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メーカー(機械・電気)/データサイエンティスト/年収1000万円以上/退職金制度ありの求人・転職・中途採用情報

公開求人53件中 51〜53件表示
株式会社本田技術研究所
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BSP開発<SoC領域>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車(四輪・二輪)
年収
450万円~1,000万円
勤務地
大阪府大阪市北区

■ソフトウェア・デファインド・ビークル(SDV)の実現に向けた、世界トップレベルのAI性能、省電力を有するカスタムSoCの性能を引き出すために専用BSPをSoC開発と協調して行います。 【担当業務】 ・SoCのBSP(Board Support Package)開発および検証 ・デバイスドライバの設計・実装・テスト ・ハードウェアとソフトウェアのインターフェース設計および最適化 ・AI関連ツールの開発および最適化 ・SoC性能を最大限に引き出すための解析、パフォーマンスチューニング ・車載カメラにおける最適なデータパスの設計および最適化 ・他部門と連携した仕様検討、システム全体の最適化と問題解決 【魅力・やりがい】 顧客に最新のサービスを最速で届けるSDVを実現するために必要な、”AIを省電力で実行できるカスタムSoC専用のBSP“を開発します。 同社のAIアルゴリズムを理解し、将来調査・予測もしながら最適なSoCハードウェアの支えるAI関連ツールを含むBSPの仕様・設計・検証を行います。 最適なSoCの実現に向けて業務に取り組む中で、最新のSoCに触れ画像・AIアルゴリズムの組込み、AIソフト開発環境等、様々な技術習得ができることも魅力の一つです。 また、設計/開発したSoCが実際の車に適用されることが、顧客の体験や喜びに直結することになるため大きな責任と共に、やりがいを感じることができます。

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研究開発< AI品質保証・AI安全に関する基盤技術>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車部品
年収
650万円~1,430万円
勤務地
愛知県刈谷市

機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証/AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析  - トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析  - 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証/AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価  - AIモデル・AIシステムの評価指標の設計  - ロバスト性評価、不確実性推定  - 安全分析、適合性確認、モデル監査技術  - 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援  - 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開  - 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信(標準化・学会等)  - 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信  - 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与

研究開発< AI品質保証・AI安全に関する基盤技術>

職種/業界
データサイエンティスト / 自動車部品
年収
650万円~1,430万円
勤務地
東京都港区

機械学習・AI、または安全領域における研究・開発経験を活かし、AI品質保証/AI安全に関する基盤技術・評価技術・分析技術の研究開発をご担当いただきます。国内外の共同研究先や海外拠点と連携しながら最新知見を取り入れ、製品・サービス開発に適用可能な技術基盤を構築します。研究開発に加え、開発現場への適用や社内展開までを視野に入れて取り組んでいただきます。また、世界のAI品質保証の最新動向に触れつつ、製品・サービス開発における技術開発と対外発信の両面に関わることで、産業界におけるAI品質の専門性を高める経験が得られます。 【具体的には】 ・AI品質・AIリスクに関する技術動向の分析  - トップカンファレンスの学術動向、国際規格、AI法規制、ガイドライン等の調査・分析  - 技術動向から技術課題を特定してAIリスク分析の新手法を開発 ・AI品質保証/AI安全に関する基盤技術の研究開発・評価  - AIモデル・AIシステムの評価指標の設計  - ロバスト性評価、不確実性推定  - 安全分析、適合性確認、モデル監査技術  - 従来のリスクマネジメント手法に、学習ベースAI特有の不確実性を統合した新手法の開発 ・車載・非車載のAI搭載製品・サービスへの適用検討・導入支援  - 開発部門との連携による評価設計、実証、課題抽出および対応具体化 ・AI品質保証に関する技術基盤・プロセスの整備および社内展開  - 技術開発成果の仕組み化、社内ルール・運用への落とし込み ・社外への技術発信(標準化・学会等)  - 社内で実践されたAI品質保証の知見および開発技術を、ISO等の標準化団体、学会、論文誌、講演等を通じて発信  - 標準化団体や学会において、同社のAI品質技術や考え方に関する議論に関与

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