AI・機械学習をシステムに組み込む際の注意点について話せます
■背景
概要:AIベンダーのリサーチエンジニアとして、4年間受託開発を遂行していました。
能力と実績が認められ、CTOに抜擢されるに至りました。
業務内容:
- 受託開発案件において、技術調査・実装・プロジェクトマネジメントなどを担当しました。
- PoCにおいて、技術調査・プロトタイプ実装・報告書作成・報告の実施 などを担当しました。
- 全社的な取り組みとして、技術力向上・品質改善のために勉強会実施・開発プロセスの策定をシニアエンジニアと共同で行いました。
立場:リサーチエンジニア・エンジニアリングマネージャー・CTO を経験しています。
事業規模:シード期(社員数が5人程度)からシリーズB(社員数が50-100人程度)まで経験しています。
技術領域:AI・画像認識・3Dデータ処理・ロボティクス などです。
■話せること
受託開発を行っていたため、様々な顧客・技術領域におけるプロジェクトを短期間で経験しております。
そのため、機械学習をシステムに組み込む際の注意点について、開発者としての体験を元にお話できるかと思います。
技術領域としては、画像認識・3Dデータ処理・ロボティクス などです。
また、CTOとして開発組織の構築や、開発プロセスの構築も行った経験があるため、それらについてもお話できるかと思います。
■その他
機械学習に関する特許を6件取得済:
- 特許6531273
- 特許6579353
- 特許6593830
- 特許6721922
- 特許6792273
- 特許6924448
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職歴
職歴:開示前
このエキスパートのトピック
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ソフトウェア開発のプロセス構築・改善について話せます
¥50,000~■背景 概要:AIベンダーのリサーチエンジニアとして、4年間受託開発を遂行していました。 能力と実績が認められ、CTOに抜擢されるに至りました。 その後、建築テックベンチャーにCTOとして転職しました。 業務内容: - 全社的な取り組みとして、技術力向上・品質改善のために勉強会を実施しました。さらに、広報・採用を目的として、作成した資料を外部向けに公開するようにしました。 - ソフトウェアの品質向上・開発速度向上・保守性の改善のために、開発プロセスの策定を各チームのシニアエンジニアと共同で行いました。 - ドキュメントの社内テンプレートをシニアエンジニアおよびプロジェクトマネージャーと共同で作成しました。 なお、外国人エンジニアを採用していたため、英語で作成しました。 立場:リサーチエンジニア・エンジニアリングマネージャー・CTO を経験しています。 事業規模:シード期(社員数が5人程度)からシリーズB(社員数が50-100人程度)まで経験しています。 技術領域:AI・画像認識・3Dデータ処理・ロボティクス などです。 ■話せること - 開発プロセスが未整備だった時に感じていた課題 - 開発プロセス改善のために試したこと、うまくいったこと、うまくいかなかったこと - テンプレートレポジトリ - プロジェクトマネジメントの中で必ず行うミーティング(kickoff, brainstorming, KPT session)、およびそのテンプレート - 品質KPI (linter score/lead time for PR review/number of github issues)の自動測定・通知 ■その他 - AIベンダー在籍時に公開した技術資料:https://www.slideshare.net/ArithmerInc?from_search=0
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ソフトウェアエンジニア開発での採用・組織づくりについて話せます
¥50,000~■背景 概要:AIベンダーのリサーチエンジニアとして、4年間受託開発を遂行していました。 能力と実績が認められ、CTOに抜擢されるに至りました。 その後、建築テックベンチャーにCTOとして転職しました。 業務内容: - メンバーとの1on1を定期的に実施しました。 - 全エンジニアの評価結果のレビュー・修正を、VPoEと共同で行いました。 - エンジニアの採用プロセスを、人事と共同で構築しました。 - エンジニア採用時の選考に使用する技術課題を作成しました。 - 外国人エンジニア採用のため、社内のコミュニケーション・ドキュメントの英語化を進めました。 立場:リサーチエンジニア・エンジニアリングマネージャー・CTO を経験しています。 事業規模:シード期(社員数が5人程度)からシリーズB(社員数が50-100人程度)まで経験しています。 技術領域:AI・画像認識・3Dデータ処理・ロボティクス などです。 ■話せること - エンジニア採用時の課題(観点:コスト・スキルマッチ・アトラクション) - 正社員・業務委託(副業含む)の望ましい比率 - 今まで試したエンジニア採用の手法およびその結果 ■その他 - AIベンダー在籍時に書いた記事:https://arithmer.blog/blog/multinational-team-building