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自動運転向け車載AIモデル開発エンジニア
- 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モデルの設計・開発・学習を行い、認識・予測・計画などの深層学習モデルを開発します。車載エッジ実用化に向けた精度改善・モデル軽量化や、車載SoC向けの量子化技術の適用・評価を担当します。データ管理からデプロイまでのMLOpsパイプラインの設計・運用、共通ライブラリやツールの整備・提供も行います。
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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
- ・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・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・特別賞与：年2回・社外常駐手当：4万円/月・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)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・リードエンジニア(裁量労働制)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・ディレクター(管理監督者)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/月社員旅行の旅費・滞在費
- 勤務地
- 東京都港区芝浦1-1-1 BLUE FRONT SHIBAURA TOWER S 31階東京都港区神奈川県横浜市
- 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
- リモートワークについて：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
- カメラ、LiDAR、レーダーなどから得られるマルチモーダルなセンサー情報を統合し、周辺環境の3次元認識、他車の行動予測、自車の経路計画までをリアルタイムに行う最先端のAIモデルの開発を行っています。
- 現在は、次世代車載SoCへの実装を見据えた次世代モデル（BEV(Bird's Eye View)、Transformer、End-to-Endモデルなど）の開発を強化しています。
- 限られたリソース内で認識・予測精度を最大化するため、学習アルゴリズムの改良と、実機（エッジ）制約を考慮した量子化・最適化プロセスをシームレスにつなぐチームの体制構築を進めています。
具体的な職務内容
- 自動運転向け深層学習モデル（認識・予測・計画など）の設計・開発・学習
- 最新の論文（CVPR、ICCV、NeurIPS等）ベースのアルゴリズム調査、プロトタイプ実装、評価
- マルチモーダル（カメラ・LiDAR等）なデータを用いた大規模モデルの学習およびアーキテクチャ最適化
- 車載エッジ実用化に向けた精度改善・モデル軽量化
- 知識蒸留（Knowledge Distillation）やネットワーク剪定（Pruning）を用いた、精度を維持した状態でのモデル軽量化
- 誤認識パターンやエッジケース（夜間、悪天候、稀な障害物など）のデータ分析と、それに基づく学習方法の改良・精度向上
- 車載SoCをターゲットとした量子化（Quantization）技術の適用と評価
- 学習フレームワーク（PyTorch等）から車載向け推論環境（TensorRT等）への最適なモデルエクスポート・変換手法の確立
- MLOpsパイプラインの構築・改善
- データ管理、学習、評価、量子化、デプロイまでを一気通貫で行うCI/CD・CT（継続的学習）パイプラインの設計・運用
- 開発チーム全体が効率的に精度改善のサイクルを回せるような、共通ライブラリやツールの整備・提供
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にリアルタイムで触れることができる。
- 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携われる。
- 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）を利用可能。
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
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