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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)

900〜1400万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は全国の機械学習エンジニアの求人の中央値(600万円)より300万円高い

勤務地
愛知県日進市
休日
記載なし
雇用形態
正社員

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。

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給与900〜1400万円/年

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応募資格

必須

  • AIモデルを組込み/エッジ向けSoC(車載、スマートフォン、IoT、産業機器、ロボットなど)に実装・最適化した実務経験(目安5年程度)
  • GPU・NPU・DSPなどのAIアクセラレータ上での性能最適化の経験(量子化、軽量化、高速化のいずれか)
  • C++およびPythonによる実装力
  • 英語の技術ドキュメントを読み書きでき、技術的な議論ができること

歓迎

  • LLM/VLMなど大規模モデルの推論最適化経験
  • 車載・スマートフォンなどでの量産適用経験
  • TensorRT、TVM/MLIRなどの推論エンジン/コンパイラ、CUDAの使用経験
  • 半導体ベンダとの仕様調整、SoC要件定義への関与
  • 機能安全(ISO 26262/ISO 21448)、AUTOSARの知見
  • 当該分野の論文・特許・OSSへの貢献

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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