株式会社トライエッティング - AIでヒト・モノの最適化を叶える名古屋大学発ベンチャー
AIを手軽に、かつ低コストで企業に広める取り組みを行っている名古屋大学発のベンチャー企業、トライエッティング。認識・未来予測・最適化を主とした「知能作業」を自動化する名古屋の企業です。AI技術の導入課題である「導入コスト・開発期間の長大化」を解決する、UMWELT(ウムベルト)システムを開発し、企業の基幹システムへ提供しています。在庫管理・勤務シフト管理を中心としたサプライチェーンに関わるヒト・モノの最適化を得意とし、メーカー・小売・物流・商社など幅広い領域で「知能業務自動化」に取り組んでいます。
【名古屋発ベンチャーが東京に進出!AI×SaaSのデータサイエンティスト】 トライエッティングはAIプラットフォーム「UMWELT」を中心に、 在庫生産管理AI「STOCK STREAMS」などのサプライチェーン領域に 注力したAI×SaaSプロダクトの開発を行なっています。 その中で、サービスをグロースさせるために人工知能の最新技術を取り入れるための 重要ポジションを募集します。 ともに、年々お客様の多様化する課題に対し、 「AIを、手頃に、すばやく、確実にビジネスに届ける」 ビジョンの実現を目指していきませんか? 【業務内容】 ・機械学習の研究 ・論文調査、実装、試験 【開発環境 / 言語】 R Python bash
募集背景
資金調達やアクセラレータ支援事業にも採択され、何かと話題の多かった2019年。 2020年を第二創業期フェーズとし、さらなる事業成長を見込んでいます。 そこで、東京エリアでも新たにデータサイエンティストを募集します。
配属部署
【R&Dチーム体制】 CEO+5名(学生インターンも含む)
概要
【プロダクト】 ・既存のシステムを維持したままAI化できる「UMWELT」 「UMWELT」はお客様のデータをサーバーレスで、様々なアルゴリズムと学習処理を 混在させて処理できる基盤プラットフォームです。 インフラの設計・構築期間が削減されるため、コストも抑えられます。 「UMWELT」をベースに以下プロダクトも展開しています。 ・SaaS型在庫生産管理AI「STOCK STREAMS」 「未来の受注数」の高精度予測を元に、 適切な工場発注数量を計算するAI搭載型システムです。 ・SaaS型シフト自動作成AI「HRBEST」 労働条件、勤務形態、スキル、希望シフトなどを考慮してボタン一つで、 自動でシフト作成をします。
この仕事で得られるもの
・実証実験~実装~応用まで取り組む国内有数の企業です。 ・資金調達を遂げ、スケールが期待される企業の成長に携われます。 ・名大博士課程→スタンフォードで客員研究員も経験したエンジニア経営者のもとで 最先端のAI技術について学べます。 ・これからオフィスを決定!今なら東京オフィスの場所について希望を出せます。 ・残業も少なく、オンオフ付けやすい環境でパフォーマンスを発揮できます。
勤務地
【勤務地詳細】 現在CSO(chief strategy officer)が五反田のシェアオフィスに拠点を置いていますが、 ご応募いただいた方の入社が決まり次第、別の場所にオフィスを借りる予定です。 【アクセス】 未定
勤務時間
10:00〜18:00
待遇・福利厚生
スキルアップサポート(セミナー受講費や勉強会費用、資格受検料を一部支給) 本サポ(読みたい技術書や専門書があれば会社で購入し会社の図書に置けます) ランチ会・ディナー会の費用補助 オフィス内全面禁煙(オフィス外に喫煙所あり)※名古屋本社
休日・休暇
土日祝、夏季休暇、年末年始休暇、慶弔休暇、産休、育休、 特別休暇(家族の療養、リフレッシュ等) ※年間休日125日以上 ※有給取得率9割以上
表彰歴/ニュース
・2017年11月CNBベンチャー大賞で中部経済産業局長賞受賞 ・2018年3月NOBUNAGA21『ニュービジネスプラン助成金』で最優秀賞受賞 ・2018年10月EYアントレプレナー・オブ・ザ・イヤー2018東海・北陸大会審査員 特別賞受賞 ・2019年8月元名古屋大学の半導体工学の第一人者財満鎭明氏が顧問就任 ・2019年8月約3億円の資金調達 ・2019年9月中小機構のアクセラレータ支援事業「FASTAR」の採択企業に決定 ・2019年10月資金調達 ・2019年12月Plug and Play Japanのアクセラレーションプログラムに採択 ・2020年1月三井物産とサプライチェーン最適化の共同実証実験開始 ・2020年1月「NVIDIA Inception Program」のパートナー企業に認定
導入事例
・AI技術を活用した在庫生産管理エンジンによって在庫回転率を1.5倍に 大手食品加工業者様の過去データを元に、各商品毎の発注〜入庫リードタイム、 消費期限などを勘案した形で生産数・生産タイミングの最適化を実現。 在庫の回転数が平均で1.5倍にまで向上、在庫保有量を理論上33%削減を実証。
目標
自社AI×SaaSプロダクト「UMWELT」を活かして各社のAIプロダクトの精度や 見積もりを企業が比較検討できるプラットフォームを提供していきます。 また、日本経済の発展の立役者である製造業を支えるべく、 サプライチェーン領域にフォーカスして強みを発揮し、 AI活用を日本のスタンダードにしていきたいと考えています。
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