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自然言語処理・機械学習でメーカー支援SaaSを開発したい人募集!

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on 2024/07/07

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自然言語処理・機械学習でメーカー支援SaaSを開発したい人募集!

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松田 敦義

TDKに入社後、独学でWebを学び、ITベンチャーを経て楽天にエンジニアとして入社。カード加盟店サイトや、ECのお気に入りの開発などに携わる。関連特許を4件出願した。楽天中途同期のViibar(現:VideoTouch)代表とViibarを共同創業し、初代技術責任者としてゼロイチのサービス開発を行った。 2015年に「少子高齢化」「生産性を高める」をテーマに、Logbiiを創業。

創業ストーリー

松田 敦義さんのストーリー

Yasuyuki Ohara

東京工業大学修士(工学)、専門は数理最適化や機械学習。 学部時代は東工大で経営工学を学ぶ傍ら、一橋大学で医療経営系ゼミに参加。 修士課程では医療資源の最適化を研究。 医療データ分析業務を行うシンクタンクやベンチャー企業でインターンを経験後、 株式会社Logbiiに参画。

佐久間 大輔

【基本情報】 ・現在の専門: AIシステム開発、機械学習、データ分析 ・学生時代の専門: 実験物理学、超伝導デバイス物理、半導体物理、メゾスコピック系物理、低温量子物性 ・学歴:修士(理学)修了、博士後期課程満期退学 機械学習の経験は浅いですが、自然科学・数学・英文読解の素養はあり、これらを基に機械学習・情報理論・情報処理について研鑽しております。 これまでの業務経験から、テーブルデータを用いたスコアリング・レコメンドシステム開発が得意です。 データ受領からモデル開発を担当できます。 機械学習やデータ分析を通じて、数学を活用したいです。 【職務経験】 ・AIシステム開発・機械学習・データ分析 ・データ分析基盤(データベース、MLOps)開発 ・文書管理システム開発 ・組込みシステム開発 【プログラミング経験】 ・Python: (下記のライブラリを用いた Web スクレイピング、統計量算出・数学関数実行・行列 演算、画像処理、データ加工・可視化、時系列データ分析、機械学習、および簡単な量子計算: Beautiful Soup 4, NumPy, SciPy, Pandas, MySQL Connector, SQLAlchemy, OpenPyXL, OpenCV, Matplotlib, seaborn, NetworkX, statsmodels, fbprophet, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, TensorFlow, TensorFlow Object Detection API, Qiskit, TensorFlowQuantum, PennyLane) ・シェルスクリプト (機械学習用データ加工、並列処理) ・VBA (機械学習用データ加工、可視化処理) ・LabVIEW (計測機器のGPIB制御、収録データの加工、GUI入出力) ・その他: C, VB.NET 【データベース経験】 ・Postgresql (インストール、テーブル設計、データクレンジング、機械学習用データセット作成、パフォーマンス改善) ・MySQL ・SQL Server 【Web経験】 ・React (サービス開発可能) ・React Native (サービス開発可能) ・Django (サービス開発可能) ・Django REST framework (サービス開発可能) ・Flask (研修レベル) ・Angular (研修レベル) ・AngularJS (研修レベル) ・Node.js (研修レベル) ・HTML・CSS (タグ打ちによる0からのホームページ作成) 【AWS経験】 ・VPC ・EC2 ・RDS ・S3 ・SageMaker ・ECS

Shino Okawa

筑波大学修士(医科学)、専門は分子生物学、ウイルス学。 Pythonを用いたwebスクレイピング、HTML•CSSでWebサイト作成の経験あり。 Logbiiでは主にリサーチを担当。

株式会社ログビーのメンバー

TDKに入社後、独学でWebを学び、ITベンチャーを経て楽天にエンジニアとして入社。カード加盟店サイトや、ECのお気に入りの開発などに携わる。関連特許を4件出願した。楽天中途同期のViibar(現:VideoTouch)代表とViibarを共同創業し、初代技術責任者としてゼロイチのサービス開発を行った。 2015年に「少子高齢化」「生産性を高める」をテーマに、Logbiiを創業。

なにをやっているのか

Logbii(ログビー)のミッションは、最高のエンジニア環境を創ることです。 Company Deckで、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを紹介しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck 現在、エンジニア組織マネジメント、カルチャー醸成をするソリューションを開発し、α版をトライアル中です。技術要素として、機械学習/LLM、Python(Django)、ReactJS(Next.js)、AWSを用いています。 https://logbii.co.jp/enbrew また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、興味のある案件を業務の半分程度(副業ではなく、本業として)行なっています。 案件の例としては、OpenAI等のLLM/生成AIや機械学習を用いたAI案件、DjangoやReactを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件などに取り組んでいます。 働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発、半分を開発案件といったやり方をしています。得意領域を伸ばしつつ広げていきたい、自社プロダクト開発にも関わりたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、東京工業大学、宮崎大学附属病院などと、主に診断支援領域でAIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D
エンジニアカルチャーを醸成するソリューション
大学と診断支援などAIを共同研究
基本フルリモートです
オフライン懇親会を定期的に開催しています
最高のエンジニア環境を創る

なにをやっているのか

エンジニアカルチャーを醸成するソリューション

大学と診断支援などAIを共同研究

Logbii(ログビー)のミッションは、最高のエンジニア環境を創ることです。 Company Deckで、ミッション、事業、チーム構成、働く環境などを紹介しています。 https://speakerdeck.com/logbii/logbii-rogubi-company-deck 現在、エンジニア組織マネジメント、カルチャー醸成をするソリューションを開発し、α版をトライアル中です。技術要素として、機械学習/LLM、Python(Django)、ReactJS(Next.js)、AWSを用いています。 https://logbii.co.jp/enbrew また、特徴として、各エンジニアが自社プロダクト開発以外に、外の技術も学ぶため、興味のある案件を業務の半分程度(副業ではなく、本業として)行なっています。 案件の例としては、OpenAI等のLLM/生成AIや機械学習を用いたAI案件、DjangoやReactを用いたWeb案件、FlutterやSwiftを用いたスマホアプリ案件などに取り組んでいます。 働き方としては、週の半分を自社プロダクト開発、半分を開発案件といったやり方をしています。得意領域を伸ばしつつ広げていきたい、自社プロダクト開発にも関わりたい、という方に合っている環境です。 R&Dとして、東京工業大学、宮崎大学附属病院などと、主に診断支援領域でAIの研究開発を継続して行なっており、学会発表も定期的に行っています。 https://jglobal.jst.go.jp/search/anythings#%7B%22category%22%3A%220%22%2C%22keyword%22%3A%22%5C%22201851000126978349%5C%22%22%7D

なぜやるのか

最高のエンジニア環境を創る

ログビーは創業からこれまで一貫してエンジニアを中心としたチームとなっており、自分たちの中から沸き起こる課題感=「エンジニア組織にまつわる課題」を解決することが使命であると考え、以下のミッション・ビジョン・バリュー(行動指針)に改定を行いました。 ▼ ミッション 「最高のエンジニア環境を創る」 ログビー(Logbii)はエンジニアを中心としたチームです。組織運営する中で、様々な課題に直面してきました。それらを改善すべく、日々取り組んでいます。 仕組みを横展開することで、世の中のエンジニア環境をアップデートしていくことをミッションにしています。 ▼ ビジョン 「エンジニアをエンパワーするコミュニティ」 ログビー(Logbii)は、エンジニアをエンパワーするコミュニティになることを目指しています。 ▼ バリュー(行動指針) 「モチベーション」 ・自分や周りのモチベーションを高める ・ユーモアのあるコミュニケーション 「自由と責任」 ・フルリモートで進め方は自分で決める ・アウトプットに責任を持つ 「柔軟性」 ・良いものは柔軟に取り入れる ・提案には背景とメリットを

どうやっているのか

基本フルリモートです

オフライン懇親会を定期的に開催しています

Logbiiは、働く人が目標に向かって経験を積める場であることが、一番パフォーマンスを発揮できる環境であると信じ、それぞれの目標に現状の業務がマッチしているかを常に考えています。 また、Logbiiの特徴として、まだ組織が小さいフェーズということもあり、「ユーザーの声を直接聞ける」「マネジメントの業務経験もしやすい」点があります(もちろん苦手な人は、専業に専念できる環境です)。例えば顧客との打ち合わせはビジネスサイドが行いますが、エンジニアも同席してユーザーの声を直接聞ける機会は多くあります。また、早くからリーダー業務を経験し、マネジメント視点も養っていける環境があります。 ▼ 経験できること ・機械学習や自然言語処理、LLM/生成AIを組み込んだSaaSの開発、MLOps ・ユーザーの声をプロダクトに落とし込む ・マネジメント視点を養う ・自社サービスのグロース ▼ こんな方にオススメ ・機械学習や自然言語処理、LLMなどの経験を活かしたい ・ユーザーの声を直接聞きながらプロダクト開発をしたい ・マネジメント業務も経験したい ・事業を成長させる過程を経験したい ▼ チームのバックグラウンド ・ML/DataScience 研究室: 6名 ・Kaggle/SIGNATE 入賞: 3名 ・楽天/ソフトバンク/第一生命/IoTベンチャー etc.. == 働く環境 == ▼ 環境 ・基本フルリモート ・残業は基本なし ・オフィスは恵比寿 (ときにはお洒落なレストランで会食) ・MacBook貸与 ▼ 行事 ・シャッフルランチ (オンライン) ・ワークショップ&懇親会 (オンライン) ・オフライン懇親会 (BBQなど) ・社内勉強会、案件共有会 (利用技術などのディスカッション) ▼ 社内制度 ・社内制度もGithub管理し、柔軟性・透明性を担保 ▼ スクラム ・スプリント(1週間) ・スプリント計画 ・デイリースクラム ・振り返り (KPT) ▼ ツール ・Github ・Slack, Zoom, Teams ・Google Workspace ・Notion, Miro == 教育と評価 == ▼ キャリアプラン どういったキャリアを積みたいか、キャリアプランを設定 ▼ 目標設定 クォータに1度の目標設定と振り返り ▼ 1 on 1 毎月実施し、その中で評価を実施 ▼ OJT コードレビューなどを通し、背景知識や関連リンクの共有を行い教育を実施 実績:新卒2名、2年目1名の教育 ▼ 技術書配布 例えば以下のような書籍 ・リーダブルコード ・プリンシプル オブ プログラミング ・How Google Works ・パターン認識と機械学習 (黄色本) ・深層学習 (青イルカ本) ・効果検証入門 ▼ 資格取得支援 資格の取得を支援

こんなことやります

製薬企業などメーカーを効率化するSaaSの自然言語処理・機械学習モデルの開発を主にお任せします。 興味があれば、大学との共同研究(診断支援AIの研究開発)も参加可能です。 環境やスキルは以下になります。 ▼ 環境 ・フロントエンド:ReactJS (Next.js, MUI, Redux), TypeScript/JavaScript ・バックエンド:Python (Django REST Framework) ・モバイル:Dart (Flutter) ・自然言語処理:Python (LangChain, OpenAI, spaCy, scikit-learn など) ・機械学習:Python (Transformers, FastText, PyTorch など) ・データベース:PostgreSQL など ・ミドルウェア:Elasticsearch など ・インフラ:AWS (EC2, RDS, Elasticache など), Docker ▼ 必要スキル ・データサイエンス、機械学習、自然言語処理のいずれかの経験1年以上(大学での研究やインターンでの経験も可) ▼ 歓迎スキル ・大学などでの機械学習の研究経験 ・SQL、データベース設計の経験 ・データ基盤構築経験 (Redshift, BigQuery など) ・Kaggleなどコンペでの入賞経験
10人がこの募集を応援しています

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話を聞きに行くステップ

  1. 応募する「話を聞きに行きたい」から応募
  2. 会社からの返信を待つ
  3. 話す日程を決める
  4. 話を聞きに行く
募集の特徴
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会社情報

2015/05に設立

20人のメンバー

  • 社長がプログラミングできる/

東京都渋谷区恵比寿 2-28-10 2737