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仕事内容その他職種
車載向けSoC上で大規模モデルを動作させるエッジAI推論基盤を、モデルアーキテクチャからコンパイラ、ランタイム、SoC・アクセラレータまで一貫して設計・実装するポジションです。AI推論の高速化・省メモリ化・省電力化に関する深い専門性と、スタック全体を捉えた技術的判断が求められます。
ポジション概要
- 車載向けSoC上で大規模モデルを「小さく・速く・低消費電力で」動かすための推論基盤を、モデルアーキテクチャからコンパイラ／ランタイム、SoC／アクセラレータの選定・要件定義まで一貫して設計・実装いただくポジションです。
- 当領域において第一線の専門性を持ち、かつ隣接領域を含めたスタック全体を語れる方を求めています。
募集背景
- 自動運転・ADAS、車室内AI、車両ソフトウェア基盤において、生成AI／基盤モデルをクラウドではなく車載ECU上で動作させる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・機能安全の制約が厳しく、データセンタ向けの最適化手法をそのまま適用できません。
- 制約下での最適化そのものが競争力の源泉であり、この領域を牽引する専門人材を募集します。
業務内容
- ご経験に応じて主担当領域を決定いたします。全領域の経験は必須ではありません。
- ① 軽量AIモデルアーキテクチャ：線形Attention・状態空間系、ハイブリッド構成、KVキャッシュ削減、投機的デコーディング、蒸留・枝刈り・NAS等による精度／レイテンシ／電力のトレードオフ設計
- ② 数値表現最適化：INT8/INT4、FP8/FP4、対数表現・ブロック浮動小数点等の数値形式選定と精度保証、PTQ／QAT、混合精度、キャリブレーションの設計・自動化
- ③ Sparse / MoE Runtime：MoEルーティング、エキスパートの配置・オフロード・プリフェッチ、スパース性を実機性能に結びつけるランタイム実装
- ④ Compiler / Kernel：MLIR／TVM／XLA等によるグラフ最適化・演算融合・タイリング、対象アクセラレータ向け高性能カーネルの実装・チューニング
- ⑤ Memory Planner：オンチップSRAM／DRAM階層を前提としたバッファ割当・再利用計画、DMA・データ移動スケジューリング、ピークメモリの静的見積り
- ⑥ 主要SoC／アクセラレータ：車載SoC／AIアクセラレータの技術評価・ベンチマーク、次世代SoCの要件定義、HW-SW協調設計
募集要項最終確認 9/11
- 雇用形態
- 契約社員
- 想定年収
- 1000万円/年〜
- 勤務地
- 愛知県刈谷市
- 働き方
- 記載なし
- 年間休日
- 非公開
- 職種
- その他職種
- 経験年数
- 5年以上
- 掲載日
- 9/11
- 最終確認
- 9/11
応募資格（必須）
- AI推論の高速化・省メモリ化・省電力化に関する実務経験5年以上（研究のみでなく、製品または本番環境への適用実績を含む）
- 業務内容①〜⑥のいずれかにおける、定量的成果を伴う深い専門性
- C++およびPythonによる実装能力。ハードウェア特性を意識した性能最適化の経験
- プロファイリングに基づくボトルネック分析と、仮説検証をやり切る力
- 英語での技術ドキュメント読解・作成、および技術討議が可能なレベル
歓迎する経験
- 組込み／エッジ環境（車載、スマートフォン、ロボティクス、産業機器）での量産適用経験
- 半導体ベンダとの仕様調整、SoC要件定義、またはアクセラレータ設計への関与経験
- 主要推論フレームワーク／コンパイラスタックへのOSSコントリビューション、または当該分野の査読付き論文・特許
- 機能安全（ISO 26262／ISO 21448）、AUTOSAR、リアルタイムOSに関する知見
- 技術組織のリード、または専門人材の育成経験
求めるスキル・経験
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