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Deep Learningソリューションを支えるインフラエンジニアを募集!

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on 2018/12/12

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Deep Learningソリューションを支えるインフラエンジニアを募集!

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Tokunaga Hiroyuki

機械学習や自然言語処理が好きなプログラマです。 C++, Rubyなどでのプログラミングを得意としています。これまで、以下のような仕事を行なってきました。 ・製品の開発、営業支援、導入支援 ・OSSや論文などを中心とした技術調査 最近はプロジェクトリーダーとして、上記以外の業務も担当しています。

LeapMind株式会社のメンバー

機械学習や自然言語処理が好きなプログラマです。 C++, Rubyなどでのプログラミングを得意としています。これまで、以下のような仕事を行なってきました。 ・製品の開発、営業支援、導入支援 ・OSSや論文などを中心とした技術調査 最近はプロジェクトリーダーとして、上記以外の業務も担当しています。

なにをやっているのか

"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。 私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。 超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA https://leapmind.io/business/ip/ LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies. Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before. Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/
Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/
Our office entrance.

なにをやっているのか

Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/

Our office entrance.

"機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める"を企業理念に、独自のディープラーニングモデルの軽量化技術や専用回路設計技術と150を超える企業との共創で得た知見を活かし、事業を展開しています。 私たちが開発したコア製品である”Efficiera"は、独自のディープラーニングモデル軽量化手法「極小量子化技術」を最大限に活かす、FPGAデバイス上もしくはASICデバイス上の回路として動作するCNNの推論演算処理に特化した超低消費電力AI推論アクセラレータIPで、今までAIが使えなかったような環境でもdeep learningによる高度な情報処理を可能にします。 超低消費電力AIアクセラレータIP EFFICIERA https://leapmind.io/business/ip/ LeapMind Inc. is developing its business with the company mission, “to create innovative devices with machine learning and make them available everywhere” and our original weight reduction technology for deep learning models, the dedicated circuit design, and leveraging the knowledge gained from the collaboration with more than 150 companies. Our core product "Efficiera" is an ultra-low power AI inference accelerator that can be implemented on an FPGA device or ASIC/ASSP device, and is specialized for CNN inference operations, taking full advantage of our original deep learning model weight reduction method "extremely low bit quantization". It will enable advanced data processing by deep learning in environments where AI could not be used before. Ultra low power AI inference accelerator IP EFFICIERA https://leapmind.io/en/business/ip/

なぜやるのか

■Our mission 機械学習を使った今までにないデバイスをあまねく世に広める To create innovative devices with machine learning and make them available everywhere ■Our vision 次世代の情報端末を実現するためのキーテクノロジーを提供する To provide key technologies to bring next-generation information devices into reality 我々が目指す世界は人々の生活を便利に豊かにしていくものでありこれが実現できれば世界を変えられると信じています。 The world we target for is to make people’s lives more convenient and prosperous, and we believe if we realize this we can change the world.

どうやっているのか

Business Approach ・これまでの研究開発から、エッジAIの実装という課題に対して超低消費電力AI推論アクセラレータIP Efficieraを開発し、それを使ったソリューション提供を拡大している。 ・顧客のステージごとにソリューションをパッケージ+カスタマイズし、あらゆる顧客へ提供できる。 ・We are expanding our solution offering using Efficiera, an ultra low power AI inference accelerator IP, which we developed from our past research and development, to address the challenge of implementing edge AI. ・We can offer solutions for various customers by packaging and customizing solutions for each customer stage. Technological Approach ・EfficieraはLeapMindが独自に開発した極小量子化技術 を用いることで、優れた電力効率・面積効率を実現し、 AI搭載製品の省電力化・低コスト化に貢献します。 ・極少量子化技術とは、これ以上量子化ビット数を減らしてしまうとディープラーニングとして成立しない限界のビット数、つまりweightを1ビット、activationを2ビットで表現する量子化のことです。 ・Efficiera achieves superior power and area efficiency by using LeapMind's proprietary developed technology, the extremely low bit quantization, and it contributes to power savings and lower costs for AI-equipped products. ・The extremely low bit quantization is a quantization technique that expresses weight with 1 bit and activation with 2 bits, which is the limit of the number of bits that cannot be used for deep learning if the number of quantization bits is further reduced. Human Resource Approach ・LeapMindでは、社員の多様な働き方をサポートするための制度づくりに取り組んでいます。 ・社員一人一人のCareer Growthのため、1on1やContinuous Feedbackなどを実施し、メンバーの成長をサポートしています。 ・年齢やポジション、性別をはじめ、国籍、人種などを問わず、誰もが平等に仕事のできる環境を整えています。 ・私たちは、能力とスキルを最大限に活かしたい人、多様性を尊重できる人と一緒に働きたいと思っています。 ・At LeapMind, we are working to create an inclusive working environment that supports the diverse work styles of our employees. ・We support our members' growth through 1 on 1 and continuous feedback to help each employee achieve career growth. ・We provide an equal work environment for everyone, regardless of age, position, gender, nationality, or race, etc. ・We want to work with people who want to make the most of their abilities and skills, and who respect diversity. 会社紹介資料 / Company introduction slide: https://speakerdeck.com/leapmind

こんなことやります

LeapMindでは、幅広い環境で高い実用性をもったDeep Learning製品開発を行っています。特に大きな電力を必要とするGPUが不適応になるような厳しい環境でも機械学習技術を活用できるようにするため、「計算量が少なく」「高精度な」Deep Learning技術を開発しています。例えば、8 bitを大幅に下回るサイズまでニューラルネットワークを量子化し、それを低消費電力かつ安価なFPGA上で高速に動作させることで、これまでDeep Learningが利用できなかったような組み込み向けデバイスでも、実用的なニューラルネットワークを動作させることに成功しました。(参考:https://leapmind.io/news/content/?id=2330) LeapMindのInfrastructureチームでは、こうした技術開発のための計算資源用自社GPUクラスタやサービス提供用クラウド環境の設計構築運用、全社のプロダクティビティを向上させる社内情報システムの改善に取り組んでいます。特にLeapMindの基盤となるKubernetes環境の活用を加速していくことがチームの現在のミッションです。 このミッションの達成のため、オンプレミス・クラウド環境をまたいでシームレスに実現することができる優秀なソフトウェアエンジニアを求めています。 ■ Responsibilities ・Kubernetes・各種cloud serviceを用いたGPUクラスタ/サービス基盤の設計・構築・運用 ・クラスタ向けファイルシステムの設計、開発 ・Deep Learningにおける計算を社内で効率的に回すための新しい分散計算処理システムの設計・構築・運用 ・Deep Learning製品・WEBアプリケーションの開発・運用 ・様々なバックグラウンドやスキルを持つチームメンバーと協力して実用的な製品を開発・運用 ・その他社内システムの管理・改善 ■応募資格 ・コンピューターサイエンスおよび関連技術分野での学士号、もしくはそれに相当する実務経験 ・Golang, C++, Java, Pythonのいずれかでのコーディング経験 ・2年以上のWebサービス/アプリケーションの開発運用経験 ・2年以上のLinuxのAdministrator実務経験 ・Dockerによるプロダクト実務経験 ・Nginx/Apacheなどのサーバーアプリケーション, MySQL, ・PostgreSQLなどのRDBMSの理解・実務経験 ・TCP/IPの理解、Firewall, WAF等のNWセキュリティへの理解 ・日本語もしくは英語でのコミュニケーションスキル ■あると良い経験 ・Golangによるコーディング経験 ・gRPCを用いたサービス開発経験 ・コンピューターサイエンスおよび関連技術分野での修士号、博士号、もしくはそれに相当する実務経験 ・Kubernetes環境でのアプリケーション運用経験 ・MongoDB, CassandraなどのNo-SQL DBの運用経験 ・機械学習基盤を含むHPC環境における実務経験 ・チームでの開発経験もしくはOSSプロジェクトでの開発経験 ・以下のようなSREとしての実務経験  - SLO/SLIを設計して実際に運用をした経験  - キャパシティプランニングを行った経験  - パフォーマンス・レイテンシを計測に基づき改善した経験
4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
オンライン面談OK

会社情報

2012/12に設立

40人のメンバー

  • 1億円以上の資金を調達済み/
  • 3000万円以上の資金を調達済み/
  • 社長がプログラミングできる/

東京都渋谷区円山町28-1 道玄坂スカイビル5F