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【393】_TE_【栃木勤務】MLエンジニア/アーキテクト（画像認識・深層学習）※自動運転・運転支援領域

年収：800万 ～ 1100万

ヘッドハンター案件

部署・役職名 【393】_TE_【栃木勤務】MLエンジニア/アーキテクト（画像認識・深層学習）※自動運転・運転支援領域
職種
業種
勤務地
仕事内容 【具体的には】※ご経験/スキルに合わせ詳細業務を決定します
世界初レベルの自動運転・運転支援システム実現に向けて重要となる、コンピュータビジョン・機械学習モデルの設計・学習・評価・実装までを一貫して担っていただきます。エッジデバイス向けのモデル開発のみならず、ワールドモデル等の基盤モデル領域も含めた要素研究や学習手法の開発など、研究開発フェーズから「実車搭載・量産・運用」を見据えたモデル開発や学習手法の構築、評価がミッションです。
・End－to－End（E2E）の自動運転/運転支援向けモデルの設計・実装
・VLA/ワールドモデル等の自動運転・運転支援領域への応用研究・実装
・機械学習モデルの学習に関するアルゴリズム開発
・E2Eモデルのアプリケーション
・推論モデルを車両ECUへ適用するための最適化軽量化・高速化（Pruning,Quantization等）
※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。
尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
※専門性や適性、会社ニーズなどを踏まえ、会社が定める業務への配置転換を命じる場合があります。
【開発ツール】
Python,C＋＋,PyTorch,TensorFlow,Docker,Kubernetes,AWS/GCP,Git/GitHubEnterprise等
労働条件 契約期間：期間の定め無
使用期間：有（6ヶ月）
就業時間：8:30～17:30（休憩1時間）
休日：週休2日制（休日は土日のみ）
残業：有（平均月20.7時間）
社会保険：健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険
屋内の受動喫煙対策：屋内禁煙、屋内原則禁煙（喫煙室あり）
応募資格

【必須（MUST）】

【求める経験・スキル】
以下いずれかの知識・経験をお持ちの方
●PyTorch等のフレームワークを使用した画像認識・予測・行動判断などのモデル開発経験
●強化学習/模倣学習などの学習アルゴリズム開発経験
●機械学習モデルを活用したアプリケーション開発経験
●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験

【歓迎（WANT）】

【上記に加え、あれば望ましい経験・スキル】
●クラウド（AWS/GCP/Azure）での学習環境構築経験
●モデル最適化・高速化の知見
●機械学習関連（画像認識/強化学習等）コンペティションでの入賞経験

リモートワーク

可

「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります
受動喫煙対策

屋内禁煙
更新日 2026/01/30
求人番号 4506031

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

  • 3.11
    ?
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    • 東京都
    • 東邦大学
  • メーカー
    • 自動車産業のOEM,Tier1を中心にスカウト活動をしております。自動車産業はCASEと言われる100年に1度の大変革期であり、自動車業界は大変な人手不足となっております。キャリアコンサルティングの知見を活かして求職者の皆様のキャリアアップのお手伝いをさせていただければ幸いです。
    • (2024/04/09)

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