社名
社名非公開
職種
システム開発(組み込み・ファームウェア・制御系)
業務内容
本ポジションでは、AI/MLOps全般に関する知見と技術力を活かし、これらの機能の開発・改善・運用をリードできるエンジニアを募集します。【業務内容】以下のいずれか、または複数の領域における開発・運用をご担当いただきます(ご経験やご志向に応じて担当範囲を決定します):- Active Learning基盤の構築・運用- シーン理解(Scene Description)基盤の構築・運用- オートラベリング(Autolabeling)基盤の構築・運用- 生成AIを活用したデータ生成・加工基盤の開発- AIロバスト性向上のためのDomain Adaptation技術の研究・実装- 類似データ検出システムの開発・運用- 自動データ品質評価・検知システムの開発・運用- Co-MLOpsプラットフォーム上で動作するEnd-to-End型AIモデルの開発(Reference AIなど)#LI-Hybrid#LI-KN
...
求められる経験
<必須スキル>
1:AI技術開発のうち、以下の全てにおける業務経験があること
- Python、C++、Go などによるソフトウェア開発経験
- 機械学習や深層学習を活用したプロジェクトの実務経験・学習用データセットの構築経験
2:以下のうち1つ以上の技術に精通していること
- C++, ROS, ROS 2, Python, Go
3:日本語/英語でのコミュニケーションスキル
4:LinuxおよびGit等を用いた開発経験
<歓迎スキル>
▼ 機械学習・AI開発に関する経験・知識
- データ改善による機械学習モデルの精度向上経験
- 学習データの構築・アノテーション品質管理の実務経験
- Active Learning、AutoLabel、Panoptic Segmentation などの実装経験
- Foundation Model や 生成AI(Diffusion Model、LLM など)に関する知見
- Kaggle 等のコンペティションにおける入賞実績
▼ センサ・認識技術に関する経験
- LiDAR センサデータを用いた開発経験
- LiDAR、カメラ、RADAR、GNSS、IMU などを用いたアルゴリズム開発・センサフュージョンの経験
- センサーデータの収集や物理特性に関する知識
- 自己位置推定技術の開発経験
- 自動運転、ADAS、ロボティクス分野での開発経験
- 自動車関連企業における認識技術の開発経験
▼ プラットフォーム・基盤構築の経験
- MLOps 基盤の構築・運用経験
- 大規模ソフトウェア・プロダクトの開発経験
- Docker、Kubernetes 等を用いたコンテナ環境の構築・運用経験
- 大規模データ処理基盤(Kafka、Spark、Dask など)の運用経験
- AWS などのクラウド環境の構築・運用経験
▼ その他
- OSS(オープンソースソフトウェア)への貢献実績
- チームメンバーやバックオフィスとの円滑なコミュニケーション能力
- 問題を自発的に発見・分析し、主体的に解決へ導く姿勢
<求める人物像>
- 自ら課題を見つけ、解決に向けて周囲を巻き込んで推進できる方
- コミットメントが高く、成果にこだわって粘り強く業務を推進できる方
- AI技術を社会実装したいという強い意志をお持ちの方
- 技術の選定・改善をリードし、プロダクトの品質向上に貢献できる方
- 新しい技術に対して学習意欲が高く、自発的に行動できる方
- チームとの協調を重視し、オープンなコミュニケーションができる方
保険
健康保険,厚生年金保険,雇用保険,労災保険
待遇・福利厚生
・各種保険完備(労災保険 雇用保険 厚生年金 健康保険)
・通勤手当支給(社内規定に準ずる)
・ライフサポート(育児休暇や介護休暇、時短勤務など)
休日休暇
日曜日,土曜日,祝日
休日:完全週休二日制(土曜日・日曜日)、国民の祝祭日 夏期休暇:3日(7月~9月の間で各自取得) ※当年7月8月入社の場合を除く 年末年始:6日 ※元日を含み会社カレンダーによる
給与
年収700 ~ 1,600万円
賞与
-
雇用期間
期間の定めなし
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社名
社名非公開
職種
システム開発(組み込み・ファームウェア・制御系)
業務内容
本ポジションでは、AI/MLOps全般に関する知見と技術力を活かし、これらの機能の開発・改善・運用をリードできるエンジニアを募集します。【業務内容】以下のいずれか、または複数の領域における開発・運用をご担当いただきます(ご経験やご志向に応じて担当範囲を決定します):- Active Learning基盤の構築・運用- シーン理解(Scene Description)基盤の構築・運用- オートラベリング(Autolabeling)基盤の構築・運用- 生成AIを活用したデータ生成・加工基盤の開発- AIロバスト性向上のためのDomain Adaptation技術の研究・実装- 類似データ検出システムの開発・運用- 自動データ品質評価・検知システムの開発・運用- Co-MLOpsプラットフォーム上で動作するEnd-to-End型AIモデルの開発(Reference AIなど)#LI-Hybrid#LI-KN
求められる経験
<必須スキル>
1:AI技術開発のうち、以下の全てにおける業務経験があること
- Python、C++、Go などによるソフトウェア開発経験
- 機械学習や深層学習を活用したプロジェクトの実務経験・学習用データセットの構築経験
2:以下のうち1つ以上の技術に精通していること
- C++, ROS, ROS 2, Python, Go
3:日本語/英語でのコミュニケーションスキル
4:LinuxおよびGit等を用いた開発経験
<歓迎スキル>
▼ 機械学習・AI開発に関する経験・知識
- データ改善による機械学習モデルの精度向上経験
- 学習データの構築・アノテーション品質管理の実務経験
- Active Learning、AutoLabel、Panoptic Segmentation などの実装経験
- Foundation Model や 生成AI(Diffusion Model、LLM など)に関する知見
- Kaggle 等のコンペティションにおける入賞実績
▼ センサ・認識技術に関する経験
- LiDAR センサデータを用いた開発経験
- LiDAR、カメラ、RADAR、GNSS、IMU などを用いたアルゴリズム開発・センサフュージョンの経験
- センサーデータの収集や物理特性に関する知識
- 自己位置推定技術の開発経験
- 自動運転、ADAS、ロボティクス分野での開発経験
- 自動車関連企業における認識技術の開発経験
...
▼ プラットフォーム・基盤構築の経験
- MLOps 基盤の構築・運用経験
- 大規模ソフトウェア・プロダクトの開発経験
- Docker、Kubernetes 等を用いたコンテナ環境の構築・運用経験
- 大規模データ処理基盤(Kafka、Spark、Dask など)の運用経験
- AWS などのクラウド環境の構築・運用経験
▼ その他
- OSS(オープンソースソフトウェア)への貢献実績
- チームメンバーやバックオフィスとの円滑なコミュニケーション能力
- 問題を自発的に発見・分析し、主体的に解決へ導く姿勢
<求める人物像>
- 自ら課題を見つけ、解決に向けて周囲を巻き込んで推進できる方
- コミットメントが高く、成果にこだわって粘り強く業務を推進できる方
- AI技術を社会実装したいという強い意志をお持ちの方
- 技術の選定・改善をリードし、プロダクトの品質向上に貢献できる方
- 新しい技術に対して学習意欲が高く、自発的に行動できる方
- チームとの協調を重視し、オープンなコミュニケーションができる方
保険
健康保険,厚生年金保険,雇用保険,労災保険
待遇・福利厚生
・各種保険完備(労災保険 雇用保険 厚生年金 健康保険)
・通勤手当支給(社内規定に準ずる)
・ライフサポート(育児休暇や介護休暇、時短勤務など)
休日休暇
日曜日,土曜日,祝日
休日:完全週休二日制(土曜日・日曜日)、国民の祝祭日 夏期休暇:3日(7月~9月の間で各自取得) ※当年7月8月入社の場合を除く 年末年始:6日 ※元日を含み会社カレンダーによる
給与
年収700 ~ 1,600万円
賞与
-
雇用期間
期間の定めなし
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