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【180】_TE_【大宮勤務】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： 1000万 ～ 1100万 ?

ヘッドハンター案件

部署・役職名 【180】_TE_【大宮勤務】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/GitHub Enterprise 等



【魅力・やりがい】

私たちのミッションは、世界に先駆けた自動運転・運転支援システムを開発し、世界で最も安全な車を提供することです。

本ポジションでは、最先端のAI研究を「論文や机上の環境」ではなく、実車へ適用して動かし、その先には数百万台規模の量産車に搭載、世界中の人命を守る技術として社会実装するダイナミズムを味わえます。MLOpsやクラウド活用など、モダンな開発環境への変革期にあり、技術選定から裁量を持って携わっていただけます。
労働条件 ■正社員

■想定年収
570万円～1,040万円（時間外勤務手当30時間/月含む）

■給与改定：年1回（6月）
■賞与：年2回（6月、12月）
■勤務時間：8時間（標準労働時間8:30～17:30）
※事業所/職場によりフレックスタイム制適用
※休憩時間：原則1時間


【キャリア採用入社者の年収例】
・メンバークラス　約660万円（月給約30万円）
・チームリーダークラス　約820万円（月給約37万円）
・係長クラス　約960万円（月給約44万円）
・管理職
　例1:約1,290万円（課長相当ポジション）
　例2:約1,870万円＋株式報酬制度（部長相当ポジション）
※管理職以外：時間外勤務手当（30h/月）・賞与含む
※管理職：賞与含む

【休日休暇】
・週休2日制（弊社カレンダーによる）
・長期休暇あり（GW、夏季、年末年始）
・年間休日121日
・平均有休取得日数18.5日（2022年）
・年次有給休暇…16日～20日/年　※勤続年数に応じて付与
・慶弔休暇（結婚休暇：6日、忌引休暇：1～7日　※続柄に応じて付与）
・特別休暇

【福利厚生】
・キャリア形成の支援
・能力開発の支援
・居住・通勤の支援　等
当社は長年に渡って福利厚生の改善と充実を続けており、日本でもトップクラスと言える水準の内容を揃えています。ここでは主要な制度をご紹介します。
詳細はお問い合わせください

【社宅】
キャリア採用での入社時の入居条件
現在の住居からの通勤が難しい場合
（公共交通機関や車等の実乗車が1.5時間以上、または直距離50Km以上）
現在の会社で社宅・寮に入居している場合
入居期限

3年（最長5年）
社宅料の目安

1DK···8,000円～15,000円程度
2DK···15,000円～25,000円程度

【独身寮】
原則28歳未満の新入社員および転勤者の方には、各事業所の近くに独身寮を用意しています。基本的に一人一部屋で、社宅と同じく少ない自己負担額で住むことができます。寮のない事業所では、寮に準じた社宅を会社が手配する場合もあります。

【住宅手当・家賃補助】
社宅もしくは独身寮に住んでいない方に対しても、一定の条件に従って住宅手当・家賃補助を支給しています。

【通勤手当】
公共交通機関・自家用車など通勤の手段に関わらず、実際に発生する費用を通勤手当として支給します。一定の条件を満たしていれば、新幹線による通勤も可能で、その費用も実費で支給されます。
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



【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



【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深層学習（CNN/Transformer等）を用いた画像認識・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

●Python, C＋＋等によるプログラミングスキル

●論文の内容を理解し、実装および再現・分析経験レベルの基礎理論理解

●PyTorch, TensorFlow等のフレームワーク使用経験



【上記に加え、あれば望ましい経験・スキル】

●Docker/Kubernetes等のコンテナ技術の利用経験

●クラウド（AWS/GCP/Azure）での学習環境構築経験

●モデル最適化圧縮・高速化（TensorRT等）の知見

●画像処理機械学習関連（画像認識/強化学習等）コンペティション（Kaggle等）での上位入賞経験

【歓迎（WANT）】

【求める人物像】以下の想い・適性をお持ちの方

●世界初の技術を創り出し、世の中に貢献したいという想い

●世の中の事故をなくしたいという想い

●クルマを通し、お客様に新たな価値を提供したいという想い

●新しいことにチャレンジしたいという想い

●高い目標を掲げてやりきるエネルギー

●グローバルで活躍したいという志

●自分の考えを積極的に発信し、周囲を巻き込んで課題解決の最良手段を見出せる力

●様々な関係者と明るくやりとりできるコミュニケーション力

なし
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 2026/07/17
求人番号 8132617

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

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