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Introduction of ExaWizards,Inc. (Machine Learning Engineer)

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April 08, 2021
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Introduction of ExaWizards,Inc. (Machine Learning Engineer)

Introduction of ExaWizards,Inc. (Machine Learning Engineer)

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ExaWizards

April 08, 2021
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  1. EXAWIZARDS Machine Learning Engineer

  2. STRICTLY CONFIDENTIAL | 2 1. エクサウィザーズについて 2. 機械学習エンジニアのミッション 3. 各チーム紹介

    アジェンダ
  3. STRICTLY CONFIDENTIAL | 3 STRICTLY CONFIDENTIAL | 3 エクサウィザーズについて

  4. STRICTLY CONFIDENTIAL | 4 Mission

  5. STRICTLY CONFIDENTIAL | 5 未踏クリエーターやGoogleに自社をバイアウトしたエンジニアなどユニークなメンバーが在籍。 300+ 名 そのほかの数字 平均年齢 34.7歳

    外国籍エンジニア比率 30% エンジニア/ デザイン 42.0% ビジネス 42.9% コーポレート/ ボードメンバー 15.1% About Engineering team at ExaWizards 2021年4月時点 43% ソフトウェアエンジニア 31% 機械学習エンジニア 14% デザイナー 2% ハードウェアエンジニア 10% DevOps / インフラ 130+ 名 *母数 : エンジニア全体
  6. STRICTLY CONFIDENTIAL | 6 ビジネスモデル概要図 AIプロジェクト事業 AIプロダクト事業 AIによる特定課題の解決 学習モデル, アルゴリズム,知見の蓄積

    顧客深耕・ 顧客全社課題の解決 汎用的な課題の抽出 顧客基盤の送客 サービス化・性能向上 自社データの 増加・蓄積 顧客数の拡大, 安定成長 大手企業と業務提携含みDX化を支援 やればやるほど学習モデル・アルゴリズムが蓄積 会社自体が「連続的にプロダクトを出す」 (=社会課題解決)エンジン
  7. STRICTLY CONFIDENTIAL | 7 社会課題解決を推進するプロダクト・サービスラインナップ

  8. STRICTLY CONFIDENTIAL | 8 STRICTLY CONFIDENTIAL | 8 機械学習エンジニアのミッション

  9. STRICTLY CONFIDENTIAL | 9 *Icons made by Freepik from Flaticon

    About Engineering team at ExaWizards 機械学習エンジニア 主に学習モデル・アルゴリズムの開発を担当。スキル セットによりデータ分析やプロダクト開発も担当する。 DevOpsエンジニア プロダクト・プロジェクトを横断して、開発基盤構築、 効率化・自動化を担当。またクラウド環境関連の領域 も。 デザインコンサルタント プロダクトアウトさせるゴールを意識した時に、プロ ジェクト時点からUX(顧客体験)を意識した設計を主に 担当。 AIコンサルタント ビジネスコンサルティングを通したプロジェクトの立 ち上げ、プロジェクトマネジメントなどビジネス領域 全般を主に担当する。 プロジェクトチーム 横断チーム プロジェクトにおける各役割の定義 インフラエンジニア DevOpsがカバーしていない開発環境の他、ハードウェ アを含めたセキュリティ、ネットワーク、またGPU環 境などの領域を担当。 ソフトウェアエンジニア 多くはプロダクトチームに所属。一部、自社プロダク トのプロトタイピングを含むプロジェクトなどにおい てプロジェクトに参画。
  10. STRICTLY CONFIDENTIAL | 10 役割ごとの関わり方を、2つの事業の観点に分けて図化 コンサルティング (プロジェクト) 事業 プロダクト (自社サービス)

    事業 開発するプロダクトの特性から、一般的にプロダクト開発に必要とされ る 「プロダクトマネージャ+ソフトウェアエンジニア+デザイナー」に 機械学習エンジニアを加える About Engineering team at ExaWizards AIコンサル プロジェクト マネージャー デザイン コンサルタント クライアント 技術的な内容は 機械学習エンジニアが主担当 プロジェクト規模/必要に応じて PMやデザイナーが参画、機械学習エンジニアが複数名体制に 主にコミュニケーションは AIコンサルタントが担当 機械学習 エンジニア 機械学習 エンジニア
  11. STRICTLY CONFIDENTIAL | 11 STRICTLY CONFIDENTIAL | 11 各チームの紹介

  12. STRICTLY CONFIDENTIAL | 12 専門チーム一覧 画像処理 チーム 構造化データ 処理チーム 自然言語処理

    チーム 数理最適化 チーム Icons made by Pixel perfect from www.flaticon.com 機械学習エンジニアチーム データ領域ごとに4つに区分されており、 メイン担当に加え、スキルの幅を広げるために複数のチームにサブで参加することができる
  13. STRICTLY CONFIDENTIAL | 13 ▪チームの概要 - プロジェクトにおける画像、動画、点群データなど画像処理に関わる機械学習モデルの構築をしています。 ▪どんなことをするチームか? - 画像や点群に関係する全てのデータを扱います。入力・出力のどちらか一方でも画像であれば対象となります。

    セグメンテーション_ バスケット人物領域抽出 横から撮影したバスケット試合の動画 内の選手、審判、ボール、コート、ゴ ールをピクセルレベルで色分けする事 ができます。 https://youtu.be/lSQ7yxKhB4g クラシフィケーション_キズの検知 物体の表面にある不良部の有無と種 類を識別する事ができます。 https://youtu.be/T9FWBd-sEfg 各チーム紹介_画像チーム ディテクション_物体検出 動画に表示されている人、自動車、動 物などを取り出す事ができます。 https://youtu.be/EWDaX3iv-bc
  14. STRICTLY CONFIDENTIAL | 14 ▪チームのpoint - SIGGRAPH、CVPRなどに採択経験のあるメンバー、国際学会・国内の研究会の運営に携わるメンバーが在籍しており、アカデミア との交流が特に活発 - 様々な分野の画像に触れられます!例えば、医用画像、工業製品画像、固定カメラの映像など、特殊性が高い画像をドメイン知識を

    持っているプロと議論ながらモデルを作れるところなど - モデル構築だけでなく、案件設計などにも積極的に携われるところ - 質の高いコンサルと議論しながら案件に取り組めるところ - アドバイザーは 東京大学情報理工学系研究科准教授 中山 英樹先生です! ▪今後の成長イメージ - 自社の独自データを用いたモデルの構築、Milcube(自社AIカメラ)などを用いたプロジェクトや新たなプロダクトの創出をしていき たいと思っています。 - 今後よりアカデミアとの連携を高めていくため、論文執筆・対外発表活動の活発化をしていきたいです。 ▪Recruiting 以下の専門性/バックグラウンドをお持ちの方、よろしければ一度お話ししましょう - 画像や点群などを入出力にした機械学習モデルを構築した経験のある方 - CV・CGなどの論文を勉強することが好きな方 - 学会発表や論文執筆の経験がある方 - プロダクトへの組み込みなどの経験がある方 各チーム紹介_画像チーム
  15. STRICTLY CONFIDENTIAL | 15 チームメンバー紹介_画像チーム ૣҴాେֶઌਐཧ޻ֶ෦ଔۀޙɺಉେֶͷӃ෺ཧֶٴԠ༻෺ཧֶઐ߈΁ਐֶ͠ത࢜ޙظ՝ఔΛमྃɻઐ߈͸ %$(Ξχϝʔγϣϯੜ੒ɺը૾ॲཧɻࡏֶத6$#FSLFMFZਓ޻஌ೳݚڀॴ ٬һݚڀһʹ࠾୒ɻۨᖒେֶ (.4ֶ෦ͷඇৗۈߨࢣ΍ૣҴాେֶେֶӃઌਐཧ޻ֶݚڀՊ ৿ౡݚڀࣨͷ٬һݚڀһ΋຿ΊΔɻ೥݄

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  16. STRICTLY CONFIDENTIAL | 16 ▪チームの概要 - テーブル形式のデータに対して、機械学習やデータ分析を行います ▪どんなことをするチームか? - 主にテーブル形式のデータを扱った学習モデル開発をします

    - その他、自然言語・最適化・画像チームいずれにも明確に当てはまらないものを広く担当しています。 人材: 内定予測 小売: 需要・売上予測 CS: 苦情予測 各チーム紹介_構造化データチーム プロジェクト例
  17. STRICTLY CONFIDENTIAL | 17 ▪チームのpoint - ビジネス上の価値と科学的/理論的な正当性をバランス良く追求することを目指しています。 - エクサ自体が様々な業界・企業と取引しており、分野横断的もしくは他チームに該当しない案件が舞い込んできます。より広範囲の 技術に触れられるのが特徴的です!

    - 外部の学会・勉強会などになるべく積極的に参加しています。 - メンバーは多様性に富み、人柄がとてもいいです。 - アドバイザーは 京都大学情報学研究科教授 鹿島 久嗣先生です! ▪以下の専門性/バックグラウンドをお持ちの方、よろしかったら一度お話しましょう - 機械学習/統計学の研究室出身者で幅広く勉強されている方。または、他社とのPoC経験をされている方 - 自分の仕事を批判的に見る(慎重に物事を進める)ことができる方 - 使用するアルゴリズム・ライブラリの動作原理を把握している、または、把握しようと努めている方 - ドメイン知識を積極的に学ぶ意欲のある方 各チーム紹介_構造化データチーム ▪今後の成長イメージ - 最新の研究を実装しつつも、ある程度確立された機械学習、統計学の手法論を網羅していきたい。その先に、理想では理論・実践両 面で知見を持った人を増やしていきたいです。 - 異なる専門性を持った小規模のサブグループを作って、技術の幅と深さを同時に追及できる仕組み作りをしたいと思っています。
  18. STRICTLY CONFIDENTIAL | 18 ژ౎େֶେֶӃ޻ֶݚڀՊमྃɻલ৬ͷΩϠϊϯגࣜձࣾͰ͸ɺଟ੒෼ྲྀମ౳ͷ෺ཧγϛϡϨʔλݚڀ։ൃ͓ Αͼݱ৅ղੳɺ֤छ਺஋ܭࢉɺը૾ॲཧߴ଎Խɺෳ߹ݱ࣮γεςϜ։ൃ౳ʹैࣄɻ ೥݄גࣜձࣾΤΫα΢Οβʔζೖࣾޙ͸ɺډञ԰ച্༧ଌϞσϧͷߏஙɺԽ߹෺׆ੑ༧ଌϞσϧͷՄࢹ ԽͳͲɺओʹߏ଄ԽσʔλΛ༻͍ͨଟछͷ༧ଌϞσϧߏங1+Λਪਐɻ チームメンバー紹介_構造化データチーム ࠤ౻

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  19. STRICTLY CONFIDENTIAL | 19 ▪チームの概要 テキストデータを扱うチームです。扱う言語は主に日本語。(少数だが英語、中国語を扱うケースも) ▪どんなことをするチームか? 自然言語処理、および他の技術領域を組み合わせたプロジェクト・プロダクトにおける学習モデル開発を行います 各チーム紹介_自然言語処理チーム 関係抽出タスク

    自然言語(文書)から関係を抽出、 知識ベースの自動構築などに応用するタスク アスペクトベース極性分析タスク 観点が不定・1文中でも複数の極性が現れる文書 からポジティブ/ネガティブ/ニュートラルを判定 するタスク Icons made by Pixel perfect from www.flaticon.com プロジェクト例
  20. STRICTLY CONFIDENTIAL | 20 ▪チームのpoint - 実装と研究の両方の要素がある点 - 学習モデルだけではなく、社会実装経験のあるメンバーが在籍していること(プロダクト開発経験/立ち上げ経験) -

    ACL, COLING 2020 accept - アドバイザーは 東北大学情報科学研究科教授 鈴木潤先生です! 各チーム紹介_自然言語処理チーム ▪以下の専門性/バックグラウンドをお持ちの方、よろしければ一度お話ししましょう - リサーチャー(プロジェクト)経験のある方 - プロダクト経験のある方 ▪今後の成長イメージ - チーム内のプロダクト開発のスキルセットをより強化し、プロジェクト→プロダクトの流れを加速させられるチームにしていきたい です。 - 同時に、「プロジェクトにおける自動化・効率化のための体制・基盤・社内資源の構築」も視野に入れています。 - 現在は、音声関連の業務は自然言語処理との関連も強いために自然言語チームが担当するケースもありますが、将来的には音声の専 門家チームを別に組成していきたいと思っています。
  21. STRICTLY CONFIDENTIAL | 21 ಸྑઌ୺Պֶٕज़େֶӃେֶ৘ใՊֶݚڀՊऴमྃɻגࣜձࣾδϟετγεςϜʹͯɺ"*ʹΑΔϦεςΟϯά ޿ࠂӡ༻ࢧԉαʔϏεͷ্ཱͪ͛΍ɺܗଶૉղੳػͷϝϯςφϯεʹܞΘΔɻ೥ΑΓΤΫα΢Οβʔζʹ ࢀըɻਓࣄؔ࿈จॻ͔Βͷ؍఺ผۃੑ෼ੳɺ৬ྺ͔ΒͷεΩϧநग़ɺൃ࿩৘ใ͔Βͷߏ଄Խσʔλ࡞੒౳ͷ։ ൃʹैࣄɻ チームメンバー紹介_自然言語処理チーム େ੢ਅً

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  22. STRICTLY CONFIDENTIAL | 22 ▪チームの概要 - 学習モデルを主に扱う他チームとは異なり、数理最適化を扱うチームです。 - 数理最適化は意思決定支援の場で幅広く導入されており、利益の増加、コスト削減、人間に思いつかない効率的な施策の立案などの効果を見 込みます。学習モデルで予測した結果と組み合わせることもあります。

    ▪どんなことをするチームか? 数理最適化とは、“データ”と“因果関係や規則(ルール)”がわかっていながら、解決策が導き出せない現実の問題に対し、最適解を導き出す問題解 決の手法です。連続最適化や組み合わせ最適化の手法を用いて、プロジェクトでアルゴリズム開発を行うのがこのチームです。 木材カットの提案を行い実運用化 シフトの提出・集約を効率化す るクルー/マネジャー向けアプリ と、シフト作成を効率化するモ デルを開発 石炭の運用計画における、計画 表の自動作成 各チーム紹介_数理最適化チーム
  23. STRICTLY CONFIDENTIAL | 23 ▪チームのpoint - 計算量に明るい競技プログラミング出身者が複数在籍しています。 - 数理最適化を専門に扱える環境です。 -

    専門家のノウハウは明文化されていないことが多く、ノウハウを数式に変換する作業が多くの場合必要です。しかし、コンサルティング からデリバリーまで仕様がきまっていることは稀なので、コンサルティングから一気通貫して行えることは特徴的であり、重要なことで もあります。 -アドバイザーは 大阪大学大学院情報科学研究科情報数理学専攻数理最適化寄附講座教授 梅谷 俊治先生です! ▪以下の専門性/バックグラウンドをお持ちの方、よろしければ一度お話ししましょう - アルゴリズムやパズルが好きな方 - 顧客の問題に直接介入して解決したい方 各チーム紹介_数理最適化チーム ▪今後の成長イメージ メンバーはまだ少なく、積極的に人材を採用していきたいと思っています。 ノウハウを共有、蓄積する仕組みがまだないため、今後構築していきたいと思っています。
  24. STRICTLY CONFIDENTIAL | 24 チームメンバー紹介_数理最適化チーム ژ౎େֶ৘ใֶݚڀՊଔۀɻ4*FSʹͯγεςϜ։ൃʹैࣄͨ͠ͷͪɺ೥౓ΑΓΤΫαΠϯςϦδΣϯε ݱΤΫα΢Οβʔζ ʹࢀըɻ ΤΫα΢ΟβʔζͰ͸٢໺Ոº4&$0.ͷΞϧόΠτγϑτεέδϡʔϧ࡞੒"*ͷ1.Λ࢝Ίɺଞଟ਺ͷ"*Ҋ݅ɺ ࠷దԽҊ݅ʹैࣄ͢ΔɻΤΫαϓϩμΫτ഑ஔ܅ͷΞϧΰϦζϜ୲౰ɻ

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  25. 機械学習エンジニア 積極採用中です!! ご覧いただきありがとうございました。 少しでもエクサや仕事に興味を持ってくださった方は、 ぜひ求人をご覧ください。

  26. STRICTLY CONFIDENTIAL | 26