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部署・役職名 | 先進モビリティ基盤AIリサーチャー |
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職種 | |
業種 | |
勤務地 | |
仕事内容 |
【概要】 モビリティサービスを支えるデータ解析アルゴリズム、およびそれを高効率・低コストに実現するための研究開発を行います。 カーシェアリング/ライドシェアリング、自動運転など先進モビリティサービスへの期待が高まる中、CAN(ControllerAreaNetwork)データ、GPS位置情報、車載カメラ映像などのデータから価値ある情報を効率的に発掘する必要があります。 現実のデータや課題に基づいた機械学習、データマイニング、統計解析等の解析手法の開発や,それを机上に留めず現実世界で役立てるための高効率・低コストで実現するための研究開発を行っています。 【詳細】 以下等のアルゴリズムの開発、およびそれを高効率・低コストで実現する処理方法の検討 ■AD・ADASの認知・予測・計画に関わるAIアルゴリズム開発:複数カメラ画像やLiDAR等を用いた3次元認識、周辺物体の行動予測、走行経路計画等 ■生成系AIを用いた知能化アルゴリズム開発:RAGによる情報検索、対話生成、計画策定等 ■サービスの施策効果推定・カイゼン:効果検証(因果推論、傾向スコアモデリング、オン/オフ方策評価等)、反実仮想機械学習 ■安心・安全なAI活用:連合学習、機械学習の品質管理・保証、機械学習モデルの安全性検証(形式検証、テスト、敵対的攻撃・防御等)、説明可能AI等 |
労働条件 |
契約期間:期間の定め無 使用期間:有(6ヶ月) 就業時間:8:00~17:00、8:30~17:30、8:45~17:45(休憩1時間) ※部署により異なります ※部署によりフレックスタイム制あり 休日:週休2日制(休日は土日のみ) 残業:有(平均月20.7時間) 年収:6,000,000円~16,000,000円 社会保険:健康保険、厚生年金、労災保険、雇用保険 屋内の受動喫煙対策:屋内禁煙、屋内原則禁煙(喫煙室あり) |
応募資格 |
【必須(MUST)】 <MUST>■コンピュータサイエンス・応用数学等における博士号・修士号またはそれ相当の知識レベル ■以下いずれかの分野における研究開発経験(複数分野は尚可) ・AD・ADASにおける認知・予測・計画:複数カメラ画像やLiDAR等を用いた3次元認識、周辺物体の行動予測、走行経路計画等 ・生成系AIを活用した知能化:RAGによる情報検索、対話生成、計画策定、およびこれらの実現に必要な学習・推論効率化等 ・サービスの施策効果推定・カイゼン:効果検証(因果推論、傾向スコアモデリング、オン/オフ方策評価等)、反実仮想機械学習等 ・複数のAI、またはAIと社会システム・人間等が関わる複雑なマルチエージェントシステムの設計:マルチエージェントシミュレーション、因果推論・探索、自動交渉エージェント、強化学習等 ・安心・安全なAI活用:連合学習、機械学習の品質管理・保証、機械学習モデルの安全性検証(形式検証、テスト、敵対的攻撃・防御等)、説明可能AI等 ・高速・高効率・低コストなAI実現:AIチップ、深層学習アクセラレータ、エッジAI、マルチ(ノード)GPUによる効率的な学習、学習データの収集・生成効率化、AIモデルの効率的な評価(シミュレーション等)等 ■過去5年以内に主著者として国際会議または論文誌における論文採択3報以上 【歓迎(WANT)】 <WANT>■研究開発チーム・プロジェクトのマネジメント経験 ■サービス企画・機能開発部署等と連携し、主担当者またはマネジメント立場で研究開発成果をサービスや製品、業務改善に結びつけた経験 ■課題やデータに応じて現地・現物・現実で必要なことを見極め、数理技術の専門性をいかして研究開発を推進するための計画策定・推進力 ■同分野および異分野の研究者と議論し、研究を深化させるためのコミュニケーション能力 ■サービス企画・機能開発部署等と協業し、製品やサービスの実現に向けて前進させるためのコミュニケーション能力 ■技術や社会動向の潮流形成に中心的な役割で従事した経験(国プロ、標準化、ガイドライン作成等) |
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 | 2024/10/03 |
求人番号 | 3926125 |
採用企業情報
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