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車載SoC向けAIモデル実装・最適化エンジニア(エッジAI推論基盤の先行開発)
- 勤務地
- 愛知県日進市
- 休日
- 記載なし
- 雇用形態
- 正社員
- ハイブリッド勤務
- 在宅勤務あり
どんな仕事かAIによる生成
車載SoCやGPU/NPUなどのAIアクセラレータにAIモデルを実装し、量子化・軽量化・高速化を行うポジションです。モデルの最適化や推論エンジン/コンパイラの活用、メモリ使用量の削減、車載SoCの技術評価などを担当します。先行開発の立場から生成AIの車載実装に取り組み、成果を製品化につなげます。
この求人に応募
応募資格
必須
募集要項最終確認 11/5
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員
- 給与
- 900〜1400万円/年
- 給与の詳細
- 想定年収:900万円~1,400万円想定年収:900万円~1,400万円※給与は経験・能力を考慮の上決定します。
- 勤務地
- 愛知県日進市東京都大田区愛知県刈谷市
- 働き方
- 在宅勤務:週2回程度
- 経験年数
- 5年以上
- 掲載日
- 2026/11/04 16:37(1日前)
- 最終確認
- 2026/11/05 00:15(今日)
仕事内容
こんな仲間を探しています!
- 最新のAIモデルを、車載SoCの上で「小さく・速く・低消費電力で」動かすための実装・最適化を担っていただくポジションです。スマートフォン、産業機器、ロボットなど、制約の厳しいSoCにAIモデルを載せて最適化してきた経験を、次世代のクルマで活かしてください。
業務内容
- AIモデル(画像認識モデルから、LLM/VLM/VLAなどの生成AIまで)を、車載SoCおよびGPU/NPUなどのAIアクセラレータに実装し、量子化・軽量化・高速化を行います。
- 主担当はご経験に合わせて以下から決定致します。
- 車載制約下で動くモデルの軽量化(蒸留・枝刈り、構造の工夫など)と、精度・速度・電力のトレードオフ評価
- 量子化(INT8/INT4など、PTQ/QAT)による省メモリ化と、精度の検証
- 推論エンジン/コンパイラを使ったグラフ最適化、演算融合、カーネルのチューニング
- オンチップメモリ/DRAMを前提としたメモリ使用量の削減と、データ転送の最適化
- 車載SoC/アクセラレータの技術評価・ベンチマークと、次世代SoCへの要件検討
業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力
- 最先端の生成AIを「クルマに載せる」という難しい課題に、先行開発の立場から挑戦できます
- 成果を事業部に移管して製品化につなげ、より安全で快適な移動に貢献できます
- AI・ソフトウェア・ハードウェアを横断して経験でき、「AI実装×車載」という希少な専門性が身につきます
募集背景
- 自動運転・ADAS、車室内AI、車両ソフトウェア基盤の領域では、生成AI/基盤モデルをクラウドではなく車載ECU上で動かしたいという要求が急速に高まっています。車載は電力・熱・メモリ帯域・コストの制約が厳しく、データセンタ向けの手法はそのまま使えません。制約の中で最適化する技術そのものが競争力になるため、この領域の体制を強化します。
職場情報
- AI研究部は、将来の基盤技術創出を目指し、自動運転・産業ロボット・ナレッジ活用等の全社の様々な領域向けに最先端のAI技術の研究開発に取り組んでおります。最先端のAIモデルを車載SoC等のエッジデバイスに載せていくためには、AI性能と実装技術による軽量化の両立が重要と考え、AIモデル開発と並行してエッジAIの最適化技術の研究開発にも力を入れております。
この求人は、株式会社デンソーの採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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募集元の採用ページから応募できます
応募は株式会社デンソーの採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。
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