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Born in 1988. Started programming from 10-year-old. Majored in computer graphics in high school and awarded a prize from Minister of Education, Culture, Sports, Science and Technology. In university, researched 3-dimensional computer graphics using Graphical Processing Unit (GPU) with Compute Uni...
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1994年生まれ。千葉県出身。産業技術高専卒業後、首都大学東京に編入学。
高専在学中は、超小型人工衛星の開発、医療機器に関する研究に携わる。
理化学研究所で放射線飛跡観測に関する実験システム構築及び中性子イメージング
の画像処理に携わる。大学では、量子効果デバイスの数値計算に従事。
[株式会社Tech Design]
現在、株式会社TechDesignでTechLeadとして所属。
経営に近い視点で、開発に関わる様々な課題解決を進めつつ
自身も開発に参画しています。
[株式会社ABEJA]
現在、株式会社ABEJAでInsight for retail のエンジニアとして所属。...
What we do
〇ABEJAについて
ABEJAは、「ディープラーニング」をはじめとするAIを活用し、多様な業界、シーンにおけるビジネスの効率化・自動化による事業構造変革を促進するベンチャー企業です。
2015年10月に小売・流通向けのB2B SaaS「ABEJA Insight for Retail」をリリースし、既に約80社470店舗が導入しており、プロダクション環境で数千台のIoTデバイスが稼働しています。
2016年11月には「人工知能(AI)時代のAWS」となるべく、IoT×Big Data×AIの最先端テクノロジーを結集した革新的AIプラットフォーム 「ABEJA Platform」の提供を開始。ダイキン工業など製造業を中心に、AIのビジネス実装を実現させる革新的な活用事例を創出しています。
またグローバル展開の足掛かりとして、2017年3月にシンガポール現地法人「ABEJA Singapore Pte. Ltd.」を設立。同年4月には、米NVIDIA社から資本業務提携を実施しました。2018年12月には、米Google社から出資を受けております。
2019年10月に米シリコンバレーに現地法人「ABEJA Technologies, Inc.」を設立し、2020年6月、世界経済フォーラムが新興企業の中から選ぶ2020年の「テクノロジーパイオニア」の1社に選ばれました。
〇事業紹介
■ソリューション領域
製造、物流、インフラをはじめとするあらゆる業界において、一気通貫したAIの導入、活用支援を行っています。
クライアントのDX戦略策定、新規事業計画策定、アセスメント・PoCの実施、PoC済のAIの実装など、取り組むプロジェクトは多岐に渡ります。
社内のデータサイエンティストやエンジニアと連携しながらプロジェクトを進めることで、実効性の高いソリューションをクライアントに提案することが可能です。
👉ABEJAが提供するAIソリューション
https://abejainc.com/solution/ja/
👉【松尾豊×ABEJA岡田陽介対談】日本企業でDX、AI活用が進まない5つの理由とその処方箋
https://type.jp/et/feature/13588/
■プロダクト領域
企業の業務プロセスや製造プロセス、製品・サービスなどのAI化を促進するプロダクトを開発・提供することを通じて、顧客企業のDXに貢献することを目指しています。
現在は、AIの開発・運用基盤である「ABEJA Platform」、小売流通業界に特化した店舗解析SaaS「ABEJA Insight for Retail」の2つのプロダクトを顧客に提供しています。
♦「ABEJA Platform」について
AIの開発・運用に必要不可欠なプロセスを最小化し、AIのビジネス実装を加速させるプラットフォームです。ユーザーは大量のデータの取得、蓄積、学習、デプロイ、推論・再学習の工程に必要なインフラ環境を意識すること無く、必要な工程のみを利用することが可能です。またモデルの学習、再学習時の精度比較やモデルのバージョン管理など、これらのプロセスを繰り返し実行することを最小化するための機能を提供しています。
👉ABEJA Platform事業紹介
https://abejainc.com/platform/ja/
♦「ABEJA Insight for Retail」について
「ABEJA Platform」を基盤にした小売流通業界に特化した店舗解析SaaSです。
ネットワー赤外線センサー等のIoTデバイスから取得したデータを解析し、 来店人数、店前通行人数、年齢性別推定、リピート推定、動線分析など、実店舗における来店から購買までの顧客行動をデータとして可視化します。
小売・卸売AI市場、マーケティングAI市場で2年連続シェア1位となっています。
(デロイト トーマツ ミック経済研究所調べ(2021年9月))
👉ABEJA Insight for Retail事業紹介
https://abejainc.com/insight-retail/
Why we do
私たちのタグラインは、「ゆたかな世界を、実装する」こと。
最先端のテクノロジーをベースに、イノベーションの創出を促進し、社会全体にその恩恵を行き渡らせることにより、よりゆたかで高度な社会作りに主体的に貢献していきたいと思っています。
How we do
〇ABEJAが大事にしていること
私たちは「テクノプレナーシップ」という精神をとても大事にしています。
テクノプレナーシップとは「テクノロジーによって、非線形イノベーションを実現して
インパクトのある社会貢献をする姿勢。リベラルアーツによって、その行為を問い続ける姿勢。」を指しています。
私たちは、テクノプレナーシップの行動精神のもと、人間性、創造性、倫理観を持ってテクノロジーを取り扱い、社会構造の変革を先導し「ゆたかな世界」の実現を追求したいと考えています。
- ABEJAのテクノプレナーシップ
https://note.com/abeja/n/neee9681fa95e
- Approach To AI が発足
https://abejainc.com/ja/news/article/20190821-2542
- ABEJA Advent Calendar 2021
https://qiita.com/advent-calendar/2021/abeja
〇メンバー紹介記事
- 「コレジャナイ」。 内なる声に従って、ベンチャーに飛び込んだ戦略コンサル(山本さん)
https://note.com/abeja/n/n8666a32860b5
- 仕事の中身は「ドラクエの上級職」 データサイエンティストたちのリアル㊦(ゆうこうさん)
https://note.com/abeja/n/nfeaa1ca81f21
- ABEJA なのくろさんが、うっかり転職したくなるissueはこれです(なのくろさん)
https://note.com/abeja/n/ndeb202fd1d9f
〇ブログ
- テクプレたちの日常 by ABEJA
https://note.com/abeja/
- ABEJA Tech Blog
https://tech-blog.abeja.asia/
As a new team member
「ABEJA Insight for Retail」は、「ABEJA Platform」を基盤にした小売流通業界に特化した店舗解析SaaSです。
「ABEJA Insight for Retail」は、1,500台をこえるカメラ・センサーなどのIoTデバイスから毎日取得されるデータを、Deep Learningなどの技術を使って分析し、小売業に必要な年齢・性別などの情報を取得しています。
また、リピート推定(来店客の顔画像を取得することにより、リピーター比率や再来店回数などを測定)や動線分析(入店から購買までの顧客行動を連続的に把握)などの機能をもあり、これらで取得したデータを活用して、小売業を営むお客様の経営改善に役立てています。
Withコロナ/Afterコロナの環境下で、現在小売業界は大きな転換点に立たされています。
そんなお客様の課題に伴走するために、既存プロダクトのアップデートが急務となっています。
技術的に難易度が高い課題を解くことが好きな方、ビジネスメンバーやお客様と近い環境でプロダクト開発を行いたい方にご活躍いただけるポジションです。
【ミッション】
■「ABEJA Insight for Retail」のビッグデータ基盤の設計開発のリード
・プロダクトオーナー及びデータサイエンティストなどチームメンバーと連携し、「ABEJA Insight for Retail」のビッグデータ基盤の設計開発をリードしていただきます
【具体的な業務内容】
■データ構造設計
・IoTデバイス/AIコアが解析するデータから、新機能実装のために必要な各種テーブル(Rawテーブル、中間テーブル、集計後テーブル等)のデータ構造を設計する
■アーキテクチャ設計
・MLエンジニアやデータサイエンティストと連携し、発展し続けるロジックの継続的改善ができる土台をつくる
・運用フェーズを意識し、冪等性と結果整合性を担保した全体設計を行う
■インフラ構築
・GCPが提供するマネージドサービスを基軸に、分析パイプライン実装を行う
■分析ロジック実装
・顧客価値につながるロジックをパイプラインに実装する
■開発環境の構築
・CloudBuild等のサービスを用いてCI/CD構築し、チームの生産性を最大化する
【開発環境】
言語: Python3 / Scala
開発環境:Linux / Docker / GCP (BigQuery,PubSub,Dataflowなど)
【求める経験・スキル】
・データ分析基盤の設計・開発・運用経験
-2年以上の実務経験
-データサイエンティストと協働して、データ分析基盤の設計・開発をした経験
・データ基盤系チームにおけるテックリードあるいはチームリーダーの経験
・アーキテクチャ設計、データ構造設計、基盤運用設計の経験
・AWSもしくはGCPのクラウド開発経験
【歓迎する経験・スキル】
・Cloud DataflowやCloudComposerをProdで利用した経験
・Scio x Scalaでデータ処理パイプラインを記述した経験
・Python x データ分析フレームワークを用いてデータ分析ロジックを構築した経験
【活躍できる人物像】
・異なる専門分野のメンバーとも積極的にコミュニケーションを取り、周囲と協力しながらプロジェクトを進めるのが好きな方
・ビジネス視点で考え研究・開発するのが好きな方
・新しい技術への興味関心が高い方
【参考】
・ABEJA Insight for Retail事業紹介
https://abejainc.com/insight/retail/ja/
・ABEJAの技術スタック一覧
https://stackshare.io/abeja/abeja-insight-for-retail
・ABEJAの技術スタック詳細
https://tech-blog.abeja.asia/entry/retail-tech-stack-202110
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