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| 部署・役職名 | 【東京】先進モビリティ機械学習エンジニア |
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特色 最先端のコネクティッドカーや高度運転支援・自動運転車両から収集される膨大なデータを解析し、多様な環境で利用可能なアルゴリズムを開発します。 専門性の高いメンバーの集まる職場で、次世代のモビリティサービスを一緒に実現しませんか。 業務内容 ＜業務の概要＞ モビリティサービス・高度運転支援・自動運転の実現に向けた技術開発をご担当いただきます。 カーシェアリング、ライドシェアリング、自動運転タクシーなど新たなモビリティサービスが進展する中、車両から取得されるCAN（Controller Area Network）データ、位置情報、車外/車内カメラ映像などのデータに機械学習を用いて新たなサービスの実現に貢献します。実際に道路を走行したリアルなデータや課題を元に、クラウドで実行する大きなモデルや車載機で実行する小さなモデルなど、ユースケースに応じて機械学習や統計解析等を用いて研究開発を行っていただきます。 ※当ポジションは、解析アルゴリズムの研究開発を行うデータサイエンティストのチームや解析アルゴリズムの高速化・基盤システム研究を行うチーム等と連携し、最先端の技術開発に取り組んでいただきます。 ■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 ■配属先部署情報 様々な専門性を持ったエンジニア・リサーチャが在籍しており、お互いの知識・経験を教えあい、相互補完しながら能力を高め、開発を行っています。部署全体としては中途採用が多めで、多様なバックグラウンドを持った人がいるので、自動車業界以外の方であっても馴染みやすい雰囲気です。Slackなどのコミュニケーションツールを用いて情報の透明性を高めています。 ■配属先部署のミッションと今後の方向性 クルマをもっと社会の役に立つ存在に進化させるため、世の中の技術進化を積極的に学び、当社が直面する様々な課題を解決するための技術開発を担当しています。課題の全体像をEnd－to－Endで捉え、全体最適を図るため、国内企画部署や海外事業体と連携しながら研究開発を行い、サービスの実現に必要な要件を次世代車両やクラウド基盤の企画に取り込み、全体で整合性が取れるように支援します。 今後はデータ駆動開発を推進し、継続的でタイムリーなサービスアップデートを実現するための技術開発を行っていきます。 ■やりがい 当社が保有する様々な車両データ（CANデータ、位置情報データ、リモートダイアグデータ、車載カメラ画像データ等）と機械学習を組み合わせて、新しいモビリティサービス実現のための研究開発に関わることができます。加えて、実サービスとしてリリースされた後の運用ログを活用したモデルの改善にも関わることができます。 オープンな社外コミュニティでの活動や、研究開発で開発したソフトウェアをオープンソースソフトウェアとして公開することも可能です。 論文執筆や学会発表も推奨しており、AAAI、ACCV、IEEE ITSC等での採択実績があります。 ■PR モビリティサービス・自動運転領域は、自動車業界の企業のみならず、テック系企業の参入により競争が激化していますが、当社には、これまでの自動車開発の経験・パートナー、製造設備、実走のテストコース、ソフトウェアなど多くの資産があります。特に今後の競争で重要となるデータについては、既に世の中に当社のコネクティッドカーが多数、走っており、そのデータはセンターに収集されています。お客様の同意に基づき、プライバシーに配慮した上で、そのデータを活用できるのは当社の強みです。 私たちは、その展開を支えるICT基盤の研究・開発を牽引する立場にあり、研究・開発を推進するための環境を整えています。例えば、研究機材や、実機検証の環境（サーバー、ネットワーク、車両等）は、将来を見据え、大規模なデータの扱いや、先端技術の評価ができる内容・規模になっています。世界をリードするIT関連ベンダーや、日本屈指のICT事業者、OSS等のコミュニティと連携した研究開発体制を構築し、関係を進化させ続けています。 在宅勤務 在宅勤務が可能な職種です。 在宅勤務とオフィス勤務を柔軟に組み合わせた生産性重視の働き方を取り入れています。 採用の背景 収集した車両データの価値を引き出すためには、モビリティサービスのユースケースに沿って、データ解析や機械学習を効果的に活用できる問題に落とし込む必要があり、そのためには実務経験が豊富な機械学習エンジニアが求められています。 |
| 労働条件 |
雇用形態 正社員（期間の定め無し、時間外労働有） 給与 経験、能力等を考慮し、当社規定により支給いたします。 諸手当 超過勤務手当、通勤補助など 昇給・賞与 昇給年1回、賞与年2回 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 土日、この他に会社カレンダーで指定する休日 ※その他、年次有給休暇・特別休暇あり 勤務地 ＜共通＞ 本社（愛知県豊田市）、名古屋オフィス（愛知県名古屋市）、東富士研究所（静岡県裾野市）、東京本社（東京都文京区）、大手町ビル（東京都千代田区）、池袋ビル（東京都豊島区東池袋）、九段ビル（東京都千代田区九段南）、各工場など、国内・海外の各研究開発・生産拠点。 ※職種により初期配属先が異なりますので、各職種の応募内容をご確認ください。 ＜技術職・事務職＞ 将来的に転勤の可能性があります。 ＜業務職＞ 原則として、配属後に住居の移転を伴う転勤はありません。入社後、業務の都合により、下記地区内で異動することがあります。 【本社（豊田市）・名古屋地区採用】 ・本社（愛知県豊田市）・名古屋オフィス（愛知県名古屋市） ・県内各工場（愛知県豊田市、みよし市、碧南市など） ・各事業所（愛知県名古屋市、日進市、東海市、清須市、稲沢市、丹羽郡、海部郡、岐阜県多治見市など） 福利厚生 施設／寮・社宅、スポーツ施設、保養所など 制度／選択型福利厚生制度・従業員持株会制度・財形貯蓄制度など 受動喫煙対策 屋内原則禁煙 研修 OJTを基本に、階層別研修、選択式講座など各種バックアップを行います。 ※[技術系]は技術教育もあります。 保険 雇用保険、健康保険、厚生年金、労災保険 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ＜MUST＞■物理学・数学・コンピュータサイエンス等における修士号以上の保有 ■機械学習を用いた実務経験、または機械学習・AI系モデル開発の実績 ■画像処理、時系列データ処理、自然言語処理のいずれか1つ以上の知識 ■高度なプログラミングスキルを有し、データ解析に適用できること 【歓迎（WANT）】 ＜WANT＞■GPUクラスタを用いた効率的な学習処理の経験 ■機械学習を組み込んだシステムアーキテクチャの設計開発経験 ■機械学習トップカンファレンスの論文読解・実装経験 ■機械学習・推論処理のパフォーマンスチューニング経験 |
| 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 | 2025/12/12 |
| 求人番号 | 6332655 |
採用企業情報
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- メーカー 物流・倉庫 エネルギー
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