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モルフォ
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Computational Photography/Deep Learningに特化した、R&D主導型ベンチャー企業です。
世界各国のスマホメーカーを主要顧客とし、主にはスマホカメラの機能である「動画・静止画手ブレ補正」 「パノラマ」 「HDR」などの特許技術を提供しています。

また2013年頃よりDeep Learningを取り入れ、物体認識/追跡、デプス推定、画像解析などへ応用。
自動車/医療/建設/半導体などへ領域を広げている最中です。

#1 実用化への強いこだわり
    - 研究の為の研究はしない
    - 論文と実装の間のGapを埋める

#2 エッジコンピューティング
    - 限られた計算性能とメモリ容量、電力供給制限のあるデバイスで、いかに計算負荷の高いタスクを高速に実行するか?
    - 様々な制限下で最良のものを作るという、パズルゲーム的な面白さ
    - 「莫大な計算資源を使って複雑なことをやれば勝つ」というゲームとはまた違った世界

#3 グローバル展開
    - 売上の50%以上は海外から(取引先の例はイメージギャラリーをご覧ください)

#4 ワークライフバランス
    - フレックスタイム
    - 1日の標準労働時間は7時間
    - 月の残業時間は20時間程度(1日8時間勤務の企業に換算すると、残業ゼロレベル)
    - 女性の産前産後休暇、育児休業取得率100%

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選考フロー・選考回数/選考で気をつけるべきこと

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モルフォのインターン選考はWEBテストのみ

モルフォのインターン選考フローは、WEBテストのみで完結するようです。一般的な選考フローにある面接やグループディスカッシ...

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モルフォのインターンの選考フロー

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  • 理系

製品開発エンジニア

19年卒 インターンシップ選考
2017年
7月
WEBテスト
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卒年度・職種別の選考フローと合格の秘訣

1. 選考ステップ 選考フローと各選考の内容・時期

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選考ステップとは?

応募から内定に至るまでの選考フローとその時期・内容について、ワンキャリ編集部が各社の内定者へのインタビューと体験談/クチコミをもとに、就活生目線で制作・編集したものです(※)。

ES、Webテスト/筆記試験、GDなどの有無や時期のほか、OB訪問など非公式な選考フローの有無を確認することで、選考を受ける際のスケジュールを立てるのに役立ちます。各選考の「詳細を見る>」をクリックすると、テストの形式や面接で聞かれること、GDのテーマやインターン/ジョブの流れなどといった選考の内容と、内定者によるアドバイスを含んだ対策すべきポイントを詳しく知ることができます。

※ES・体験談についても、掲載内容を事前に精査し、デマや偽りの情報を排除しています。同様に、クチコミについても、体験談同様、内容を精査して、不具合が認められたものに関しては公開を取りやめています。

2. 合格の秘訣 選考全体を通じて求められるものと対策方法

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合格の秘訣とは?

合格の秘訣は、各社の「企業の魅力」と「選考のポイント」がレポート形式でまとまっているものです。内定者が社員から実際に聞いた情報も書かれており、現場の声を知ることもできます。

まず「企業の魅力」では、各社の概要や事業の特性、強み、社風、同業他社との違いなどが端的に掲載されており、選考対策のみならず企業・業界研究にも活用することができます。選考のポイント」では、選考全体を通じて特に重視されているポイントを総括し、それらが求められる理由や、具体的な対策方法、内定者による体験談などが詳しくまとまっています 「選考ステップ」と合わせて確認することで企業・業界研究にも選考対策にも役立てましょう。

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企業情報

会社名

株式会社モルフォ( Morpho, Inc. )

所在地

東京都千代田区西神田3-8-1 千代田ファーストビル東館12階

ホームページURL

https://www.morphoinc.com/

設立年月日

2004年5月26日

資本金

1,771,213千円

事業概要

画像処理技術の研究開発および製品開発ならびにライセンシング

企業分析ツール バフェット・コード では、もっと詳しく企業の業績情報を見ることができます。

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姿勢推定「Morpho Pose Estimator™」

人体や動物などの姿勢を推定する技術です。この技術にはディープラーニングを用いており、高い精度で正しく姿勢を推定できます。
例えば、人体姿勢推定の場合、18か所(鼻・眼・耳・首・肩・肘・手首・腰・膝・足首)の特徴点の検出が可能であり、1枚の画像に複数の人物が写っていた場合にもそれぞれの人物について、これらの特徴点を検出します。
また、従来のモーションキャプチャ技術のように姿勢推定対象にマーカーを装着させる必要がありません。
加えて、低解像度や白黒画像、複雑な背景が写っている場合でも検出が可能な為、一般のカメラで撮影した画像でも使用できます。

Visual SLAM

Visual SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)は、カメラで撮影された映像から環境の3次元情報とカメラの位置姿勢を同時に推定する技術です。
本技術を利用することで、GPS信号の届かない状況でのロボットの自律走行などが実現可能となります。

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