転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録（無料）が必要です
最先端の自動運転向け深層学習モデル開発から、車載エッジ実装までを牽引するAIエンジニア
採用企業案件
株式会社フィックスターズ
-
- 資本金554百万円
- 会社規模101-500人
- ソフトウエア
| 部署・役職名 | 最先端の自動運転向け深層学習モデル開発から、車載エッジ実装までを牽引するAIエンジニア |
|---|---|
| 職種 | |
| 業種 | |
| 勤務地 | |
| 仕事内容 |
＜概要＞ 自動運転向け車載AIモデル開発 ＜プロジェクト概要＞ カメラ、LiDAR、レーダーなどから得られるマルチモーダルなセンサー情報を統合し、 周辺環境の3次元認識、他車の行動予測、自車の経路計画までをリアルタイムに行う最先端のAIモデルの開発を行っています。 現在は、次世代車載SoCへの実装を見据えた次世代モデル（BEV(Bird's Eye View)、Transformer、End-to-Endモデルなど）の開発を強化しています。 限られたリソース内で認識・予測精度を最大化するため、学習アルゴリズムの改良と、実機（エッジ）制約を考慮した量子化・最適化プロセスをシームレスにつなぐチームの体制構築を進めています。 ＜具体的な職務内容＞ ・自動運転向け深層学習モデル（認識・予測・計画など）の設計・開発・学習 最新の論文（CVPR、ICCV、NeurIPS等）ベースのアルゴリズム調査、プロトタイプ実装、評価 マルチモーダル（カメラ・LiDAR等）なデータを用いた大規模モデルの学習およびアーキテクチャ最適化 ・車載エッジ実用化に向けた精度改善・モデル軽量化 知識蒸留（Knowledge Distillation）やネットワーク剪定（Pruning）を用いた、精度を維持した状態でのモデル軽量化 誤認識パターンやエッジケース（夜間、悪天候、稀な障害物など）のデータ分析と、それに基づく学習方法の改良・精度向上 ・車載SoCをターゲットとした量子化（Quantization）技術の適用と評価 学習フレームワーク（PyTorch等）から車載向け推論環境（TensorRT等）への最適なモデルエクスポート・変換手法の確立 ・MLOpsパイプラインの構築・改善 データ管理、学習、評価、量子化、デプロイまでを一気通貫で行うCI/CD・CT（継続的学習）パイプラインの設計・運用 開発チーム全体が効率的に精度改善のサイクルを回せるような、共通ライブラリやツールの整備・提供 ＜従事すべき業務の変更の範囲＞ 会社の定める業務全般 ＜プロジェクトのやりがい＞ ・最先端AIへの挑戦：BEVやTransformerなど、自動運転・コンピュータビジョン領域の最先端技術にリアルタイムで触れることができる。 ・フルレイヤへの関与：モデル設計（上流）から、車載エッジへのデプロイ・MLOps（下流）まで一気通貫で開発に携われる。 ・充実した開発環境：大規模データの学習をストレスなく高速で回せる、豊富なGPUリソース（最先端GPUクラスタ）を利用可能。 ＜開発環境＞ 開発環境：Linux, Windows 開発言語：Python, PyTorch, C++ 開発支援ツール：Git, GitLab, GitHub 開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等 |
| 労働条件 |
＜雇用形態＞ ・正社員 ・試用期間あり（3ヶ月） ＜勤務地＞ 株式会社フィックスターズ本社 東京都港区芝浦1-1-1 BLUE FRONT SHIBAURA TOWER S 31階 または常駐先：東京都港区、神奈川県横浜市 ＜リモートワーク＞ 制度としては週2日までが上限 <就業場所の変更の範囲> ・会社の定める場所（配置転換、出向、転籍の可能性あり） ＜勤務時間＞ ・裁量労働制適用 ・所定労働時間：8時間 (推奨：始業時間10:00、終業時間19:00) ・休憩時間：1時間 ※専門業務型裁量労働制により9時間働いたものとみなします ＜休日・休暇＞ ・完全週休2日制(土・日・祝日) ・夏季休暇 ・年末年始休暇 ＜制度・福利厚生＞ 各種制度： ・社員持株会制度：持株会奨励金として拠出金額の100％を補助 ・社外活動費補助：社外セミナー、勉強会、プログラミングコンテスト、国際学会等の参加費用補助 ・語学研修補助：オンライン英会話または日本語レッスン費用の半分を補助 ・ビジネススキルアップサポート：MBAやPhDの取得希望者に学費等のサポート ・資格取得補助：業務に関連のある資格に対し、合格奨励金の支給や受験料を補助 ・産業医によるメンタルヘルスサポート ・ドリンク補助 ・書籍購入補助 ・キーボードなどの備品購入補助 その他： ・残業時間は月平均20時間 ・「エンジニアが主役」がモットーの会社 ・Google Workspaceの各種アプリの他、コミュニケーションツールとしてSlack、プロジェクト管理としてGitLabを全社で利用 ・勉強会、社内大学等、エンジニアの活動を奨励する成長支援 ・部活動（スキー部、ゴルフ部、テニス部、フットサル部、ボードゲーム部）、おやつタイム、社内新聞などの社内交流文化 |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 Python/PyTorchによる画像認識モデル開発経験【歓迎（WANT）】 C/C++, ONNX, TensorRTの利用経験・技術への高い探究心：自動運転やディープラーニング領域の最新論文・技術トレンドを自発的にキャッチアップし、業務に取り入れられる方 ・全体最適な視点と現場感：モデルの精度向上（上流）だけでなく、車載ハードウェアの制約（下流）を見据えた開発・最適化を楽しめる方 ・課題解決への主体性：複雑なエッジケースの問題や、精度劣化などの課題に対し、仮説検証を繰り返して粘り強く解決できる方 ・オープンな協調性：異なる専門性を持つメンバーと円滑にコミュニケーションが取れる方 |
| アピールポイント | 自社サービス・製品あり 日系グローバル企業 20代管理職実績あり 上場企業 産休・育休取得実績あり 完全土日休み 月平均残業時間20時間以内 |
| 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 | 2026/06/19 |
| 求人番号 | 8708938 |
採用企業情報
- 株式会社フィックスターズ
-
- 資本金554百万円
- 会社規模101-500人
- ソフトウエア
-
会社概要
【設立】2002年8月8日
【代表者】代表取締役社長CEO 三木 聡
【資本金】5億5,446万円
【従業員数】334名（2025年9月末現在）
【本社所在地】東京都港区芝浦
【上場区分】東証プライム
【事業内容】
■ソフトウェア開発・高速化サービス事業
■ハードウェア基盤事業
■新規SaaS事業
フィックスターズは創業以来、マルチコアCPU、GPU、FPGA、フラッシュメモリデバイスなど、ハードウェアを最大限に活用するソフトウェア高速化技術を開発し、自動車、医療、製造業など、多岐にわたる業界のアプリケーションを高速化してきました。現在では、高速化技術のリーディングカンパニーとしての地位を確立しています。
近年、AI技術の発展に伴い、当社の持つ高速化技術がAI開発において不可欠な要素となっています。さらなる事業成長を目指すべく、これまで蓄積したユニークな技術やノウハウを活かしSaaS事業にも取り組んでおり、最近では新たにLLM (大規模言語モデル)の事業を発足しました。当社の強みである「高速化技術」を軸に、次世代AI技術の進化を推進していきます。
【会社特徴】
- プログラミングが好きなエンジニアが多数在籍
創業以来、優秀なエンジニア採用に注力してきた当社は、全社員の90%がエンジニアで構成されています。
そのうち、学位取得率は博士13.6%、修士57.4%となっており（2023年9月末現在）、プロコン優績者やHPCベンチマークで世界一の技術者といったコンピュータサイエンスに精通するエンジニアの他にも、天文学や流体力学など、様々な学問領域を専攻しているバックグラウンドの異なるエンジニアが切磋琢磨するユニークな組織です。
- ソフトウェアの高速化という領域特化した事業戦略で高い参入障壁を構築
これまで「高速化」というキーワードを軸にあらゆる顧客のあらゆるソフトウェアを様々な技術で高速化して参りました。「高速化」の領域に特化することで圧倒的な競争力を構築し、独立行政法人や、大手電機メーカ、医療・車載等の産業機器メーカ、大手金融機関から、他では受けられないようなR&D部門の開発プロジェクトや、競争力の源泉となるコア領域のソフトウェア開発を支援しています。
- 自己触媒的な成長スパイラル
ソフトウェアの高速化という事業ドメインに特化することで、あらゆる業界のユニークな開発プロジェクトを受注し、ユニークな開発プロジェクトが好きな優秀なエンジニアが集まり、さらにユニークな開発プロジェクトとエンジニアが集まってくるというスパイラルを回すことで、競争力を構築してきました。
- 自社製品開発の挑戦
これまで弊社が蓄積してきたソフトウェア高速化技術やアルゴリズム開発力を製品開発に生かし、まちづくりやソフトウェア開発、医療現場で発生する課題や無駄を解決するためのSaaS製品開発に取り組んでいます。
転職・求人情報の詳細をご覧になる場合は会員登録（無料）が必要です