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車載AI技術開発 AIエンジニア

年収： 800万 ～ 1500万 ?

ヘッドハンター案件

部署・役職名 車載AI技術開発 AIエンジニア
職種
業種
勤務地
仕事内容 – 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
応募資格

【必須（MUST）】

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）】

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

受動喫煙対策

喫煙室設置
更新日 2026/07/08
求人番号 8956363

採用企業情報

この求人の取り扱い担当者

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