採用情報

企業理念

「テクノロジーで世界中の人々を幸せに」

Technologyの進歩に貢献し、人々の幸せに貢献したい。それが当社の思いです

会社紹介資料

インタビュー

部門・職種別紹介資料

AI教育事業部

AIプロダクト事業部

リモート勤務環境紹介

データで見るエッジテクノロジー

リモートワーク率
リモートワーク率 94% (2021年2月~2022年1月までの実績)
月平均残業時間
月平均残業時間 26H (2021年2月~2022年1月までの実績)
年齢構成
年齢構成
男女比
男女比 男性7割/女性3割

メンバー

AIエンジニアAI Engineer

Y.Y / 2019年入社

Y.Yamauchi
当社を知ったきっかけは?
「BIGDATA NAVI」に登録した際に社員採用の話をお聞きしました。詳細を伺い、前職での経験(画像処理・自動運転領域)が活かせると思いました。
応募の理由は?
ベンチャー気質が旺盛であり、キャリアの幅を広げる挑戦ができると思ったことが入社の決め手となりました。
入社して実現できたことは?
ベンチャー企業としてのフットワークの軽さがあり、自分の希望に応じて活動スタイルを変化させることができた点です。
仕事におけるやりがいは?
前職では技術領域のみでしたが、現職では自らの希望により、お客様と直接接点を持つことを許されています。プリセールスにも携わり、お客様との距離が近くなったと実感しています。

営業・コンサルタントConsultant

Y.K / 2019年入社

Y.Kawasoe
当社を知ったきっかけは?
登録した転職サイトを通じて人事担当者の方からスカウトメールを受け取り、エッジテクノロジーを知りました。
応募の理由は?
AI領域に特化したベンチャー企業ということで事業の成長性を感じました。また、コンサルティングのスキルを伸ばしたいという自分のキャリア志向にもマッチしていました。
入社して実現できたことは?
希望していたAI領域の仕事に携われたことです。現在はリーダーとしてチーム管理と育成を任されています。
仕事におけるやりがいは?
大手企業のDXプロジェクト等、企業がデータ利活用を通じて変化していくプロセスに貢献できていることが自分のやりがいになっています。

プロジェクト事例

POSデータを用いた消費者購買活動の予測

課題

コロナ禍により在宅時における消費者行動の重要性が増した。消費者行動に着目したPOSデータの分析手法を導入したいが、知見がない。

POSデータを用いた消費者購買活動の予測
解決策
  • POSデータから消費者行動を分析して自社製品の購買活動を予測。
  • 顧客行動指標に関する特徴量を作成し、顧客行動を把握するために顧客をクラスタリングするモデル(K-means)の作成。
  • クラスタリング結果及び過去の顧客行動から、特定の期間において優良顧客に関する予測モデル(XGBoost)の作成。
  • これらの結果をクロス集計してマーケティングの意思決定に活用。
成果

成果物として、継続して運用できるように特徴量の定義書や分析結果を導き出す予測モデル、クラスタリングモデル、クロス集計のコード一式を納品。

iOS向けマスクした顔認識エンジン開発

課題

マスク着用が常態化したことにより顔認識エンジンが機能しなくなり、改良が必要となった。

iOS向けマスクした顔認識エンジン開発
解決策
  • 既存のデータセットを加工して顔にマスクを着用している画像を作成。
  • 上記のデータセットと深層学習フレームワーク(Keras / Tensorflow)を用いてモデルの学習を実施。
  • 学習済みのモデルを変換するPythonパッケージ(coremltool)を用いてiOS向けに変換。
成果

マスクを認識できる顔認識エンジンに改良完了。

福利厚生・社内制度

書籍購入補助制度

最新技術のキャッチアップのため、業務に必要な書籍を会社の経費で購入する制度です。

自社スクールの受講による
AI知識習得

自社で運営するAIスクール「AIジョブカレ」の受講を通じてAI領域の知見を高めることができます。

部活動の支援

フットサル、バスケット、カラオケ等、部活動の活動費を会社が支援します。

リモートワーク

柔軟な働き方であるリモートワークを積極的に活用しています。

社内交流補助制度

社内交流を促進するため、会社が飲食代を補助する制度です。

メンター制度

所属部門以外の先輩社員とのランチ等を通じて、会社の仕組みを知る制度です。