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【機械学習エンジニア（リーダークラス）】独自技術を活用した次世代モビリティのAI開発！【リモート勤務OK/受託開発】

年収：1000万～ 1100万

採用企業案件

採用企業

部署・役職名	【機械学習エンジニア（リーダークラス）】独自技術を活用した次世代モビリティのAI開発！【リモート勤務OK/受託開発】
職種	データベースエンジニアデータサイエンティストプロジェクトリーダー（制御・組み込み系）
業種	ソフトウエアその他
勤務地	勤務地問わず
仕事内容	【ミッション】「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること【概要】ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。【詳細】担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外）・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理など【ポジションの強み】・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること【当社の強み】・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること（次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）【開発言語・ツール】言語：Python フレームワーク：PyTorch ソースコード管理：GitHub 情報共有ツール：Slac、Google Workspace、Notion その他：Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Pi 【開発～リリースまでの環境】・機械学習モデル開発についてはサーバを活用・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施【コミュニケーション促進の取り組み】スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施・上長との1on1 MTG：隔週開催・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催・もくもくタイム（任意参加）：毎週開催・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催など【チームの雰囲気】・各エンジニアが担当プロジェクトに集中して取り組む・セミナーやレビュー会を通じた技術交流・裁量労働制、リモート主体で柔軟に働く・技術力と人間力を兼ねた人材が多く、職位に関わらず発言できる風土なこと・リモート主体ながらレスが早くコミュニケーションが密なこと【クライアントとの研究開発例】 ▼エッジAIカメラ「スマートシティ」における街や自動運転車両の見守り用途としての活用も視野に入れ、開発されたエッジAIカメラです。小売業や製造業等での活用をはじめ、将来的にはセキュリティや防犯用途などのインフラカメラとしての用途も視野に入れています。 ▼自動バレー駐車システム車にAIカメラ・駐車場内に当社技術を連携したエッジAIカメラを設置し、人を介在せず周囲を確認して自動走行して車を空きスペースに駐車するシステム。本システムを普及させることで、住みやすい都市の実現や事故の低減などを目指しています。 ▼マルチモーダルエージェントルールベース応答検索・音声認識・音声合成と会話内容と合わせ、リップシンクなどに必要な自動行動生成のアルゴリズムを組み合わた対話型のシステム。自動バレー駐車システムの受付や、自動運転バスなどでの利用を想定しています。
労働条件	【給与条件】 700万円〜1200万円 ※当社では職務ごとに設けたGradeで給与額を決定しています ※Gradeはアウトプットのレベルで決定しています ※アウトプットのレベルイメージや、実際の給与レンジにつきましては面談時に詳細をお伝えいたします。 ※別途決算賞与あり【固定残業代について】固定残業代：45h（時間外労働の残業手当は別途支給） ※所定外労働等に対する割増率　(1)法定時間外 ①1 ヶ月 60 時間以下の部分 1.25 ②1 ヶ月 60 時間超の部分 1.5 　(2)法定休日 1.35 　(3)深夜 0.25 【試用期間】 6ヶ月【勤務制度】・裁量労働制・基本はリモート勤務（必要に応じて出社や出張あり） →関東圏以外の遠隔地に住む社員も在籍 →実験が必要な場合はオフィスで実施（プロジェクトによっては自宅で実施可）【福利厚生】・ライフプラン手当（4.9万円）/月・リモートワーク手当（1万円）/月・住宅手当（7.5万円）/月（試用期間後の支給） ※ご希望により、住宅手当ではなく借上社宅制度（支給額は以下のいずれかの小さい方の金額（7.5万円、家賃の半額））をご利用いただくことも可能です。 ※住宅手当、借上げ社宅制度いずれも試用期間後からの適用となります。・確定拠出年金・フリードリンク・お菓子・書籍・ビアバッシュ・全社キックオフMTG・懇親会（四半期に1回開催）・健康保険（関東IT）、厚生年金、雇用保険、労災保険・団体生命保険・屋内の受動喫煙対策あり（禁煙）【休日】・完全週休2日制・土日、国民の祝日、年間休日カレンダーで定めた日、その他会社が指定する日、夏季・冬季休暇、傷病休暇、慶弔休暇あり【選考プロセス】書類選考 →スキル・カルチャー面接&リファレンスチェック →コミット面接 →　オファー面談 ※必要に応じて面接ステップを追加させていただくことがございます。【各面接の目的】・スキル・カルチャー面接ご経験やスキルが募集ポジションと合致しているか、当社のカルチャーや展望と候補者様のご志向にミスマッチがないかの確認・コミット面接最終面接として、お互いの期待値の摺合せと相違がないかの確認
応募資格	【必須（MUST）】・理工系分野の修士号もしくはそれと同等の経験・深層学習を中心とした機械学習技術の卓越した知見と5年以上の実務経験（大学院での研究歴を含んでよい）・画像、点群、音声などいずれか1つ以上の実世界のデータを処理する技術を開発した経験・先端技術を英語で身につけられること・Pythonおよび機械学習関連ライブラリ・フレームワークを使いこなせること・複数名で実施するプロジェクトにおいて主導的立場で成果創出をした経験があること・日本語ネイティブレベルまたはビジネス上級レベルの日本語力を有すること【歓迎（WANT）】・理工系分野の博士号・機械学習技術のドメイン応用の経験・社外連携が必要なプロジェクトへの従事経験・プロジェクトマネジメントの経験・コードレビュー、画像処理、コンピュータビジョン、コンピュータグラフィクスの知識・スキル・計算機クラスタを使った効率的な実験管理の経験・Raspberry Piなどエッジデバイスでの開発経験【求める人物像】・既に身につけた技術力を活かしつつ、新たな技術を学んでいける方・背景調査、課題発見、手法選定、検証実験、成果実装まで一貫して主体的に取り組める方・手を動かす前にゴールから逆算して計画を立案できる方・好奇心が強く、取り組んだことのない領域でも新しいことを学びながら楽しめる方・情報共有や合意形成のためのツールとして、情報を過不足なく文書にまとめられる方・プロフェッショナルなコミュニケーションを社内においても対社外でも取れる方【Values】『　dots (performance) & circle (imagination)　』 dots (●)：大きな成功のために、多くの失敗を高速で刻む circle (○)：個人の行動は、常にチームの価値にできる ●の連続が、刻まれる日々のパフォーマンスを表し、それが集積してイマジネーションの○を形成しています。
アピールポイント	自社サービス・製品ありベンチャー企業年間休日120日以上産休・育休取得実績ありストックオプション制度あり管理職・マネージャー完全土日休みフレックスタイム月平均残業時間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	2024/12/02
求人番号	3038409

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