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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ABEJA]
現在、株式会社ABEJAでマネージャー兼ソフトウェアエンジニアとして活動しています。
デバイス・ネットワーク機器・サービス基盤(インフラ・バックエンド)まで開発・運用に携わる。
<最近やっていること>
・1日40TBの映像データを分散解析してデータをデリバリーするバックエンド開発
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Infrastructure engineer
- I take charge of designing and building.
- The strong point field is the web system service.
- I have an actual fighting experience of infrastructure as code
(Ansible/Chef/CloudFormation/Terraform).
- Recently, I am building a distributed execution infrastructure for Dee...
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
【募集背景】
AIが再び盛り上がりを見せることとなった起点技術であるディープラーニング。その黎明期の2012年に当社は創業、高度な機械学習(画像解析、自然言語処理、構造化データ)や統計モデリング・数理最適化などの技術力・実用化実績を有し、300社以上の顧客のデジタルトランスフォーメンション(以下「DX」)を実現してきました。
創業以来10年間、高い技術力と顧客に寄り添う提案力を強みに、ソリューション提供実績・プロダクト導入実績を積み上げ、AI幻滅期と言われる昨今においても実績を伸ばし続けております。顧客のDXを推進し、社会全体にインパクトを与え得る事例を創出するための基盤である自社で開発しているAI開発基盤 をより進化させ、当社の事業を牽引するキーパーソンとしてお迎えしたく考えております。
【お任せしたいこと】
■ミッション
「顧客企業を、未来に必要とされる存在へと、変える」
弊社はクライアント企業が抱える経営課題を、機械学習・統計・数理最適などデータサイエンスの力で解決に導きます。それを実現するための基盤として自社でAIプラットフォームを開発しております。
クライアントワークの事業、プロダクト開発の事業チームと連携、データサイエンティスト、データエンジニア、ソフトウェアエンジニア、プロジェクトマネージャなどと連携しながら、ニーズやシーズを掘り起こし機能を拡充し、最短距離でクライアント企業の経営課題を解決できるようにリードいただきます。
■業務内容
- 新機能の技術課題の選定、ロードマップ作成、要件定義、設計、開発、既存機能の運用、サポートデスク対応
- AI/ML関連機能の強化
- IoT関連機能の強化
- データエンジニアリングに関わる機能の強化
- エンジニアチームの強化に向けた採用活動、勉強会登壇など
【必須要件】
- アプリケーションの開発業務全般にわたる業務経験(要件定義、設計、実装、テスト、運用)
- Go、Pythonなどの言語を用いた開発経験
- 機械学習/深層学習/データ基盤の幅広いプラットフォーム事業に対する高い興味
【歓迎要件】
- アジャイル開発の経験
- 機械学習の理解(実務経験がなくても構いません)
- Docker/Kubernetes環境での開発・運用経験
- AWS/GCPの各種サービスを用いた開発・運用経験
- Reactを用いたUI実装経験
- Elixirを用いた開発・運用経験
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