MLエンジニア (Computer Vision)

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機械学習エンジニア

MLエンジニア (Computer Vision)

FastLabel株式会社

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給与・報酬

年収 600万円 ~ 900万円

稼働時間

160時間 ~ 160時間(週40 ~ 40時間)

雇用形態

副業転職(業務委託から正社員)

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

FastLabelについて

FastLabelは、「AI革命のインフラになる」というミッションを掲げ、AI開発におけるデータプラットフォームを開発するスタートアップです。

AIの基礎であり、開発のボトルネックとなっているデータ領域にイノベーションを起こすことで、あらゆる業界のAI開発を加速させ、 AIが全ての人の生活を豊かにする社会の実現を目指しています。

入社後のキャリア

オーナーシップを持って働いていただくことで、将来的にはAI部署の責任者といったマネジメントポジションもお任せしたいと考えています。

お願いする業務

具体的な業務
  • OpenCVを使用した画像・動画処理
  • Pythonを使用した機械学習モジュールの開発(主に画像認識、物体検出など)
  • 機械学習を使用した教師データ作成、選定の自動化(ML for ML)
仕事の醍醐味

既存産業の多様な業界のお客様とコミュニケーションを取りながら仕事ができるのは、大きなやりがいに繋がります。また、これからいくつもプロダクトを生み出していくフェーズなので、会社のゼロイチを経験することも可能です。

給与
  • 役割及びパフォーマンスレベルに応じて決定
  • ロングタームインセンティブ(無償税制適格ストックオプション)制度
評価査定
  • 年2回(6月/12月)
雇用形態

将来の正社員採用を目的とした副業での就業希望を歓迎します。 その旨、面談の中でお申し付けください。

勤務体系
勤務制度

フレックスタイム制(7:00-22:00)※コアタイムなし

休日・休暇
  • 休日:完全週休2日制(土日、祝祭日、年末年始等)※年間休日125日以上
  • 休暇:有給休暇、慶弔休暇、生理休暇、出産育児・介護休業等
試用期間

3ヶ月

福利厚生
  • 各種保険完備(健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険)
  • 通勤交通費
  • 自己成長助成金制度(10000円/月)
  • 資格取得支援制度
  • リファラル採用支援制度(社員紹介手当、ランチ費用補助)

募集要項

概要

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雇用形態

副業転職(業務委託から正社員)

給与・報酬

年収 600万円 ~ 900万円

稼働時間

160時間 ~ 160時間(週40 ~ 40時間)

出社頻度

相談の上決定する

必須スキル/経験

  • コンピュータサイエンスに関する知識・経験
  • 機械学習、画像認識に関する実務経験が1年以上あること
  • オーナーシップを持って機械学習モジュールの開発を進める力
  • 日本語でコミュニケーションできること
求める人物像
FastLabelで活躍している人物像
  • パーパス「AIインフラを創造し、日本を再び世界レベルへ」 に共感し、実現に向けて自律的に動ける方
  • ユーザーを誰よりも理解しようとし、ユーザーの成功を喜べる方
  • テクノロジーの可能性を信じ、本質的な課題を特定し、解決していく方
  • 新たな役割や業務領域に挑戦しながらも、困難に直面したときに、できない理由ではなく、できる理由を考えられる方
FastLabelにマッチしない人物像
  • ユーザーやチームへの提供価値ではなく個人のメリットを最大化する方
  • 発生している問題や役割の間に落ちている業務を、自分ごと化せずに問題解決に向けて行動しない方
  • 組織や個人のポテンシャルの限界を自ら設定し、成長の可能性を狭める方

歓迎スキル/経験

  • Node.js、Python、AWSでのウェブシステム開発・運用経験
  • MLOpsなど機械学習基盤の開発経験
  • 新規サービスの立ち上げやサービスの成長期におけるチャレンジ経験
  • 開発者のリードやマネジメント、プロセス改善経験
  • ビジネスレベルの英語力

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

機械学習1年以上必須
Python指定なし歓迎
AWS指定なし歓迎
Node.js指定なし歓迎

サービス内容の詳細

アノテーション代行サービス
データ品質99.7%のデリバリー実績を誇る高品質アノテーション代行サービス

専門スタッフが仕様を確認し、アノテーションマニュアルの作成もサポートします。 事前に合意したデータ品質を基準をもとに、ミスがあった場合、同じ料金内で修正します。 また、事前テストによって最適な人材を選抜し、2段階のレビューフローや独自の品質チェックAIによってアノテーター間の作業品質のズレをなくします。

データセット・データ収集サービス
権利クリアランスされた100万を超えるデータセット

機械学習に必要な素材データとアノテーションデータをパッケージで提供します。 権利クリアランスされた100万件以上の画像などの素材データにアクセスでき、データ不足を解消することでスピーディーなAI開発を実現できます。 またデータの収集や撮り下ろしにも対応しています。

データ生成サービス
Generative AIを活用したデータ生成サービス

AI開発において、実データのご準備が難しいデータを、シンセティック、オーギュメンテーション、画像生成などのアプローチでご提供することが可能です。

選考フロー

  1. カジュアル面談
  2. コーディングテスト
  3. 1次面接
  4. 2次面接
  5. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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    昨今、AIエージェントの進化が凄まじく、個人レベルではAIツールの活用が当たり前となりつつあります。GitHub CopilotやCursor、Cline、DevinなどのAIコーディングツールが普及し、個人のエンジニアが日常的に利用する時代が到来しています。しかし、これらのツールを「試す」ことから一歩進めて、チームや組織全体に適用し、開発プロセスを根本から変革しようとする取り組みは、まだ導入段階にあるのが実情ではないでしょうか。 そんな中、M3(エムスリー)では組織変革を行っており、AI・機械学習専任チームと既存チームを融合させたり、ゼネラルマネジャーの半数以上がAI・機械学習チームの出身者だったりと、組織全体でAIを活用する方向へと変革を遂げています。 そこで、M3でVPoEに就任したばんくし王さんをお招きし、開発組織という観点でAIをどう活用していくべきか、組織をどう見直すべきなのかなど、実例を交えて、これからの組織について考える会を開催するに至りました。 エンジニアの方はもちろん、EMやデザイナーなど開発組織に関わるすべての方にご覧いただきたいイベントです。ぜひご参加ください。

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