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自動運転向け車載AIモデル開発エンジニア
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モデル開発エンジニアの募集。カメラ・LiDAR等のマルチモーダルセンサー情報を統合し、周辺環境認識・行動予測・経路計画を行う最先端AIモデルの開発から、車載エッジ実装に向けた量子化・最適化、MLOpsパイプライン構築まで一気通貫で担当する。Python/PyTorchによる画像認識モデル開発経験が必須で、C/C++・ONNX・TensorRTの経験は歓迎。裁量労働制で、リモートワークは週2日まで可能。
募集内容
- 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
- 次世代車載SoCへの実装を見据えた次世代モデル（BEV、Transformer、End-to-Endモデルなど）の開発を強化
- 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推進
募集内容
- 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：知識蒸留やネットワーク剪定を用いたモデル軽量化、誤認識パターンやエッジケースのデータ分析と学習方法の改良・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
募集内容
- 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
募集内容
- 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
募集内容
- 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/PyTorchによる画像認識モデル開発経験
歓迎する経験
- C/C++, ONNX, TensorRTの利用経験
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
- 夏季休暇
- 年末年始休暇
- 書籍購入支援
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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