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| 部署・役職名 | 車載AI技術開発 AIエンジニア |
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＜業務内容＞ – 車が自ら考え、学習し、進化するための車載AIをつくる あなたには、車載AIの中核となるViT/VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI,LLM/SLMを含む車載AIエージェントの全体設計、およびクラウド連携基盤の開発をリードしていただきます。 ✦ 具体的な業務 車載AIのアーキテクチャ設計 ViT／VLMなどのビジョンモデル、マルチモーダルAI、LLMエージェントを含む車内AI全体の設計。推論・判断・制御・UX連携までを見据えた仕様策定 AIモデルの開発・学習・最適化（MLOps基盤構築） データ収集・前処理・学習・評価の設計。蒸留・量子化・推論最適化などエッジ実装を前提としたモデル高度化。実験管理・モデルバージョニング・自動評価環境の構築。 車載データ収集・活用基盤の構築。画像／音声／車両データの収集と分析。市場データを活用したデータ分析基盤やActiveLearning基盤の構築。 クラウド連携AI基盤の設計・運用、クラウド上での学習パイプライン設計、CI/CD・OTA連携を含むDevOps環境構築 実車評価・改善サイクルの推進。ソフト・ハード・クラウド横断での仕様調整。実車検証による性能評価と改善。 最新AI技術の探索と知財創出。最新アルゴリズム動向調査。車載適用検討および特許創出。世の中のAI関連技術の探索と車載への適用検討 ＜やりがい＞ 量産車に搭載されるAIを企画から実装・運用まで一貫して担い、社会に直接価値を届けられます。 クラウド×エッジを横断し、学習・最適化・OTAまで回せるフルスタックでのAI開発力が身につきます。 大手企業ならではの大量の市場データを活用したAI開発や、DevOps／MLOpsにより、進化し続けるAI基盤を構築できます。 車載コンピュータや多様なセンサと連携し、実世界制約下での高度な推論最適化に挑戦できます。 UX起点で継続的に進化するSDVアーキテクチャに関われる点が技術的優位性です。自らの技術が数万・数百万台規模で社会実装されるスケール感が大きな魅力です。 ＜募集背景＞ 当社は「基盤AI」時代の知能化車両基盤づくりを加速 自動運転／ADAS／コックピット領域ではAI活用が急速に拡大しています。 同時に、車載AIには学習し続ける仕組みが不可欠となりました。 そのために： ViT/VLMなどのビジョンモデル LLM/SLMを活用したAIエージェント MLOps/データ分析基盤 クラウド連携基盤 AI向け車載ソフトアーキテクチャ これらを統合して構築する専門チームを拡大中です。 ＜職場情報＞ ①組織ミッションと今後の方向性 制御システム開発部は、クルマ軸（ADAS/AD次世代システム）製品領域と、ヒト軸（コックピットやキャビン内乗員側監視システム）製品領域をスコープとした先行開発を担う部署です。 先行開発というポジション特性上、スピード感を維持しながら、後工程である量産開発に繋がる業務品質の維持確保の両立がチャレンジングな課題となります。 業務領域はシステム開発・ソフトウェア開発に加え、AI（人工知能及び機械学習）の利用もスコープであり、幅広い業務ドメインで活躍頂けます。 ②組織構成（年齢層/人数規模）、キャリア入社者比率/前職業界、在宅勤務利用率 ◎部としては約150名の組織です ◎キャリア入社比率は 約25％ 家電メーカーや半導体メーカーからの入社者が多く在籍しています。 当社は、業務プロセスや社内ルールなどが整備されているという声を聞きます。 一方で新たな視点や技術力で業務プロセスの改廃が期待されています。 ◎勤務地は、東京・愛知があり、リモート勤務を併用し、場所にとらわれない形で業務を推進できます。 |
| 労働条件 |
■雇用形態 正社員 ■勤務時間 ＜労働時間区分＞ フレックスタイム制 コアタイム：10:30～14:45 休憩時間：60分 時間外労働有無：有 ＜標準的な勤務時間帯＞ 9:00～18:00 ＜その他就業時間補足＞ ※上記は標準労働時間です。 ・フレックス有り ・男性育休も支援 ・在宅勤務可 ■休日 完全週休2日制（休日は会社カレンダーによる） 年間有給休暇10日～20日（下限日数は、入社半年経過後の付与日数となります） 年間休日日数121日 土曜、日曜、GW・夏季・年末年始休暇（各10日程度）、その他 年次有給休暇、やすらぎ休暇、リフレッシュ休暇、子の看護休暇、介護休暇、ボランティア休暇など ■福利厚生 通勤手当、家族手当、住宅手当、寮社宅、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、退職金制度 ＜各手当・制度補足＞ 通勤手当：※会社規定による 家族手当：福利厚生その他欄参照 住宅手当：※会社規定による/引っ越し手当 寮社宅：独身寮、社宅あり 社会保険：補足事項なし 退職金制度：DB、DC、退職一時金の3つの制度あり |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 ＜MUST要件＞データ分析・機械学習関連：Python による開発経験（1年以上）、使用ライブラリ：NumPy、Pandas、Plotly、scikit－learn、statsmodels、Optuna など、統計的手法を用いたデータ分析とアウトプットが可能な人。モデル開発経験（1年以上）、設計・学習・評価・デプロイまで一連の工程に対応可能な人 開発ツール：Git/GitHub、コンテナ（Docker・Kubernetes）、CI/CD などの一般的な開発ツールを一通り使える人、機械学習パイプラインの構築・運用、MLflow、Kubeflow などを用いた実験管理が可能な人。アルゴリズム理解、回帰・分類・時系列などの基本的アルゴリズムを理解し、モデルの作成・選定・チューニングが可能な人。深層学習関連、開発経験（1年以上） PyTorch、TensorFlow、Keras などのフレームワークでスクラッチ実装が可能な人。画像認識やマルチモーダルモデル、最適化・強化学習の実装経験があれば尚可 。LLM 系ライブラリの活用できる人。Hugging Face、OpenAI、LangChain など プロンプトエンジニアリングおよび RAG の実装経験がある人 インフラ関連：AWS、Azure、GCP などのクラウド環境で上記の環境構築・実装が可能。 ・人工知能、情報処理の基礎知識（大学院卒業レベル） 【歓迎（WANT）】 ＜WANT要件＞下記のいずれかの知識／経験を保有している方 ・最新の機械学習/AI技術に関する研究分野に精通していること ・AD/ADASの製品開発経験 ・Cockpitの製品開発経験 ・自動車の電子プラットフォームの開発経験 ・自動車業界での開発経験 |
| 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 | 2026/04/10 |
| 求人番号 | 8021453 |
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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