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中途採用
DNNコンパイラエンジニア
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エントリー
on 2019/11/14 501 views

DNNコンパイラエンジニア/DNN Compiler Engineer

LeapMind株式会社

LeapMind株式会社のメンバー もっと見る

  • 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。

  • RESEARCHER AND ENGINERRING
    1983年12月31日生まれ
    横浜国立大学電子情報科在学中よりアルバイトSIerに、退職後フリーランスとして、Webサービス・アプリの設計・構築・開発をメインに、インタラクティブなプロジェクションなどの技術支援を行うフルスタックエンジニアとして活動。

  • Syed Hasibur Rahman Ananno
    Deep Learning Engineer

  • 大手精密機器メーカーにてデジタルカメラの開発を経験。Deep Leaning等の最先端技術に興味があり、2018年4月、LeapMindにジョイン。主にプロダクト開発を担当。

なにをやっているのか

  • Bring deep learning to small devices. https://blue-oil.org/
  • Our new office.

精度や速度を落とさず、消費電力も抑えられたらDeepLearningはもっと身近なモノにも搭載されていくはずです。そのためにLeapMindではハードウェアとソフトウェアの両面から研究開発を行っています。研究開発と実装、両面から行う世界的にも珍しい企業です。

さらに、Deep Learningが注目される約6年ほど前から研究しているため、知見が溜まっており、海外の大企業からも引き合いがあるという状況です。

誰でもすぐにDeep Learningを導入でき、あらゆるモノからDeepLearningの恩恵を受けられる社会を作ることを目標にしています。

If we can apply deep learning without compromising speed and accuracy and decreasing energy cost, it can be utilized in many circumstances of our daily life. To achieve this, LeapMind is engineering both hardware and software from the ground up to provide platforms and services. We are one of the few companies in the world concurrently carrying out R&D (research & development) and implementation.

Although the topic of deep learning is heavily gaining popularity now, we have already held 6 years' worth of accumulated knowledge and expertise. Currently, we are recognized by large enterprises and corporations from all over the world.

Our goal is to create a better society where anyone can access and benefit from deep learning.

■What is our new project?

低消費電力FPGA上でDeep Learningを実現する
オープンソースソフトウェア。

The open-source software that can realize
deep learning on low power FPGA.

▷▷▷https://blue-oil.org/

なぜやるのか

■Our mission

Smaller, Faster, More Efficient
We enable Deep Learning of Things (DoT)

個人や企業を問わず、誰でも簡単に使えるDeep Learningプラットフォームを提供し、Deep Learningを社会に浸透させることによって、ヒトの生活は一歩先に進むと考えています。

We provide a deep learning platform for any companies or anyone can use easily. Our life should be improved by spreading deep learning into our society.

どうやっているのか

  • We have a lots of different type of members such as software engineer, hardware engineer and designers.
  • Our new office where we moved in 2018.

■Our members

設立から2017年までは共同研究の開発を事業の柱をし、全社員の1/4がリサーチャーまたはエンジニアでした。
2017年の後半から、自社ソリューションやプロダクトを「売る」というフェーズにたどり着いたため、セールスをはじめとするBizDevやMarketingのメンバーを増やし、2018年ではエンジニアと非エンジニアが半々ぐらいの人数になりました。

From the establishment, we set joint research as a pillar of our business, and 1/4 of all employees were either a researcher or engineer.
After the second half of 2017, we reached the phase of "marketing" our own solutions and products, so we increased the members of BizDev and Marketing, including sales. In 2018, the number of engineers grew to constitute half of the employee count.

こんなことやります

仕事内容/Job Description
LeapMindでは、深層学習向けの独自アクセラレータIPを開発しています。
この独自アクセラレータIPは様々なモジュールから構成されており、これらのモジュールは外部から与えられた命令列に従ってそれぞれ自律的に演算実行を行います。アクセラレータIP内の計算資源やバッファは限られており、またこれらの計算資源量はコンフィギュレーションによって増減します。これら計算資源やバッファを効率的に運用し、DDRメモリとのデータ転送量を抑えつつ、演算器の高い稼働率を維持するには、高度なコンパイラが求められます。そのようなコンパイラの設計および実装は、高いコーディング能力だけでなく様々な計算機アルゴリズムの深い知識が求められる、非常にチャレンジングな仕事です。本ポジションでは、Deep Learningのネットワークを入力とし、これらモジュールへの命令列を出力とするコンパイラの開発を担当していただきます。

We, LeapMind Inc., are working on developing a unique accelerator IP for deep learning (DNN).
This accelerator IP consists of various modules, each of which autonomously executes the sequence of instructions given by the host processor. There is limited computational resource and buffer within an accelerator IP, and its capability of computational resource depends on its configuration.
Having a sophisticated compiler is critical for the IP to efficiently utilize these limited computational resources and buffer to maintain its computing unit being highly utilized while lowering the data transmission rate between the accelerator and DDR memory.
Designing and implementing such a compiler is a challenging task, which requires both high coding skills and deep knowledge of various algorithms.
You will be in charge of developing a compiler that takes deep learning networks as input and generates a sequence of instructions to those modules as an output.

必須スキル/Required Skills
コンピュータサイエンスの学士号もしくは同等の実務経験
様々な計算機アルゴリズムの深い知識
様々なデータ構造の深い知識
複雑なアルゴリズムやデータ構造を記述できる高いコーディング能力
3年以上のC++ (C++11以降)による開発経験

BS degree in Computer Science or equivalent practical experience
Deep and broad knowledge of various algorithms
Deep and broad knowledge of various data structure
Proficient in programming to write complex algorithms and data structure
More than 3-year of development experience with C++11 and later

Full job description:
https://hrmos.co/pages/leapmind/jobs/0010001

会社の注目のストーリー

シリーズCラウンド、総額35億円の資金調達実施のお知らせ
オープンソースソフトウェアスタック「Blueoil」に新ハードウェアアクセラレータの設計を6月下旬リリース。6月28日実施の社外向け講習にも採用
「やってみたいこと、やってみよう」を5日間やってみた。
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会社情報
LeapMind株式会社
  • 2012/12 に設立
  • 100人のメンバー
  • TechCrunchに掲載実績あり /
    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 / 28-1 Maruyama-cho, Shibuya-ku, Tokyo, Japan 渋谷道玄坂スカイビル5F / 5F, Shibuya Dogenzaka Sky Bldg,
  • DNNコンパイラエンジニア/DNN Compiler Engineer
    LeapMind株式会社