure AI画像解析のプロジェクトです。 商品の撮影画像から自動で寸法するシステムを開発し、AI×コンピュータビジョン技術を使うことで大幅な工数短縮を実現しています。アパレル業界全体のデジタルトランスフォーメーション推進に大きく貢献しています。

Why we do

オフィスにはバランスボールや(通称)人をダメにするクッションなどもあり使い方は自由です。

2018年秋に引っ越し、広々としたオフィスになりました。

<MISSION> テクノロジーで新しいファッションの体験を作る 私たちは、今までのファッション分野のモデルで生まれたロスをテクノロジーの力で解消しながら、顧客に新しい体験を提供します。 <VISION> ファッション産業をアップデートする 企画、生産、販売、体験、全ての領域でより優れた仕組みを提供する事で、ファッション産業全体をアップデートする事に取り組みます。 <VALUE> Curiosity 好奇心を持つ事で、常に新しい視点を持ちます。 Inclusion 多様な背景を持った様々な人たちと共にチームで物事に取り組みます。 Impact 社会に対して大きなインパクトを生み出します。

How we do

◆メンバー 全体で30名(2023年4月時点) メンバーの平均年齢は29歳。20代・30代のメンバーが中心です。全体の男女比率は5:5。メンバーの5割がエンジニアです。 また、非エンジニアの部門であるコーポレートやCS部門においてもエンジニアを配置し会社全体をデジタルシフトしていこうとしています。 エンジニア同士、定期的に技術・知見の交流やディスカッションを活発に行っています。 ◆エンジニアについて チーム構成は、大まかに以下の3つのチーム構成に分かれています。 ・Web(現行サービスプロジェクト、新規プロジェクト) ・ML(機械学習・画像解析) ・3DCGデザイン ◆採用技術 WEB APPLICATION: Golang / TypeScript / Next.js / MySQL / PostgreSQL / Electron iOSアプリ Swift Androidアプリ Kotlin INFRASTRUCTURE: Docker / Kubernetes / Firebase / Google Cloud Platform / Vercel ALGORITHM: Machine Learning / Computer Vision その他ツール:GitHub / Slack / Jira / Figma ◆完全フルリモートワーク SlackやNotion、ZoomやGoogleMeetといったツールを活用し、働く場所や時間に囚われず、働いていただくことが可能です。これらのツールを使い自ら積極的に発信することや、自由に意見を交換できる場を提供することで業務がスムーズに進んでいます。 ◆働き方 リモートワークの他、フレックス、時短、副業など現代のライフスタイルにあった働き方を柔軟に取り入れています。時間と場所の制限に縛られることなく、効率的に働ける環境作りを目指しています。 ◆スキル獲得の支援 デザインやサプライチェーンなどの新しいスキル、知識の獲得を支援します。書籍やセミナーの参加、ツールの利用など必要な費用を負担します。 ◆オフィス オムニスは、表参道駅から徒歩3分の自社ビル内にあります。ワンフロアの開放的な空間や12階からのきれいな景観、快適な設備など働きやすい環境をご用意しています。

As a new team member

オムニスでは、グループ会社の(株)ワールドと共同で機械学習を用いたファッションアイテムの需要予測やアパレル業務の効率化を支援するプロジェクトを立ち上げました。 ▼どんなデータを扱うのか? (株)ワールドが保有する数多くの実地店舗やブランドの販売データ、工場の製造データ、ECサイトデータを取り扱います。 ▼データをもとに何をするのか? 画像認識を用いて自動採寸システムを開発し、アパレル業界特有である”ささげ業務”の効率化に貢献することができます。 また、機械学習を用いて需要予測や販売データの解析をし、在庫過剰や販売機会の損失など、今までファッション業界が抱えてきた問題をテクノロジーの力で解決することが使命です。 ▼国内チームを発足するのはなぜ? 現在、既に海外および国内でも機械学習チームが発足しております。今回は国内の機械学習チームと一緒にプロジェクトに進行していただける新たなメンバーを募集しています。 もちろん海外チームとも連携して動いていただきます。 ▼具体的にはこのような業務をイメージしています ◇ データ操作の実行  ・データのクリーニング、フォーマット、統合 ◇ 機械学習モデルのデザイン、実装、トレーニング、実行結果の検証   ・機械学習パイプラインのマイルストーンとタイムライン作成 ◇ 学習モデルのセットアップ・デプロイ ◇ クライアントとのコミュニケーション  ・クライアントが抱える弱点や課題を見つける  ・クライアントが解決したい課題への理解  ・機械学習を用いた解決法の提案と実装  ・必要となるデータの理解・検出 など 【必要条件】 ◇ スキル  - Python   Pandas, Numpy, sklearn, Keras, Matplotlib, Chainer, Tensorflow, OpenCV, pytorchの理解・知識  - 画像認識  - 論文実装の経験  - 数学的な基礎的知識    統計学、線形代数 ◇ 機械学習  - 機械学習モデルの開発への基礎的な知識 ◇ 経験  - 機械学習を利用したシステム開発経験  (開発経験は自社、フリーランスのプロジェクト、個人のプロジェクトでもOK・チームで開発した経験でも良い)  - 開発のプロセスを説明できる(パイプラインの説明) 【歓迎スキル・経験】 ◇スキル  - Python    pandasを用いたデータ加工・前処理    numpyを用いた数値計算  - github flowの理解 ◇ 経験  - tensorflow,tensorflow-servingなどの経験  - flask・responderなどのweb frameworkの実務経験  - エンドユーザー・クライアントがいる機械学習モデルの開発経験 ▼こんな人と一緒に働きたい!(一つでも当てはまる方はぜひご応募ください) ・チャレンジし続ける ・協調性・柔軟性がある ・自ら行動を取り、変化を楽しむ ・あらゆる角度から物事を捉え、考えた上で解決法を導く ・新しい技術に興味がある ・互いにコミュニケーションを取り、新しい情報の共有をする ・チームとして課題解決ができる ▼主な事業内容 ・ファッションレンタルサービス  現行のSUSTINAに加え、新しいレンタルサービス ・カスタムオーダーサービス  アプリ上で簡単にカスタムオーダーできるサービス ・自動採寸  商品の撮影画像から自動で寸法測定 ・需要予測  必要な生産量、生産されたアイテムの配置をAIにより予測                 etc... <主な開発環境> インフラ:Google App Engine, Google Kubernetes Engine DB:MySQL, Firestore (Firebase) フロントエンド:Javascript (Vue.js) バックエンド:Golang 使用ツール:Slack、Kibela、Backlog、Google Meet、Google Drive、Figma
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