EVERSTEEL 採用情報
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EVERSTEEL 採用情報

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環境課題解決に挑戦する仲間を募集しています!

はじめに

EVERSTEELはAIを用いた廃棄物の品質管理により環境課題を解決する東大発クリーンテックスタートアップです。
廃棄物やリサイクルの業界は製造業と比較してもIT化が遅れてしまっている業界です。ずっと解決されてこなかった品質管理の課題を技術で解決する、そのような大きな挑戦に心が奮い立つ方、是非一緒に挑戦しましょう。環境課題の解決に本気で取り組みたい方、大歓迎です。是非お気軽にご連絡下さい。
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事業について

鉄スクラップ解析アプリケーション

鉄のリサイクル原料である鉄スクラップを高精度に解析するアプリケーションを開発しています。鉄スクラップの品質を正確に判定することにより、効率的なリサイクルを実現します。
このアプリケーションにより、熟練者の人材不足問題を解決します。さらに、より精緻な鉄スクラップの品質管理を行うことで、製造コストを下げるのみならず、これまでは製造が難しかった鉄鋼材の製造を可能にし、鉄リサイクルの可能性を広げます。
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開発中の鉄スクラップ解析アプリケーションの一部
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技術について

高度な画像解析アルゴリズム

鉄スクラップの解析には独自に開発している画像解析アルゴリズムを活用しています。
工場毎に撮影環境が異なり画像の性質に違いがあること、検出対象の物体が多種多様でそれぞれのデータが非常に少量であること、鉄スクラップを積載したトラック全体を写す画像のため一般的な画像に比べて極めて大きい画像であること、など鉄スクラップ独自の課題を解く必要があります。
また、時には開発者自らが現場で住み込みで働き、熟練者の経験やノウハウを学びアルゴリズムに反映することもあります。
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異物(非鉄金属や爆発物)の検出例
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ユーザーと同じ目線で開発する

工場毎にオペレーションは当然異なり、また長年染み付いてきた業務プロセスに新しいシステムを加えることは簡単なことではありません。そのためにも、一つ一つの現場をよく理解し、ユーザーと同じ目線で開発することを心がけています。
また、鉄スクラップの周りには多種多様なデータが存在しています(鉄スクラップの品質情報はもちろん、売買の伝票、在庫データ、溶解時の成分データ等)。それぞれが異なるシステムで管理されていたり、物によっては紙で管理されているものもあります。これらのデータを整理し利活用することでデータの価値を最大限に引き出します。
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開発中の鉄スクラップ解析アプリケーションの一部
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💻技術スタック

Web App

使用言語
Node.js, TypeScript, CSS/Sass, Python
フロントエンド
Next v12, React v18, React Hooks, GraphQL, Apollo Client, MUI, Jest
バックエンド
NestJS, GraphQL, Jest
インフラ/ミドルウェア
AWS, MySQL, Redis AWS: S3, Aurora(RDS for Mysql), ElastiCache for Redis, Cognito, CloudWatch Logs, VPC, ECS, SQS, Lambda, CloudFront, CDK
デザイン
Figma
その他
GitHub, GitHub Actions, Docker

組み込みソフトウェア

使用言語
Python, Shell Script
インフラ
OS: Ubuntu, Raspberry Pi OS, Windows10 AWS: CloudFormation, VPC, S3, Client VPN, ACM, IAM, CloudWatch
その他
GitHub, GitHub Actions, OpenCV, Raspberry Pi, RTSP

👋チーム

アプリケーションチーム
PM 1名 PdM 1名 エンジニア 10名 デザイナー 1名
AIチーム
マネージャー 1名 AIインフラエンジニア 4名 CVエンジニア 6名 アノテーション管理者 2名 アノテータ 3名
BizDevチーム
4名
コーポレートチーム
2名

採用ポジション

プレスリリース

連絡先

メール(recruit@eversteel.co.jp)にご連絡下さい。
すぐの転職を考えていない方でも、少しでも興味がございましたらお気軽にご連絡ください。