業務内容

• エンドツーエンドのMLライフサイクルを主導：要件定義、学習・検証、量産デプロイまでを担当
• 車載ハードウェア上でのリアルタイム推論最適化：CUDA/TensorRT、混合精度、モデル圧縮、スケジューリングで遅延・メモリ制約を達成
• 観測性設計：ランタイムロギング、ヘルスチェックス、フォールトセーフ動作、テスト環境でのデバッグ性確保
• Perception、Motion Planning、Simulation、Infrastructure、Toolingなどと横断して統一ソリューションを推進
• アジャイル環境での開発、Nihonbashiオフィス三日出社のハイブリッド勤務

技術スタック

必須スキル

• MLモデルを生産・大量展開する実務経験（3年以上）、自動車/Safety-critical領域歓迎
• Python、主要DLフレームワーク（TensorFlow/PyTorch）とソフトウェア開発の実践
• MLライフサイクル全般の運用経験（データ前処理・訓練・評価・デプロイ・推論最適化）
• CUDA、TensorRT、混合精度、モデル圧縮、リアルタイムスケジューリングによる推論最適化
• C++での実装経験、組み込み系・車載プラットフォームとの連携
• ISO26262/A-SPICE/PAS8800等の自動車開発標準の知識

歓迎スキル（該当する場合）

• 安全 critical製品でのML機能オーナー経験、設計・実装・検証・監視展開の一貫対応
• 埋め込みプラットフォームへの本番デプロイ経験、遅延・ハードウェア制約の最適化
• MLシステムの診断・モニタリング設計（KPI設定、ロギング、ランタイム分析）
• 学術発表・論文公開実績（NeurIPS/CVPR等）または大規模自動運転への実務貢献実績

キャリア成長観点

• 自動車安全規格下での実運用経験を通じた信頼性・セーフティクリティカル領域の専門性向上
• ハードウェアとソフトウェアの協調設計・大規模デプロイの技術戦略策定能力の強化
• クロスファンクショナルなチーム協働とリーダーシップの深化、組織全体への影響力拡大
• 実車 millionsの車両へ影響する実装・運用ノウハウの蓄積と、社会的価値の高い技術領域でのキャリア拡張