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株式会社フィックスターズ 会社説明資料(抜粋)
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株式会社フィックスターズの会社説明資料(抜粋)です。 P2 会社概要 P5 事業紹介 P9 文化・制度 P13 成長支援 P15 開発環境 P18 キャリアパス P20 選考の流れ
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株式会社フィックスターズの会社説明資料(抜粋)
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2022年1月28日開催の「CPU / GPU高速化セミナー!性能モデルの理論と実践:理論編」セミナー資料です。
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2021年8月5日開催「いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例」セミナー資料です。
いまさら聞けないarmを使ったNEONの基礎と活用事例
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DeNAでは、メインのシステム基盤をオンプレミスからpublicクラウドへと全面移行する決定をしました。創業時より数々のサービスをオンプレミスで提供し、高品質・低コストの大規模なインフラをつくりあげてきたDeNAですが、なぜ今回クラウドへの舵を切ったのか。 本セッションでは、その背景には何があったのか、どのように低コストを維持する目処を立て、移行の決断をしたのかをお話します。オートスケールやスポットインスタンスの利用の工夫など、オンプレミスからクラウドへのシフトを考えている方だけでなく、現在クラウドを利用されている方にもお楽しみいただけるように話します。
DeNAのインフラ戦略 〜クラウドジャーニーの舞台裏〜 [DeNA TechCon 2019]
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2021/4/28 に東京大学で開催された<AIセミナーシリーズ> 「Arm CPUにおけるSIMDを用いた高速計算入門」講演会で使用した資料になります。
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2014年6月に開催されたSSII2014(http://www.ssii.jp/)のチュートリアル講演用資料です. 使用したコード等はこちら. https://github.com/norishigefukushima/SSII2014 アブストラクト 「CPUのクロック数が年月とともに増加する時代は終わり、プログラムの高速化をCPUの性能向上に任せることのできるフリーランチの時代は終わりを迎えています。しかしムーアの法則はいまだに続いており、CPUはマルチコア化、SIMD化という形で高性能化が続いています。本チュートリアルでは、計算コストの高い画像処理を高速化するために、CPUの能力をあますことなく引き出す、マルチコアプログラミング、SIMDプログラミングを解説します。」
マルチコアを用いた画像処理
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Norishige Fukushima
プログラムを高速化するためのテクニックをまとめました。
プログラムを高速化する話
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[DL輪読会] マルチエージェント強化学習と心の理論
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Verilator勉強会 2021/05/29
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スタートアップやプロダクトの成功に必要な「アイデア×プロダクト×実行×チーム×運」の 5 つの項目について解説した概要のスライドです。急成長するプロダクトの初期に役立てていただければと思います。 プロダクトマネージャーやスタートアップの CEO の方向けにどうぞ。 ※ Japan Product Manager Conference 2016 の登壇資料です
ゼロからはじめるプロダクトマネージャー生活
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Behavior Treeという手法を使い、自作ゲームにAIを実装してみました Behavior Designer : https://www.assetstore.unity3d.com/jp/#!/content/15277 講演したイベント 【年末だよ】Unity お・と・な のLT大会 2016【ポロりしてもいいのよ】 http://peatix.com/event/212468
【Unity】 Behavior TreeでAIを作る
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torisoup
本スライドは、弊社の梅本により弊社内の技術勉強会で使用されたものです。 近年注目を集めるアーキテクチャーである「Transformer」の解説スライドとなっております。 "Arithmer Seminar" is weekly held, where professionals from within and outside our company give lectures on their respective expertise. The slides are made by the lecturer from outside our company, and shared here with his/her permission. Arithmer株式会社は東京大学大学院数理科学研究科発の数学の会社です。私達は現代数学を応用して、様々な分野のソリューションに、新しい高度AIシステムを導入しています。AIをいかに上手に使って仕事を効率化するか、そして人々の役に立つ結果を生み出すのか、それを考えるのが私たちの仕事です。 Arithmer began at the University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences. Today, our research of modern mathematics and AI systems has the capability of providing solutions when dealing with tough complex issues. At Arithmer we believe it is our job to realize the functions of AI through improving work efficiency and producing more useful results for society.
全力解説!Transformer
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Arithmer Inc.
最適輸送問題(Wasserstein 距離)を解く方法についてのさまざまなアプローチ・アルゴリズムを紹介します。 線形計画を使った定式化の基礎からはじめて、以下の五つのアルゴリズムを紹介します。 1. ネットワークシンプレックス法 2. ハンガリアン法 3. Sinkhorn アルゴリズム 4. ニューラルネットワークによる推定 5. スライス法 このスライドは第三回 0x-seminar https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x03 で使用したものです。自己完結するよう心がけたのでセミナーに参加していない人にも役立つスライドになっています。 『最適輸送の理論とアルゴリズム』好評発売中! https://www.amazon.co.jp/dp/4065305144 Speakerdeck にもアップロードしました: https://speakerdeck.com/joisino/zui-shi-shu-song-nojie-kifang
最適輸送の解き方
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2020/03/03 に富士通本社で行われた、富士通TechLiveに発表資料です。 コロナウィルスの影響で、リモート発表になりましたが、当日は800人以上の方に同時視聴していただきました
DXとかDevOpsとかのなんかいい感じのやつ 富士通TechLive
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多様な強化学習の概念と課題認識
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2017/11/16 に開催されました、「画像処理を簡単に高速化してみませんか!?」 Halideによる画像処理プログラミング入門で使用したスライドです。 https://career.levtech.jp/hikalab/event/detail/140/
Halide による画像処理プログラミング入門
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この資料は 5 月 24 日 (金) にソフトバンク新館汐留キャンパスにて開催の「第 1 回 Jetson ユーザー勉強会」https://jsjug.connpass.com/event/126529/ における、NVIDIA の資料です。 <アジェンダ> ➢ Jetson Platform のご紹介 • Jetson 採用事例 • Jetson ファミリ ラインアップ • Jetson Nano の概要 ➢ Jetson Nano Getting Started • 各種のドキュメント、リソース • システムセットアップ • 電力効率 & パフォーマンスモニター • GPIO & アクセサリ ➢ DeepStream と TensorRT の概要 ➢ Jetson Nano による DeepStream デモンストレーション
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PFN金子紘也による東大大学院「融合情報学特別講義Ⅲ」(2022年10月19日)の講義資料です。 ・PFNにとっての計算能力の位置付け ・代表的なDeep Learningの高速化手法 ・なぜ今プロセッサ開発なのか? ・MN-Coreの概要 ・開発チームの働き方 ・最近の成果
Deep Learningのための専用プロセッサ「MN-Core」の開発と活用(2022/10/19東大大学院「 融合情報学特別講義Ⅲ」)
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2021年3月期3Q決算説明会資料【フォースタートアップス7089マザーズ】
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デブサミ2020『事業グロースを加速させる「分析基盤」の作り方』にて、ホワイトプラス様と一緒に登壇させて頂きました https://event.shoeisha.jp/devsumi/20200213/session/2387/ -- JapanTaxi, Inc. All Rights Reserved 102-0094 東京都千代田区紀尾井町3-12 3-12 TEL 03-6265-6265 FAX 03-3239-8115 https://japantaxi.co.jp/ 文章·画像等の内容の無断転載及び複製等の行為はご遠慮ください。
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2022年2月24日に開催された「製造業向け量子コンピュータ時代のDXセミナー~最適化の中身を覗いてみよう~」の当日資料です。
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2021年10月14日開催「量子コンピュータ時代の製造業におけるDXセミナー~生産工程効率化に向けた新たなご提案~」にて使用した資料です。
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2021年1月18日に、AI・IoTのエッジデバイス選定をするアーキテクト向けに、AI・IoTエッジデバイスを選ぶ際、どこに気を付けるべきかを紹介するウェビナーを開催しました。デバイスの特性とワークロードごとの相性などを踏まえた上で、注目すべきメトリクスを分かりやすく解説したほか、 アプリをエッジデバイスごとに自動最適化してベンチマーク比較を行うフィックスターズのSaaS「Genesis DevEnv」も紹介しています。 講演内容 ・AI・IoTエッジデバイスの現状 ・ソフトウェアの高速化とは ・デバイス選定時の重要なメトリクス ・画像処理用DSL「Halide」を利用した多デバイス向けのソフトウェア高速化 ・エッジAIデバイス向けベンチマークSaaS「Genesis DevEnv」のご紹介 ・質問応答 発表者 丸岡 晃(株式会社フィックスターズ, Genesis事業部ディレクター)
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本資料は、2020/07/02〜04に開催されたMLSE2020内のオンライン講演会「本当に使えるAIチップに必要なものは何か?」へ登壇した際の発表資料になります。
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株式会社フィックスターズ 会社説明資料(抜粋)
1.
1 会社説明資料 2021年版
2.
2 会社概要 基本情報 1 会社名 設立 資本金 社員数(連結) 所在地 代表取締役社長 主な取引先 株式会社フィックスターズ 2002年8月 5億5,341万円(2020年9月現在) 253名(2020年9月現在) 田町(東京都港区芝浦3-1-1msb Tamachi 田町ステーションタワーN
28階) 三木 聡 キオクシア株式会社・株式会社ネクスティエレクトロニクス 株式会社日立製作所・キヤノン株式会社 他
3.
3 会社概要 1 株式会社フィックスターズ 株式会社Fixstars Autonomous Technologies ・株式会社ネクスティ
エレクトロニクスとのJV ・自動運転向けソフトウェア開発に特化 Fixstars Solutions, Inc. ・当社完全子会社 ・米国での営業及び開発 株式会社Sider Sider Corporation ・当社完全子会社 ・新規SaaS事業”Sider”を担当 ・Sider Corporationは米国での営業・マーケティング 株式会社Smart Opinion ・プロディジーメディカル株式会社とのJV ・乳がんAI画像診断支援事業 オスカーテクノロジー株式会社 ・2020年3月にフィックスターズグループに参画 ・ソフトウェアの並列化サービス・コンサルティング ・ ソリューション第一事業部 ・ ソリューション第二事業部 ・ ソリューション第三事業部 ・ メモリ事業部 ・ Genesis事業部 ・ アニーリング事業部 ・ Sider事業推進グループ
4.
4 会社概要 沿革 1 2002 2004 2009
2012 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 創業 Cell/B.E. GPU SSD Cloud Platform FPGA 量子コンピュータ and more… ソフトウェア 高速化 サービス 自社製品研究開発 SSD Olive Sleeek OSCAR Tech
5.
5 事業紹介 フィックスターズの強み 2 創業来培ってきた高速化技術が当社最大の強み 低レイヤソフトウェア技術 多種多様なハードウェアから、 アルゴリズムに最適なハードウェア構成を 見つけ出し、性能を最大限に引き出す ソフトウェア技術 アルゴリズム実装力 日々高度化するアルゴリズムから、 機能やアプリケーションに最適なものを 選び、改良、実装する力 多様なバックグラウンドのメンバー 情報工学だけでなく、数学、物理、 天文学、薬学、土木などのバックグランド 各産業・研究分野の知見 15年以上に渡り各産業・研究分野の顧客 との共同研究開発を通じて蓄積した知見
6.
6 事業紹介 高速化の対象領域 2 Mobility Industrial Finance Semiconductor Life Science
HPC ・自動運転の高性能化、 実用化 ・次世代パーソナル モビリティの研究開発 ・Smart Factory化支援 ・マシンビジョン システムの高速化 ・デリバティブシステム の高速化 ・HFT(アルゴリズムト レード)の高速化 ・NAND型 フラッシュメモリ向け ファームウェア開発 ・次世代AIチップ向け 開発環境基盤開発 ・ゲノム解析の高速化 ・医用画像処理の高速化 ・AI画像診断システムの 研究開発 ・大規模シミュレーション
7.
7 事業紹介 高速化の流れ 2 お客様のソースコードをご提供いただき、 ソフトウェアの最適化やアルゴリズムの改良を行い、高速化したコードをお返しします。 当社 お客様 高速化したソースコード オリジナルソースコードのご提供 コンサルティング 高速化
サポート 性能評価 ボトルネックの特定 アルゴリズムの改良・開発 ハードウェアへの最適化 レポート作成 レポートやコードへのQ&A 実製品への組込み支援
8.
8 事業紹介 様々なケースに対応 2 お客様のソフトウェア 弊社の技術 プラットフォーム アルゴリズム開発・軽量化 並列化テクニック 低レイヤの知識 画像処理 画像認識 数値計算 信号処理
数値工学的手法 機械学習 リアルタイム制御 深層学習 ストレージ制御 適用 お客様のプラットフォームは バラエティ豊か 大規模クラスタ PC 組込ボード SoC 様々なプラットフォームに触れる可能性が あり、学びたい方には最適な環境 C P U G P U F P G A そ の 他 ハ ド ウ ェ ア etc... 高速化・最適化
9.
9 文化・制度 数値で見るフィックスターズ 3 年齢構造 構成比率 平均年齢 35.1歳 若いうちから活躍できる社風 エンジニアが主役 経営陣の大半もエンジニア バックオフィス 10% エンジニア 90% 20代 33.9% 30代 33.1% 40代 27.2%
10.
10 文化・制度 数値で見るフィックスターズ 3 入社形態比率 学歴比率 スキルのある社員が多く 学べる環境 研究室のような雰囲気 新卒 33.7% 中途 66.3% 修士 43% 大学 36% 博士 13% 専門・短大・高専 8%
11.
業績賞与 11 文化・制度 福利厚生:各種手当 3 子供手当 社外常駐インセンティブ 在宅手当 従業員持株会 交通費 業績に応じて 支給することがあります 扶養義務のあるお子様 一人につき 3,000円/月 本社/事業所外勤務 30,000円/月 リモートワーク推奨のため 15,000円/月 奨励金 100% 全額支給 上限
60,000円/月 ※現状の措置になります
12.
12 文化・制度 福利厚生:休日休暇 3 完全週休2日制 土日祝日 10〜20日 3日 夏季休暇 産前産後・介護休暇 慶弔休暇 有給休暇 年末年始休暇
13.
13 成長支援 社外活動支援 4 スキルアップ サポート セミナーや勉強会、学会発表・参加、プロコンなどの 社外活動を奨励しています。 MBA/ PhD 学費・交通費補助 MBAやPhDの取得希望者に学費と交通費等のサポートを 行っています。 実績:MBA 早稲田大学
2名 PhD 名古屋大学 1名・北海道大学 1名 語学研修補助 社員の外国語コミュニケーション向上のため、 オンライン英会話レッスン受講のためのサポートを 行っています。 資格取得補助 業務に関連のある資格に対して、合格奨励金の支給や 受験料の補助など、各種サポートが受けられます。
14.
14 成長支援 社内イベント / 制度 4 社内勉強会 エンジニア主体で週1回以上開かれます。 2021年度:ソフトウェアアーキテクチャ勉強会 量子アニーラー勉強会 社内プロコン 年に1度開催します。 プロコン勢が多いため盛り上がります。 2020年:「素数大貧民」 社内交流 おやつタイム・社内新聞・アドベントカレンダーなど 社内の情報を共有したり、メンバー同士の交流の場が 随時あります。 社内大学 知見のある社員が講師となり開講。 業務時間内に受けることができます。 (詳細は次ページへ)
15.
15 開発環境 使用ツール 5 G Suite 全社員使用ツール ・こだわりのキーボードやマウスが使えます。 ・開発に必要なソフトウェア、技術書の購入に特に制限はありません。 ・各種オープンソースや開発ツール、テストツールなども自由です。 ・申請は必要ですが、自分の機材を持ち込むことも可能です。
16.
16 開発環境 本棚 5 本棚の本、技術雑誌は 自由に読むことができます。 また、本の購入にも制限は なく相談の上、簡単に購入 することができます。 技術書以外にも、漫画や ボードゲームもあります。
17.
17 開発環境 開発環境 5 大きな机 高性能な椅子 複数モニター(2枚以上) リラクゼーションスペース マッサージチェア 10円ドリンク ウォーターサーバー
18.
18 キャリアパス キャリアパスの流れ 6 エンジニア シニア エンジニア リード エンジニア ディレクター エグゼクティブ エンジニア シニア ディレクター フェロー 事業部長 プロフェッショナル職 ビジネスリーダー職 33% 67% 360万−540万 550万−700万 720万−820万 900万−
1200万−
19.
19 キャリアパス キャリアパス例 6 Aさん (リードエンジニア) 新卒 Bさん (ディレクター) 新卒 Cさん (エグゼクティブ エンジニア) 中途 2年目 シニアエンジニア 3年目 リードエンジニア 3年目 シニアエンジニア 5年目 ディレクター 5年目 現在 5年目 現在 10年目 現在 2年目 シニアエンジニア 3年目 リードエンジニア 8年目 エグゼクティブエンジニア
20.
20 選考の流れ 新卒選考 7 応募 書類選考 オファー 面談 一次面接 適性検査 役員面接 応募 弊社HPの応募フォームよりご応募ください。 書類選考 お送りいただいた内容に基づき書類選考を行います。 一次面接 担当者、役職者との面接を受けていただきます。 ※ 研究発表(15分)・ライブコーディング試験を実施します。
21.
21 選考の流れ 新卒選考 7 応募 書類選考 オファー 面談 一次面接 適性検査 役員面接 役員面接 役員との面接を受けていただきます。 オファー面談 役員面接を通過された方は、条件提示の面談をさせていただきます。 ※配属先については保有スキルやご希望、会社の経営方針を加味して総合的に判断します。
22.
22 選考の流れ 中途選考 7 応募 書類選考 オファー 面談 一次面接 適性検査 役員面接 応募 弊社HPの応募フォームよりご応募ください。 書類選考 お送りいただいた内容に基づき書類選考を行います。 一次面接 担当者、役職者との面接を受けていただきます。 ※ ライブコーディング試験を実施します。
23.
23 選考の流れ 中途選考 7 応募 書類選考 オファー 面談 一次面接 適性検査 役員面接 役員面接 役員との面接を受けていただきます。 オファー面談 役員面接を通過された方は、条件提示の面談をさせていただきます。
24.
24 選考の流れ ライブコーディング試験 7 1 2 3 問題理解
コーディング コード解説 問題の読解・ アルゴリズムの理解 Wandboxを使用して コーディング 記述いただいた コードの説明 ◆ 時間は30分程度 ◆疑問点は随時質問いただけます ▽ネット検索はご遠慮いただいております
25.
25 詳しくは会社説明会でお待ちしております エントリーフォームはこちら https://forms.gle/jnToThNgBrCTQW319
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