クラスター株式会社

【VRを用いたイベントプラットフォームの開発・運営をしている注目ベンチャー 】

クラスターでは、VR上でイベントやライブを楽しめるVRソーシャルルームアプリ「cluster.」の企画・開発・運営を行なっています。誰でも手軽にバーチャルイベントに参加したり、開催したりすることができるので利用用途は多岐に渡り、イベントやミーティングなど、様々な「集まるシチュエーション」に使えます。ルームの中で、動画視聴やウェブブラウジングなど1人から数人でも長く楽しめるVR体験を提供し、さらに、数十人から数千人規模のイベントを開催することも可能となっています。

【実際の例】
輝夜月(カグヤルナ)のライブ…300枚チケット販売予定で有料ライブチケットが5400円がわずか9分で完売。また、全国7都市15劇場でライブビューイングも行ったところ、全国の劇場で延べ5000人以上を動員。

【代表の加藤氏の3年間の引きこもり生活がきっかけで作られたサービスです】
同社のサービスは代表の加藤氏の3年間のひきこもり生活でわかった「快適さ」と「玄関までの遠さ」から生まれています。加藤氏は京都大学理学部にて宇宙論と量子コンピュータを研究し、同大学院中退。その後スマホ・Web開発や技術本の執筆をしながら、約３年間のひきこもり生活を過ごしていました。かなり快適な生活を過ごされていたのですが、しかし唯一フラストレーションに感じることがあり、それは、『インフォメーションのやりとりはできるけれど、体験、エクスペリエンスのやりとりはできない』ということです。その際に出会ったVRデバイス（OculusRift Development Kit）に感銘を受け、2015年の夏に起業し、その半年後には現在の「cluster」のα版をリリースしました。

【エイベックスやDeNAから資金調達。多方面から注目が集まっております】
アーティストやアニメ、2.5次元アイドルといったエンタメ系コンテンツを持つエイベックスや、子会社にネットアイドルのライブ配信サービス「SHOWROOM」を持つDeNAと提携したことで事業シナジーを見込めるため、今後新たなエンタメ体験をあらゆる角度から模索し提供しています。2018年9月にXTech Ventures、グローバル・ブレイン、KDDIの3社から約4億円を調達し、累計調達額は6.5億円となりました。また合わせて前ユナイテッド取締役の手嶋浩己氏が社外取締役に就任しております。

【「VTuber」との相性が抜群で注目度急上昇です】
いわゆるバーチャル（仮想的）なyoutuberの「VTuber」が2017年末から非常に注目をされております。VRイベントスペース「cluster」、そして圧倒的現実感をともなうVRデバイスというテクノロジーを使うことで、まるで目の前にVTuberが存在するかのような、次元を超えたを出会いを実現することができるようになりました。各ゲーム会社がこぞって自社IPを目指すためにVTuber事業を行っていることもあり、今後も伸び続けるといわれております。

国内最大級のメタバースプラットフォーム「cluster」を開発・運営するクラスター株式会社では、メタバース研究所を立ち上げました。
今回募集するMLエンジニアは、ソフトウェアエンジニアとして「cluster」の開発・運営も行いつつ、メタバース研究所の研究員と協業し、MLプロジェクトのエンジニアリングを担当していただきます。

【開発環境】
・機械学習ライブラリを使用して、既存手法を利用したり独自の手法を実装したりできる (Jax、 PyTorch、 TensorFlow、 scikit-learn、 pandas)
・データウェアハウスを使用して、大規模なデータを検索し、加工できる (BigQuery、 SQLite)
・バージョン管理ツールを使用して、標準化されたブランチ戦略で共同開発できる (Git、 GitHub)
・コンテナやパッケージマネージャー等を使用して、再現性のある仮想環境を構築し、他人に配布できる (Docker、 Singularity、 Pipenv、 Pyenv、 Conda)
・実験管理ツールを使用して、標準化された方法で実験結果をシェアできる (Tensorboard、 MLflow、 Wandb)

・教科書的な手法とその数理的背景をひととおり身につけている
・理系学部教養レベルの線形代数・微分積分・確率統計を理解し、使いこなせる
・英語論文を読んで日本語文献と大差ない速度で理解し、実装できる
・有意水準や効果量、各種バイアスなどを考慮して、適切な実験計画を立てることができ、結果を適切に図表化して報告できる
・機械学習モデルの背後にある数理を理解し、数式レベルでモデルの挙動について仮説を立て、検証し、性能を改善できる

【歓迎】
・適切なクラス設計を行い、コーディング標準に準拠して、静的型とテストとドキュメントの付いた、メンテナンス性の高いコードを書ける (flake8、 black、 isort、 mypy、 pytest)
・CLIツールを構築して、自動化されたワークフローに組み込むことがきる (argparse、 Click)