どんな仕事か: スポーツ映像における新たな体験を可能にするCV技術の開発を担当します。
機械学習モデルの開発にとどまらず、弊社サービスへの出口を想定した企画への画像認識観点からの技術アドバイスや、データセット構築、ML Ops観点からのモデルサービングまで自身の得意なスキルを活かしつつ周辺領域にも取り組んでいただきます。
技術応用例は以下の通りです。
└ レース映像における選手の3D座標認識、選手の姿勢推定、動画要約など
想定する画像認識技術は以下の通りです。
└ 物体認識、マルチオブジェクトトラッキング、物体姿勢推定、三次元再構成、シーン理解、動画要約、センサーキャリブレーションなど

■チームの文化や体制、働く環境について
現在開発チームは60名程の組織です。そのうちエンジニアは30名程で、スポーツ映像チームは10名ほどになります。
各メンバーが事業グロースを推し進めるという高い意識を持ち、それぞれの意見を持ち寄りながら、時には自分の職域を超えて開発へ取り組んでいます。
また組織の文化として、本人の志向性を尊重した上で年齢に関わらずリーダーポジションへの抜擢が行われるケースがあります。
各メンバーのキャリア形成を支援するために定期的な面談も実施しています。

今後は、当社と相性が良いその他のスポーツにも関与していく方針となっております。
また、競輪やオートレース領域でも、まだまだやりたいことがある状況です。

■CVエンジニアとしてのやりがい
自社サービスのための技術開発を担当するため、プロダクトの付加価値を高めるための新たな機能は、基本的にメンバーから声が上がり、最終的にPdMと決定していく流れになります。
企画から研究開発・運用まで自社チームで取り組むことができ、開発した技術をスピーディに実サービスで運用可能です。

■環境
土日祝日休み平日週5日 10:00~19:00
原則週3日出社、週2日リモートワーク（相談可）
コミュニケーションツールは Slack や Zoom などを利用
定期的な1on1
交流ランチ
求められるスキルは: 必須・画像認識に関する業務での開発経験 (3年以上)
・DNN含めた学習ベースの画像処理の知識と経験
└ OSSのコードを動かしただけでなく、自身でデータセット構築から学習および評価まで行ったことがあること
・PythonおよびC/C++の業務での開発経験 (3年以上)
・英語で文献調査が可能な程度の読解力

歓迎関連分野での国内外での論文投稿、論文発表、勉強会登壇実績
コンピュータサイエンスもしくは関連領域での修士・博士の学位
フィルタリングや幾何学的変換などの古典的な画像処理の知識と経験
センサーキャリブレーションの経験
CUDAなどのアクセラレータを用いた画像認識モデルの高速化経験
実問題に即したデータ取得方法の設計やデータセット作成の経験
GitHubを利用したチーム開発経験
AWSやGCPのクラウド使用経験
Dockerなどのコンテナ型仮想化技術の使用経験
ML Ops の設計・実装・運用経験

★下記の実務経験がある方はぜひご応募ください！
◎エッジ系CVエンジニア
・センサーまわりの経験
・カメラの内部・外部パラメータのキャリブレーション、データの送受信、DepthカメラやLiDAR, Rader, イベントカメラといったRGBカメラ以外のセンサーの取り扱い
・ロボティクスに近い経験
・SLAMやvSLAMといったロボット系の認識タスクや、ROS/ROS2を使用した制御経験など
・エッジデバイス向け認識モデルの最適化経験
・Intel, AMD, Qualcomm（, Nvidia）などのSoC向け認識モデルの最適化経験

◎サーバ系CVエンジニア
・ML/CV系の本番アプリケーションの開発・運用経験

【求める人物像】
・自らの頭で考え、自走し、成長できる方
・市場を一緒につくっていく意志があり主体的かつハングリーな方
・「自身の職域へのこだわり」と「事業成果のための職域を超えた動き」が同居できる方

◎求める人物像
・課題を見つけ解決することが好きな方
・不確実な状況で自らが率先して動ける方
・チームのメンバーと協力してプロジェクトを進められる方
・チームのハブになる動きができる方

募集年齢（年齢制限理由）長期勤続によりキャリア形成を図る為（長期勤続によりキャリア形成を図るため）
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京本社
東京都渋谷区宇田川町

■受動喫煙対策
※屋内の受動喫煙対策
　有（喫煙室あり）
勤務時間は: 10時～19時（職種によっては裁量労働制適用）
給与はどのくらい貰えるか: 応相談
※年俸制
※経験・能力を考慮の上、当社規定により優遇します。
※半期ごとの目標管理制度を導入しており、評価に応じて年俸を見直します。
※選考の中で最終的なスキル・経験を加味した後、正社員・契約社員どちらかでの採用となります。
待遇・福利厚生は: ・給与改定（年2回）
・各種社会保険完備
・通勤手当
・家賃補助制度
・従業員持株会
・慶弔見舞金制度
・社内親睦会費補助制度
・各種活性化制度 ※新規事業創出プロジェクト
・キャリアチャレンジ制度
・macalonパッケージ
・部活動支援制度　など

<家賃補助制度 2駅ルール・どこでもルール>
勤務オフィスの最寄駅から各線2駅圏内に住んでいる正社員に対し月3万円、5年以上勤続している正社員に対してはどこに住んでいても月5万円の家賃補助を支給します。

<部活動支援制度>
社員同士のコミュニケーション促進を目的に、部活動に対し補助金を支給。ダンス部、ゴルフ部、フットサル部、野球部、ランニング部、フラワーアレンジメント部など多種多彩な部活があります。

毎月末の表彰式、グループ全社社員総会など、一体感を創る場を多数設けている活発な組織です。
休日休暇は: ・完全週休2日制（土曜・日曜）
・祝日
・夏期休暇（3日間）
・年末年始休暇（12月29日～1月3日）
・年次有給休暇（初年度10日間）
・慶弔休暇
・産前産後休暇
・育児休暇
・リフレッシュ休暇（勤続2年間で5日間）　など
どんな選考プロセスか: Step1：書類選考
Step2：面接（複数回）/ 適性検査・リファレンスチェック/ 課題選考
Step3：内定

ポジションにより実施内容が異なりますが、複数回の面接と適性検査/技術試験、リファレンスチェックを実施いたします。
選考結果は合否にかかわらず1週間を目処に、応募フォームに入力されたメールアドレスにご連絡いたします。

選考が順調に進んだ場合、応募から内定までに1か月から1か月半程度の期間を予定しております。
なお、選考内容や評価基準、結果の理由につきましては、合否に関わらずお答えいたしかねますので、あらかじめご了承ください。

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機械学習エンジニア