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自動運転AIモデル学習高速化エンジニア
給与
600〜1010万円/年※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります
- 勤務地
- 東京都港区
- 雇用形態
- 正社員
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 非公開
完全週休2日
仕事内容機械学習エンジニア
自動運転向け車載AIモデル開発におけるモデル学習の高速化を担うエンジニアを募集する。GPUなどのハードウェア性能を引き出し、計算・メモリ・通信などの最適化を統合的に実施することで、開発サイクルの高速化とインフラコストの削減を実現する。プロファイリングツールを用いたボトルネック特定から、AIモデル高速化の実装、学習パイプライン全体の最適化までを担当する。
Description
- 自動運転向け車載AIモデル開発におけるモデル学習の高速化を担当する。
- GPUなどのハードウェア性能を引き出し、計算・メモリ・通信などの最適化を統合的に実施する。
- プロファイリングツール（Nsight Systems, PyTorch Profiler等）を用いたボトルネックの特定と改善方針の立案を行う。
- AIモデル高速化の実装、CPU処理のGPU化、JITコンパイルの導入、GPU/CPUメモリ使用量の削減、ストレージアクセスの最適化などを行う。
- 学習パイプライン全体の最適化を担当する。
- BEVやTransformerなど自動運転・コンピュータビジョン領域の最先端技術を扱える。
- モデル設計から車載エッジへのデプロイ・MLOpsまで一気通貫で開発に関われる。
- 最先端GPUクラスタの使用が可能な開発環境が整っている。
開発環境
- 開発環境：Linux, Windows
- 開発言語：Python, PyTorch, C++
- 開発支援ツール：Git, GitLab, GitHub
- 開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等
We are looking for
- 技術への高い探究心：自動運転やディープラーニング領域の最新論文・技術トレンドを自発的にキャッチアップし、業務に取り入れられる方
- 全体最適な視点と現場感：モデルの精度向上（上流）だけでなく、車載ハードウェアの制約（下流）を見据えた開発・最適化を楽しめる方
- 課題解決への主体性：複雑なエッジケースの問題や、精度劣化などの課題に対し、仮説検証を繰り返して粘り強く解決できる方
- オープンな協調性：異なる専門性を持つメンバーと円滑にコミュニケーションが取れる方
募集要項最終確認 8/5
- 雇用形態
- 正社員
- 想定年収
- 600〜1010万円/年
- 勤務地
- 東京都港区
- 働き方
- ハイブリッド勤務
- 年間休日
- 非公開
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 経験年数
- 不問
- 掲載日
- 6/30
- 最終確認
- 8/5
応募資格（必須）
- Pythonのプログラミング経験
- 高速化の経験（分野問わず）
歓迎する経験
- PyTorchによるモデル開発経験
- CUDAのプログラミング経験
- C/C++のプログラミング経験
待遇・福利厚生
- ディスプレイ台、キーボード、マウス購入費負担
- 各種部活動あり(足猿、雪猿、走ろう会、映画、プラモデル部等)
- 平均残業時間20時間
- 書籍購入支援
- 自己啓発サポート制度
求めるスキル・経験
この求人は株式会社フィックスターズの採用ページの掲載内容をもとに構成しています。応募条件の最新情報は募集元をご確認ください。
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