JOB ID:113439
| 給与 | 500万円 〜 1680万円 |
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| 業種 | |
| 勤務地 | 東京都 |
| 業務内容 | 【概要】 自動運転・先進運転支援システム(AD・ADAS)、コックピットの知能化等に関わる大規模なセンサーデータや車載ログの収集・蓄積・整備を支えるクラウドベースのデータ基盤の設計・構築・運用を担っていただきます。 AIモデル開発やサービス実装に向けて、AIモデル学習のための正解データ作成パイプライン(メタデータ生成、オートラベリング、アノテーション等)を整備し、スケーラビリティ、データ品質、セキュリティ、継続運用性等の観点から技術開発と改善を推進していきます。 【主な担当業務】 ■ 自動運転・先進安全運転支援システム(AD・ADAS)、コックピット知能化等に向けた車載データ収集・蓄積基盤の設計・構築・運用 ■ オートラベリングやアノテーション支援のためのメタデータ管理・前処理パイプラインの整備と最適化 ■ 分散処理環境(Spark、Flinkなど)やコンテナオーケストレーション(Kubernetes等)を活用したデータ処理基盤の開発・運用 ■ 蓄積データをAI学習へ接続するためのデータ抽出・変換・バッチ処理の自動化 ■ 正解データ作成支援ツール・管理UI・社内向けSDKなどの設計・運用 ■本求人の想定役割:メンバー・チームリーダー・マネージャー |
| 応募資格 | <MUST> ■ ソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアとしての大規模なAI・機械学習システム開発・運用経験(5年以上) ■ 機械学習・深層学習フレームワーク(PyTorch、TensorFlow等)を用いた開発経験(5年以上) ■ 分散コンピューティングやGPU活用に関するシステム設計・実装経験 ■ Docker/Kubernetes等を用いた機械学習インフラ基盤の構築・運用経験 ■ Python/C++等による性能最適化(推論高速化等)の実務経験 ■ CUDAやPTX等のチューニングによるAIモデルの学習・推論高速化・効率化の実務経験 <WANT> ■ AIモデルのエッジ実装・推論最適化の経験(量子化、蒸留、ハードウェア最適化等) ■ マルチモーダルAIの学習に関するパイプライン構築・運用経験 ■ クラウド環境での機械学習インフラ開発・運用経験(AWS/GCP/Azure等) ■ ストレージ・ネットワークに関する知識(分散ファイルシステム、高速データ転送等) ■ データサイエンティスト・アプリ開発者との協業経験 ■ 技術リーダーとしてのマネジメント経験 |
| 福利厚生 / 待遇 | 【在宅勤務について】 職場の上司の承認のもとで在宅勤務が可能です。在宅率には個人差がありますが、ほぼ全員が利用しています。 リモートワークの導入が進んでおり、普段のソフトウェア開発や一部の試験はオンライン上で実施しています。規模の大きな試験は工場に出張して実施することもあります。 |
| 勤務時間 | 8:00~17:00、8:30~17:30、8:45~17:45(休憩1時間) ※部署により異なります ※部署によりフレックスタイム制あり |
| 休日休暇 | -- |