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自動運転AIモデル学習高速化エンジニア
- 勤務地
- 東京都港区
- 休日
- 完全週休2日制(土・日・祝日)
- 雇用形態
- 正社員
どんな仕事かAIによる生成
自動運転向け車載AIモデルの学習高速化を担います。プロファイリングツールでボトルネックを特定し、AIモデルの高速化やCPU処理のGPU化、メモリ使用量・ストレージアクセスの最適化などを行います。GPUなどのハードウェア性能を引き出し、開発サイクルの高速化とインフラコストの削減を実現します。
この求人に応募
応募資格
求める人物像
- 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
使用ツール
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- 機械学習エンジニア
- 雇用形態
- 正社員あり（3ヶ月）
- 採用区分
- 中途
- 役職
- エンジニア/シニアエンジニア/アドバンストシニアエンジニア(裁量労働制)リードエンジニア(裁量労働制)ディレクター(管理監督者)
- 給与
- 600〜1010万円/年
- 給与の詳細
- 600～1010万円※スキル・ご経験により応相談・特別賞与：年2回月給：500,000円～725,000円（固定残業代含む）基本給：405,500円～588,000円（固定残業代は月30時間該当分、94,500円～137,000円を支給）※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給月給：750,100円～841,800円（固定残業代・役付き手当含む）基本給：357,600円～431,900円+役付き手当250,000円（固定残業代は月30時間該当分、142,500円～159,900円を支給）※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給月給：750,000円～841,700円（役付き手当含む）基本給：500,000円～591,700円+役付き手当250,000円※超過した場合の時間外労働の残業手当は別途支給
- 手当
- 通勤手当上限6万円/月資格手当子供手当一人につき5千円/月社外常駐手当4万円/月
- 勤務地
- 株式会社フィックスターズ本社 東京都港区芝浦1-1-1 BLUE FRONT SHIBAURA TOWER S 31階常駐先：東京都港区常駐先：神奈川県横浜市
- 転勤
- 会社の定める場所（配置転換、出向、転籍の可能性あり）
- 働き方
- 一部可※制度としては週2日までが上限となります。
- 勤務時間
- 裁量労働制適用所定労働時間：8時間 (推奨：始業時間10:00、終業時間19:00)休憩時間：1時間※専門業務型裁量労働制により9時間働いたものとみなします・残業時間は月平均20時間
- 休日・休暇
- 完全週休2日制(土・日・祝日)夏季休暇年末年始休暇
- 福利厚生
- 社員持株会制度：持株会奨励金として拠出金額の100％を補助社外活動費補助：社外セミナー、勉強会、プログラミングコンテスト、国際学会等の参加費用補助語学研修補助：オンライン英会話または日本語レッスン費用の半分を補助ビジネススキルアップサポート：MBAやPhDの取得希望者に学費等のサポート資格取得補助：業務に関連のある資格に対し、合格奨励金の支給や受験料を補助産業医によるメンタルヘルスサポートドリンク補助書籍購入補助キーボードなどの備品購入補助勉強会、社内大学等、エンジニアの活動を奨励する成長支援部活動（スキー部、ゴルフ部、テニス部、フットサル部、ボードゲーム部）、おやつタイム、社内新聞などの社内交流文化
- 業務の変更の範囲
- 会社の定める業務全般
- 就業場所の変更の範囲
- 会社の定める場所（配置転換、出向、転籍の可能性あり）
- 掲載日
- 2026/07/01 06:33（108日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 22:46（1日前）
仕事内容
概要
- 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
- 深層学習モデルの学習には、膨大な計算リソースと長時間を要します。 特に、GPUなどのハードウェアコストや学習完了までのリードタイムの増大が、開発上の主要な課題となっています。 本プロジェクトでは、GPUをはじめとするハードウェアの性能を引き出し、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します。
具体的な職務内容
- 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
- AIモデル高速化の実装
- CPU処理のGPU化
- ボトルネックへの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
- その他、学習パイプライン全体の最適化
従事すべき業務の変更の範囲
- 会社の定める業務全般
プロジェクトのやりがい
- 最先端AIへの挑戦：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リアルタイムに扱える。
- フルレイヤへの関与：モデル設計（上流）から、車載エッジへのデプロイ・MLOps（下流）まで一気通貫で開発に関われる。
- 充実した開発環境：大規模データの学習をストレスなく高速で回せる、豊富なGPUリソース（最先端GPUクラスタ）の使用が可能。
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
この求人は、株式会社フィックスターズ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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