★☆サイバｰセキュリティ事業と特化型クラウドソｰシングを手掛けているスタｰトアップ企業☆★

■主にソｰシャルゲｰムにおけるイラストなどの“特化型クラウドソｰシングサｰビス”である
　「Panda Graphics」や声優音声のクラウドソｰシングである「Voip!」を提供
■グルｰプ会社ではWeb・アプリのUI・UXデザイン、3DCGアニメｰションなど
　デジタルコンテンツのクリエイティブファｰムとして、
　大手SAPなどのゲｰム会社様を中心にサｰビスを提供しています。
■北米・ヨｰロッパ向けのメガヒットタイトルのイラストの中にも、Panda Graphicsの制作物が多数使われている。
　また、リピｰト率90%以上という数字が示す通り、顧客からの評価は非常に高いです。
■サｰビスリリｰス時から東京事務所と中国・上海事務所の2拠点体制をとり
　日本と中国の一流レベルのクリエｰタｰたちとの関係構築に努めています。
■会社設立時点では合計4名でスタｰトしたココン株式会社(旧 Panda Graphics株式会社)。
　現在は、連結では80名以上の社員が同社の事業に参画している。
　今後は、イラスト制作会社として売り上げ規模、顧客満足度ともに国内No.1の座を獲得したい考えです。
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※現状コロナウィルス対策により、面談・選考はオンラインで行なっております。
※もしご入社いただくとなった場合も、状況が落ち着くまで一部リモｰトでの勤務をお願いしております。
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GMOサイバｰセキュリティ byイエラエ株式会社は「誰もが犠牲にならない社会」をミッションに掲げ、
国内最大規模のホワイトハッカｰを組織し、Webアプリケｰションやスマホアプリ、
企業の基幹システムなどに対するサイバｰ攻撃に対する高度なセキュリティ対策を提供し、
持続可能な事業継続をサポｰトします。

また、「セキュリティ」「ビジネス」「テクノロジｰ」「クリエイティブ」「運用支援」「グロｰス支援」
6つの専門領域を統合することで、ビジネスデザイン+DevSeeOpsをワンストップでの提供も可能としました。
その中で、認識AI・分析AIを主体としたお客様への価値提供を通じ、持続可能な事業継続をサポｰトをするため
教育・研究機関との連携バックボｰンを有しながら、ベンチャｰならではのフットワｰクと柔軟性を強みとし、
AIプロジェクトの検討段階から技術選定、実証検証(PoC)、運用までAI開発に関わるニｰズにワンストップで対応しています。

【募集背景】
多様な事業領域の多くのお客様から様ｰなご相談、ご要望をいただいております。
AIを活用した業務課題の解決、蓄積されている情報の分析など、
PoCや実証後の実運用に至るAIプロジェクトを推進するAIエンジニアを募集しています。

【職務内容】
画像処理/言語処理を中心とした最新AI関連技術を活用したプロダクト及び新規サｰビスの開発、
運用のリｰドをお任せします。
ご経験に応じて自社プロダクトの開発、グルｰプ会社との共同プロジェクトにも携わっていただきます。

また、案件獲得提案から関わっていただくこともありますので、提案～納品までの一連の流れを
体験することができ、開発者でありつつ、プロジェクト全体を推進する力も身につきます。

プロダクトオｰナｰやクライアントから、指示されたものをただ開発するのではありません。
社会をより良くするサｰビスにするための提案ができるかこと。それをクライアントからも期待されている、
やりがいのある仕事です。
信頼関係を大切にしているからこそ、深く入り込んだご支援をさせていただき、継続してお取引をいただいています。

【業務一覧】
・機械学習/深層学習等AIを用いたサｰビス開発全般
・デｰタ分析から、システム要件定義、詳細設計、開発、導入、チュｰニング、運用まで全て
・自社プロダクトの企画/設計
など

現時点でAI技術への深い理解は問いませんので、AIを中心とした
最新技術を用いた事業開発・変革の最前線に携わりたい方のご応募お待ちしております。

【使用技術】
言語:python
フレｰムワｰク:tensorflow,pytorch,sklearn
DB:MySQL
インフラ: AWS,GCP
※上記以外の技術やツｰルも積極的に採用しています。

【クライアント実績（一部抜粋）】
TOYOTA/Panasonic/KDDI/三井住友銀行/SUZUKI/東京海上日動/TOPPAN/スタｰバックスコｰヒｰジャパン/unicharm/YKKap/三菱商事/東京電力/産経新聞

【開発実績例】
●大手小売業：AIカメラ
店舗に設置したカメラで、来店顧客の人数や属性を把握し、店舗内の回遊導線や行動分析、
可視化することで、マｰケティング戦略に沿った顧客が来店しているかの計測を可能にした。

●大手物流会社：物流予測AI
出荷、注文、在庫などのデｰタベｰスと、季節・販促要因などのデｰタベｰスを利用することで、
最適な物流予測を行い、また予測に基づくシフト最適化（AI）を行うことで生産性向上を図った。