Edge AI Systems: Application Engineer

【AIで社会課題を解決する】自社製AIカメラ領域で アプリ開発エンジニア募集！

Role　業務内容

Working on continuous improvement in the development of our in-house AI camera product "Millcube" that link AI algorithms, web services and MLops systems.
At the beginning, working on developing a system that operates continuously with cameras and edge servers in the AgriTech domain, using algorithms and AI modules developed in-house.
There is the opportunity for you to participate in development projects for "Edge AI System: Linux Engineer"based on your aptitude.

Mill Cube：an edge AI camera with a high-performance twin-lens
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AIアルゴリズム/Webサービス/MLopsシステムとミルキューブ（自社製AIカメラ）を連携させたプロダクト開発において、ローンチから継続的な改善に取り組んでいただきます。
参画当初においては、自社開発したアルゴリズム・AIモジュールを用いて、AgriTech領域にてカメラ・エッジサーバで連続運用するシステムを開発いただく予定です。
適性をみて、「エッジAIシステム: Linuxエンジニア」向けの開発案件にも参加できるチャンスがあります。

高性能2眼レンズ搭載のエッジAIカメラ「ミルキューブ」

Minimum Skill/Experience　必須要件

• Experience with Linux (Unbuntu), Python, and OpenCV
• Experience with  application development
  　- developing services using standard web application frameworks
     - designing and implementation for database and system architecture
  　- designing, building, and operating cloud-based systems and APIs
  　- Ability to respond to changes in the environment surrounding our service and iterate high quality code quiclkly
  　- Knowledge and experience in software testing
• Ability to communicate effectively and efficiently in a team development
• Business English skill and enthusiasm to learn Japanese skill

• Linux(Unbuntu), Python, OpenCVの実装経験
  - アプリケーション開発経験
  　- 標準的なWebアプリケーションフレームワークを利用してのサービス開発経験
  　- データベースおよびシステムアーキテクチャの設計、及び実装経験
  　- クラウドを用いたシステムおよびAPIの設計、構築、運用経験
  　- サービスを取り巻く環境の変化に対応し、スピーディに質の高いコードをイタレーションできる能力
  　- ソフトウェアテストに関する知識と経験
• チーム開発を効率的かつ効果的に進めるコミュニケーション能力
• ビジネスレベルの英語力と日本語習得の意欲

Preferred Skill/Experience　歓迎要件

• Knowledge of learning models/algorithms in Computer Vision
  - Ability to communicate in Japanese

• Computer Vision領域における学習モデル/アルゴリズムの知見
• 日本語によるコミュニケーション能力

What You can Experience at ExaWizards!　貴方が得られること

You can participate in the creation of a future where learning models and algorithms are optimally placed on AI cameras, edge servers, smartphones, and clouds, etc., and work seamlessly with web services.
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学習モデル・アルゴリズムがAIカメラ/エッジサーバ/スマートフォン/クラウドなどに最適配置され、Webサービスとシームレスに連携する未来づくりに参加できます。

Screening Process　面接プロセス

▼Document screening
▼1st Interview : Tech Manager
▼2nd Interview：Engineer ＋ Business Manager
▼Final Interview：HR Manager ＋ Representative
▼Offer Interview
※This selection flow may change
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▼書類選考
▼1次面接 : 現場マネージャー
▼2次面接：エンジニア ＋ ビジネス責任者
▼最終面接：人事責任者 ＋ 代表
▼オファー面談
※変更可能性があります