具体的な業務内容
【東京/田町】【第二新卒歓迎】機械学習エンジニア〜プライム上場/社員の9割エンジニア/在宅可〜
【graph500にて9期連続世界一「富岳」に参画している企業/社員の9割がエンジニア/エンジニアが主役の環境と刺激的な仲間・働きやすい環境完備】
■業務内容:
ニューラルネットワークベースの手法に限定せず、あらゆる機械学習アルゴリズムを用いた顧客課題解決方法の検討、実証実験、システム開発等を担当いただきます。
■詳細:
お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。
【従事すべき業務の変更の範囲】
会社の定める業務全般
■具体的には
- 特定ハードウェア向けDNNモデルの最適化作業
- 論文調査による制約を満たすモデルの選定
- モデルの軽量化(枝刈、量子化、NAS)
- 限られたリソース・ハードウェア制約下で最適な性能を満たすモデル開発
- 自動運転向け認識アルゴリズム検討作業
- 論文調査から課題対応のモデル選定
- 仮実装による技術課題抽出
- 技術課題を1つ1つ解決し、指定の処理時間と性能を満たすモデル開発
- 様々なデータ(ADAS用カメラ、ドラレコ画像、点群など)を使用した認識アルゴリズム開発
- 膨大な評価データ(画像など)を活用するための分類手法を確立する研究
- 課題解決のために構築したDNNの確からしさの推定。また、判断根拠となるようなDNNの可視化作業
- 大手メーカー カメラ内蔵エッジデバイス活用開発
- 内容:エッジデバイス向け物体認識モデル搭載
- 作業:論文調査、公開実装の追試、DSP向けDNNモデル最適化、実機デプロイ、性能検証
- 期間:約2年
- 開発環境:Python、PyTorch、TensorFlow、TensorFlow Lite、ONNX
- 体制:約4名
- 大手メーカー 自動運転支援システム開発
- 内容:複数カメラ活用による車両姿勢推定、距離推定開発
- 作業:論文調査、公開実装の追試、性能検証
- 期間:約3年
- 開発環境:Python、PyTorch、ONNX
- 体制:約2名
チーム/組織構成