求人特集
強化学習 求人特集
近年、大規模言語モデルの開発・進化に伴って、機械学習の一領域である強化学習（Reinforcement Learning）の技術に再び脚光が集まっています。 「強化学習」というとLLMやチェスや将棋AIでの活用が有名ですが、一部の挑戦的な企業では現実世界の課題解決のために活用される事例も増えてきています。 今回の求人特集では、従来の機械学習や数理モデルで解決できなかった複雑な課題を新たな技術で克服しようとしている企業の求人を紹介します。 AIや機械学習の社会実装に関心をお持ちの方はぜひご覧ください。 ※本特集記事に含まれる内容は、2023/10/27時点での情報です。
Findyおすすめポイント
株式会社EARTHBRAINは建設現場の変革に貢献する「Smart Constructionシリーズ」の開発・提供を通じ、建設業界のDXを推進されています。
コマツ・ NTTドコモ・ソニー・野村総合研究所の4社が共同で立ち上げたTechスタートアップとしてスピード感のある開発を推進される株式会社EARTHBRAINでは、2023年10月にVR端末を通じて施工現場を体感することができるソリューション『Smart Construction VR』の提供をスタートされています。
プロダクトを通じてVR空間内の自由移動と臨場感ある現場確認を実現、施工関係者の生産性や安全性はもちろん、建設現場の近隣住民の方々の理解促進にも貢献されています。
＜企業担当者からのコメント＞
EARTHBRAINでは、造成工事などの工事計画（具体的には、土配計画とその計画での建機・ダンプの割当）を深層強化学習を使って解くプロジェクトを実施しています。
実際にこれまでの事例において、数か所の現場の費用を最小にする計画が立案できています。
一方、深層強化学習の活用にはまだ改良の余地があるとも考えており、研究開発は現在も継続しております。
弊社のビジネスドメインには強化学習や深層学習などを利用して最適化を図る課題が多くあるため、今後はAIの利用を拡大していく予定です。
学習等の計算に時間を要している部分もあり、マルチGPUやHPCを活用した計算の高速化にも併せてチカラを入れていきたいと考えています。
大手のネットワークとベンチャーの開発文化を併せ持つ開発環境で、最新技術を駆使した新しいソリューションを創りだす株式会社EARTHBRAINでの開発に興味をお持ちいただいた方は、ぜひ求人情報をご覧いただければと思います。
コマツ・ NTTドコモ・ソニー・野村総合研究所の4社が共同で立ち上げたTechスタートアップとしてスピード感のある開発を推進される株式会社EARTHBRAINでは、2023年10月にVR端末を通じて施工現場を体感することができるソリューション『Smart Construction VR』の提供をスタートされています。
プロダクトを通じてVR空間内の自由移動と臨場感ある現場確認を実現、施工関係者の生産性や安全性はもちろん、建設現場の近隣住民の方々の理解促進にも貢献されています。
＜企業担当者からのコメント＞
EARTHBRAINでは、造成工事などの工事計画（具体的には、土配計画とその計画での建機・ダンプの割当）を深層強化学習を使って解くプロジェクトを実施しています。
実際にこれまでの事例において、数か所の現場の費用を最小にする計画が立案できています。
一方、深層強化学習の活用にはまだ改良の余地があるとも考えており、研究開発は現在も継続しております。
弊社のビジネスドメインには強化学習や深層学習などを利用して最適化を図る課題が多くあるため、今後はAIの利用を拡大していく予定です。
学習等の計算に時間を要している部分もあり、マルチGPUやHPCを活用した計算の高速化にも併せてチカラを入れていきたいと考えています。
大手のネットワークとベンチャーの開発文化を併せ持つ開発環境で、最新技術を駆使した新しいソリューションを創りだす株式会社EARTHBRAINでの開発に興味をお持ちいただいた方は、ぜひ求人情報をご覧いただければと思います。
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世界27ヶ国で利用されるグローバルプロダクトのAIエンジニアを募集！
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株式会社EARTHBRAIN
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ギリア株式会社は、AIソリューションベンダーとして、様々な産業領域のリーディングカンパニーとAIソリューションの業務導入＝社会実装を実現してこられました。
＜企業担当者からのコメント＞
ギリアでは、強化学習の研究開発を行なっており、様々な分野への適用を目指しています。
最近注力しているのが、強化学習により最適化問題を解くアプローチです。
学習には時間がかかりますが、いったん学習できれば高速で最適化問題を解けることがその魅力です。
強化学習により最適化問題を解くアプローチに関しては、学習速度や精度面などに課題が残るものの、最適化の求解速度に関しては期待通りであり、最適化ソルバに対する圧倒的な高速化を実現できています。
最適化のスピードを上げるためには、最適化アルゴリズムを強化学習などで高速化するだけでなく、最適化問題を表現する環境やシミュレータも高速化する必要があります。
応力解析のようなCAE解析の結果に合わせて製品形状などを最適化したい、というニーズがありますが、CAE解析はとても時間がかかることが知られており、最適化が長引くという課題があります。
CAE解析をニューラルネットに置き換えるサロゲートモデルを用いることで最適化を高速化できるため、今後はサロゲートモデルの研究開発に注力したいと考えています。
最先端技術を社会へと実装し、テクノロジーで日々の暮らしにインパクトを与えるギリア株式会社での開発に興味をお持ちの方は、ぜひ求人情報をご覧ください。
＜企業担当者からのコメント＞
ギリアでは、強化学習の研究開発を行なっており、様々な分野への適用を目指しています。
最近注力しているのが、強化学習により最適化問題を解くアプローチです。
学習には時間がかかりますが、いったん学習できれば高速で最適化問題を解けることがその魅力です。
強化学習により最適化問題を解くアプローチに関しては、学習速度や精度面などに課題が残るものの、最適化の求解速度に関しては期待通りであり、最適化ソルバに対する圧倒的な高速化を実現できています。
最適化のスピードを上げるためには、最適化アルゴリズムを強化学習などで高速化するだけでなく、最適化問題を表現する環境やシミュレータも高速化する必要があります。
応力解析のようなCAE解析の結果に合わせて製品形状などを最適化したい、というニーズがありますが、CAE解析はとても時間がかかることが知られており、最適化が長引くという課題があります。
CAE解析をニューラルネットに置き換えるサロゲートモデルを用いることで最適化を高速化できるため、今後はサロゲートモデルの研究開発に注力したいと考えています。
最先端技術を社会へと実装し、テクノロジーで日々の暮らしにインパクトを与えるギリア株式会社での開発に興味をお持ちの方は、ぜひ求人情報をご覧ください。
- 機械学習エンジニア
- エンジニアリングマネージャー
- 800万円〜1,300万円
■ 私達はAIの社会実装を加速する会社です ギリアは『ヒトとAIの共生環境の実現』を目指して、さまざまなAIをお客様とともに開発し、社会実装を通して、AIの価値をエンドユーザーに届け続けています。 https://ghelia.com/service/case/ ■ 社会課題をAIの力で！ ...
ギリア株式会社
生成AI活用企業
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人工知能・機械学習シニアエンジニア
- 機械学習エンジニア
ギリア株式会社
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Findyおすすめポイント
ウェルスナビ株式会社は、預かり資産・運用者数 国内No.1のロボアドバイザー『WealthNavi（ウェルスナビ）』の提供を主軸に事業を展開、仕事やプライベートに忙しい20〜50代の資産形成をサポートされています。
2017年より東大・松尾研究室との共同研究を推進されており、長期的な資産運用に最先端の技術を実装する取り組みを続けられています。
2024年から拡充される新しいNISA制度の開始に向けて資産運用ニーズが高まる中、事業とプロダクトのさらなる成長を加速されています。
＜企業担当者からのコメント＞
ウェルスナビは、ファイナンシャルアドバイザー／プランナーと呼ばれる、人間でしか提供できなかったサービスを、今後AI化したいと考えています。
ZOOM上でお金について相談した相手が「実はAIだった」という世界の実現が、私たちが目指す未来の一例です。
この長期ビジョン実現に必要なコア技術が、ChatGPTに代表される対話技術です。
ここ数年の自然言語処理の技術革新により、人間に近い対話AIを実現できるようになりました。
現在の対話AIは聞かれたことに都度答えることはできますが、対話にゴールを持っていません。
ゴールが存在しないことは、営利活動上の大きな障害となります。
例えば契約獲得するように教え込まれていない対話AIを、セールス活動に活用することはできません。
ウェルスナビは、ゴールを伴った大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を「ゴール指向型LLM」と呼び、それを実現する研究開発に取り組んでいきます。
具体的には強化学習を用いて、ゴールに到達することで報酬（Reward）を得られるLLMを開発していきます。
近年のLLMの研究開発では、強化学習によってモデルが急激に「賢くなる」ことが確認されており、強化学習と自然言語処理の相性が非常に良いことが明らかになってきています。
私たちは生成AIの技術が進むにつれて、強化学習の適用領域は拡大していくものと考えています。
最先端の技術をビジネスへと組み込み、次世代の資産形成サービスを創出するウェルスナビでのお仕事に興味をお持ちいただけた方は、ぜひ求人情報をご覧いただければと思います。
2017年より東大・松尾研究室との共同研究を推進されており、長期的な資産運用に最先端の技術を実装する取り組みを続けられています。
2024年から拡充される新しいNISA制度の開始に向けて資産運用ニーズが高まる中、事業とプロダクトのさらなる成長を加速されています。
＜企業担当者からのコメント＞
ウェルスナビは、ファイナンシャルアドバイザー／プランナーと呼ばれる、人間でしか提供できなかったサービスを、今後AI化したいと考えています。
ZOOM上でお金について相談した相手が「実はAIだった」という世界の実現が、私たちが目指す未来の一例です。
この長期ビジョン実現に必要なコア技術が、ChatGPTに代表される対話技術です。
ここ数年の自然言語処理の技術革新により、人間に近い対話AIを実現できるようになりました。
現在の対話AIは聞かれたことに都度答えることはできますが、対話にゴールを持っていません。
ゴールが存在しないことは、営利活動上の大きな障害となります。
例えば契約獲得するように教え込まれていない対話AIを、セールス活動に活用することはできません。
ウェルスナビは、ゴールを伴った大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）を「ゴール指向型LLM」と呼び、それを実現する研究開発に取り組んでいきます。
具体的には強化学習を用いて、ゴールに到達することで報酬（Reward）を得られるLLMを開発していきます。
近年のLLMの研究開発では、強化学習によってモデルが急激に「賢くなる」ことが確認されており、強化学習と自然言語処理の相性が非常に良いことが明らかになってきています。
私たちは生成AIの技術が進むにつれて、強化学習の適用領域は拡大していくものと考えています。
最先端の技術をビジネスへと組み込み、次世代の資産形成サービスを創出するウェルスナビでのお仕事に興味をお持ちいただけた方は、ぜひ求人情報をご覧いただければと思います。