私たちについて
当社SCIENは、最新AI研究論文の実装技術を基盤に、製造業の現場課題を解決するソリューションを提供しています。
私たちの強みは「PoC死」を防ぐ精度検証メソドロジーです。多くのAIプロジェクトが実証実験からの本番移行に失敗する中、当社は現場の実態に即したデータ収集設計と、論文の理論を現実に適応させる技術力で、導入後も持続的に機能するソリューションを実現しています。
製造業・医療・インフラ点検など様々な領域で、論文実装と現場知見の融合による社会実装モデルを展開し、AIの価値を真に社会へ還元していきます。
私たちが目指していること
Vision
「科学の力で人々の暮らしを『彩』り、『縁』を与える」
AIのみならず新興科学技術（SCIENCE）を社会還元することがスタートアップの使命だと考えているからです。
Mission
手段ドリブンではなく課題ドリブンによるお客様の利益最大化を真に考えたソリューション提供です。技術のための技術ではなく、現場の課題に真に寄り添い、人々の生活や仕事に彩りを与えることを追求しています。
Message
同じ志をもつ仲間には「学術と実務の架け橋となり、最先端技術を実用化する喜びを共に創りませんか？」と呼びかけます。私たちは机上の空論ではなく、理論と実践を結び付け、地に足をつけながらも最先端を追求する仲間を求めています。論文を読み解く知的好奇心と、現場の課題を解決する実践力、その両方に情熱を持つ方々と共に、科学技術の社会実装に挑戦していきたいと考えています。
行動指針
「短絡的・表面的な思考に寄らない、地に足をつけた選択と実行」
AIの可能性に目を奪われるのではなく、実際の現場と向き合い、課題の本質を見極め、真に必要なソリューションを提供することを重視しています。
チームの文化
「知の融合」
AI研究者、エンジニア、デザイナー、そして各業界の専門家が垣根なく協働し、それぞれの知見を掛け合わせることで、単なる自動化を超えた価値創造を目指しています。論文を読み解く深い専門性と、現場を理解するための謙虚さ、その両方を大切にする文化があります。
インターンについて
仕事内容
- データ解析・可視化：製造ラインで取得したセンサーデータや外観検査画像データなどを用いた統計分析や可視化を行い、課題発見やモデル改善の指針を提案します。
- 機械学習モデルの実装・評価：Pythonや各種フレームワーク（PyTorch、TensorFlowなど）を使い、深層学習・異常検知・最適化モデルを開発し、PoCから本番運用までを一気通貫でサポートします。
- データパイプライン構築：DockerやAWS、Azureなどのクラウド環境を活用し、学習・推論環境の整備や自動化（MLOps）の一部を担当いただく可能性もあります。
- 学術研究との連携：最新の研究論文を読み込み、ビジネス上の課題解決への応用を検討。学会発表を視野に入れた先端技術の実装・検証にも取り組めます。
活かせるスキル
- Pythonを用いたデータ分析・機械学習の基礎知識（研究や授業レベルでもOK）
- 統計学や数理最適化、深層学習に関する理解
- GitやLinux環境、Dockerを使った開発経験
- KaggleやSignate等のデータコンペ参加経験、あるいは研究論文執筆経験があるとなお歓迎
- 英語の文献や論文を読みながら、自ら学習・検証する姿勢
こんな方にぴったり
- 課題ドリブン思考で、実際の現場が抱える問題の本質を捉えようとする方
- 新しいアルゴリズムや学術研究に興味を持ち、自ら手を動かして検証するのが好きな方
- チームメンバーとのコミュニケーションを大切にし、知見をシェアし合いながら成長できる方
- データサイエンスのスキルを机上の理論に留めず、社会実装まで担う経験を積みたい方
成長機会
大手企業との共同プロジェクトに参加し、PoCの段階から分析設計・モデル開発まで幅広く携わっていただきます。
現場で集められる多種多様なデータから仮説を立て、導入効果の見える化やビジネスインパクト最大化へつなげる役割を期待しています。
自ら提案し、リーダーシップを発揮できる方には、プロジェクトの中核として活躍いただくチャンスも豊富です。
将来的にはデータサイエンティストにとどまらず、AIエンジニアや研究員、さらにはビジネスサイドへのキャリアパスも見据えられますので、ぜひ貪欲にスキルを伸ばしてください。
必須要件（must）
特になし
