AI/MLエンジニア（edgeRX Platform）

お任せする職務内容

1. 1クラウドMLパイプライン（SensEI ML）において、センサ時系列データの異常検知モデルの開発・改善を担当する
2. 2モデル学習・評価・バージョン管理・デプロイのMLパイプライン構築・運用を行う
3. 3モデル評価用データセットの設計・データ収集、モデル精度・再現性・スケーラビリティの継続的改善を進める
4. 4エッジAIモデル統合として、クラウドMLモデルをstatic libに変換しセンサFWへOTA統合するワークフローを開発・維持する
5. 5エッジ動作に向けたモデル軽量化・メモリフットプリント最適化、FWチームと連携したモデル統合テスト・検証を行う
6. 6Vision AOIシステムとして、顧客AOIシステムの要件理解からSecondary/Primary判定システムのシステム統合設計を行う
7. 7顧客提供画像データを用いた画像モデルの学習・チューニング・評価、過剰検出抑制のためのモデル最適化・閾値調整を行う
8. 8グローバルエンジニアリングチーム（US）との技術連携・仕様調整を行う

組織のミッション

1. 1Edge AI BDはTDKグループの成長領域として、センサデバイスを起点としたエッジAIソリューション事業の創出・拡大を担う
2. 2TDKのセンサ技術を強みに、エッジ側の信号処理・特徴量抽出・AI推論を組み合わせたプロダクトを実現する
3. 3製造業を中心とした産業分野で、設備状態可視化・異常兆候検知・予知保全のユースケースを通じて顧客課題を解決する
4. 4TDK SensEI Japan Unit Engineering Departmentは、エッジAIセンサモジュールおよび関連ソリューションの設計・開発・量産化を担う
5. 5センサデバイス、組込みFWからAIアルゴリズム、クラウドアプリケーションまで一体で設計し、産業現場で安定使用される品質を実現する
6. 6グローバルの開発・生産拠点（米国・中国等）と連携し、量産・実運用フェーズまで見据えた開発を推進する

募集背景

1. 1TDK SensEIでは産業用IoT・予知保全プラットフォーム「edgeRX」のAI/ML機能を急速に拡張している
2. 2クラウドMLパイプライン・エッジAI・Visionシステムの3領域で自走できるAI/MLエンジニアの確保が課題
3. 3SensEI MLパイプラインの性能改善に加え、センサFWへのエッジAIモデル統合、Vision AOIシステムへの展開が広がっている
4. 43領域を横断的に担える人材の重要性が高まっている

働き方

1. 1残業時間は月10時間前後
2. 2在宅勤務は業務内容に応じ比較的自由に選択可能
3. 3フレックスタイム制度あり
4. 4年に数回程度国内顧客先への出張、USグローバルチームとの海外出張の可能性がある

当業務の魅力点・応募者にとってのベネフィット

1. 1クラウドML・エッジAI・Vision AIの3領域を産業用IoTの文脈で同時に扱える希少なポジション
2. 2PoCやR&Dに留まらず、製造現場で実際に稼働するシステムとしてAIの社会実装に携われる
3. 3グローバルエンジニアチームと連携しながらAI/ML専門性を磨き、システム全体を俯瞰した設計力・判断力を身につけられる
4. 4将来的にはAI/ML技術の設計方針策定やモデルアーキテクチャの意思決定など、プロダクトを技術面から牽引する役割が期待される
5. 5配属先にはML・クラウド・FW・ハードウェアなど多様な専門性を持つメンバーが在籍し、職種の垣根を越えたコラボレーション文化がある
6. 6年次・役職に関わらず技術提案を歓迎する風土があり、新しいモデルや手法を積極的に試せる
7. 7USグローバルチームと日常的に技術連携し、最新のAI研究を実務に素早く取り入れられる
8. 8OJTを通じてedgeRXのデータ・モデル・評価フローを段階的に把握でき、定期的な技術レビューでMLスキルの継続的向上をサポートする
9. 9論文・カンファレンス等のキャッチアップも奨励され、フレックスタイム・ハイブリッドワーク制で長期的に専門性を高められる

応募資格（必須）

• 機械学習モデルの開発・評価・デプロイの実務経験（2年以上）
• Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow または PyTorch）の実務経験
• 時系列データまたはセンサデータを用いた異常検知・分類モデルの開発経験
• MLパイプラインの構築・運用経験（学習・評価・バージョン管理・デプロイ）
• 英語での技術コミュニケーション能力（ドキュメント読解・グローバルチームとの連携レベル）（目安：TOEIC 600/CEFR B1）

歓迎する経験

• MLモデルの軽量化・最適化経験（ONNX、量子化、プルーニング等）
• AWS SageMaker等のクラウドML基盤の利用経験
• MLOpsツールの経験
• エッジデバイスへのモデルデプロイ経験（TFLite、ONNX Runtime等）
• Computer Visionモデルの開発経験（画像分類・検出・セグメンテーション）
• AOI・画像検査システムの業務経験

待遇・福利厚生

• 中途研修等
• 事業部別教育制度
• 住宅資金等各種融資
• 厚生年金基金
• 定年65歳
• 屋内全面禁煙
• 財形貯蓄制度
• 退職金制度
• 通信教育
• 通勤費（上限あり）

求めるスキル・経験