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MLエンジニア

年収： 800万～ 1000万

ヘッドハンター案件

部署・役職名	MLエンジニア
職種	データサイエンティスト SE（制御・組み込み系）
業種	自動車・自動車部品機械
勤務地	東京都
仕事内容	【当事業部の役割】当社のLabは、当社の車のあらゆる道路での安全性を高めていく事を目的に、 2020年12月に新たに渋谷の地にオープンしました。当社のコアテクノロジーのステレオカメラの画像認識に、 AIをはじめとした最先端技術を融合していく事で新たな技術革新を生み出していきます。新しい技術を世の中に役立てたいといった方、技術を進化させることに喜びを感じられるような方に、チームに加わっていただけることを期待しております。【事業部のビジョン】リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年死亡交通事故ゼロ※」を目指し、新時代でも安心と愉しさで選ばれる存在となることを目指しております。 ※当社車乗車中の死亡交通事故および当社車との衝突による歩行者・自転車等の死亡交通事故ゼロを目指す。【職務内容】 MLライブラリを用いた物体検出、道路環境認識、depth/motion推定、車両制御といったモデルの構築、学習、評価、モデルのデプロイまでお任せします。計算リソースで、最大効果を得るため、マルチタスク化、エッジデバイスへの最適化、商品性向上のための機能特化も含めて検討することで、エンジニアとして、幅広い経験を積むことが出来るポジションです。【主要な開発テーマ】・Segmentation ・3D Vehicle Detection ・VRU Detection ・Debris Detection ・General Object Detection ・stereo/mono depth estimation ・opticalflow estimation ・object tracking ・path prediction 【使用するツール】・開発言語：Python, C/C＋＋・OS：Windows, Linux ・MLライブラリ：TensorFlow ・コンテナ：Docker ・クラウド：GCP ・その他：GitLab , Confluence, jira, Teams など【身に着けることが出来るスキル】完成車メーカーであるため、机上での研究だけではなく、実際に車両でAIを動かして実験するなど、直接商品をお届けするエンドユーザーを意識した開発を行っています。私たちには30年以上に及びステレオカメラの画像認識アルゴリズムを内製開発してきた経験があり、業界の先駆者です。最先端の研究動向を調査しながら業務を進めるため、常に最先端の技術に触れながら、とことん技術にこだわる一流の専門家と一緒にスキルを磨くことができます。【働く環境について】研究に必要な物は基本的に自由に利用できます。ハイスペックデスクトップ環境（例：GeForce RTX 4080搭載PC、5Kモニタ）オンプレミス計算環境（例：NVIDIA A100搭載マルチGPUサーバーなど）クラウドコンピューティング環境（例：GCP）など海外主要学会への発表/聴講、海外サプライヤやメーカとの協議、世界中の環境での評価など、グローバルに活躍する機会があります。そのほかにも当社のLabはエンジニアの方が集中してアウトプットを高められるよう、エンジニアファーストの環境を目指し続けています。【変更の範囲】会社の定める業務（※）（※）業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。
労働条件	■雇用形態：正社員 ■勤務時間　フレックスタイム制、標準労働時間8H 標準労働時間帯 9:00～18:00（本社/Lab/休憩1時間） 8:00～17:00（事業所/休憩1時間） ■休日・休暇：年間休日121日完全週休2日制/土日、GW、夏季休暇、年末年始休暇、有給休暇※、特別休暇、慶弔休暇、産前産後休暇育児休暇（子が満2歳到達後の4月末まで）、介護休業　 ※有給休暇取得率：93.4％（2024年度実績） ■処遇・想定年収：550万円以上 ※想定年収は、時間外手当30時間/月を含んだ例。経験、能力を考慮の上、決定 ※年収事例 ★25歳 610万円/大卒、時間外手当（30時間/月）含む ★30歳 740万円/大卒、時間外手当（30時間/月）含む ★35歳 860万円/大卒、時間外手当（30時間/月）含む　・賃金形態：月給制　月給267,000円以上・通勤手当：会社規定に基づき支給・時間外手当全額支給・昇給：年1回・賞与：年2回2025年度実績6.3ヶ月（2026年度予定5.4ヶ月）・試用期間：2ヶ月 ■福利厚生・退職金あり・社会保険完備（健康/厚生年金/雇用/労災）・寮、社宅あり・公的資格取得・自己啓発（通信教育等）支援・住宅預金、企業年金制度・持ち株会制度・財形貯蓄制度・食堂施設・カフェテリアプラン（住宅補助等選択可）＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝育児支援制度として、ライフイベントごとに「子育て応援祝金」を支給いたします！＜支給額（お子さんお一人あたり＞出生時：50万円小学校入学時：50万円中学校入学時：100万円高校入学時：100万円高校卒業時：100万円＜支給タイミング＞出生時：出生時期・申請時期に応じて夏季賞与または年末賞与小学校入学時：満6歳になる年度の年末賞与中学校入学時：満12歳になる年度の年末賞与高校入学時：満15歳になる年度の年末賞与高校卒業時：満18歳になる年度の年末賞与 ★ライフイベント時に在籍し、賞与支給対象であること等諸条件ありリファレンスチェックに関して ※必要に応じて、選考を通じてご承諾を得たうえで第三者にリファレンスチェックを依頼することがあります
応募資格	【必須（MUST）】【必須要件】・TensorflowなどのMLライブラリを使用しモデル実装・評価の経験・ML、Computer Visionに最低限必要な基礎的な統計、数学の知識・Pythonでビッグデータ加工、分析などを容易に行うことが出来るスキル・画像またはLidarによる認識アルゴリズムの開発経験【歓迎（WANT）】【歓迎要件】・組み込み機器向けのC/C＋＋言語のプログラム経験・マルチタスクネットワークの構築、学習、管理を行った経験・汎化性を上げるためにdata augmentation、教師なし学習などの工夫を追求した経験・鳥瞰図、3D空間における認識モデルを構築し精度、効率を追求した経験・MLモデルをプロダクト、サービスとして展開、運用した経験・MLモデルをエッジデバイス上でリアルタイム処理するためにquantize,pruning, network architecture searchなど行った経験・MLモデルをGPU以外のFPGAなどの半導体に最適化した経験・CVPRなど海外の学会での発表経験・Kaggle等コンペティションでの上位レベルとなった経験【求める人物像】・自ら進んで新しい技術開発に携わることが出来る方・失敗を恐れず、挑戦することが出来る方【備考】ご応募の際、対外的にわかる成果（学会発表、論文執筆、特許出願、KaggleやAtcoderなどの結果、githubやQiitaなどのアカウント）をお持ちであれば、記載をお願いします。
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	2026/05/29
求人番号	8477283

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