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SDV開発を支えるソフトウェア開発プロセスの自動化・効率化に向けて、生成AIや機械学習を活用したシステムや環境構築の企画・開発していただきます。 【具体的には】 ・生成AIを活用したコード生成・コードレビュー支援ツールの開発 ・開発プロセス分析に基づく自動化システム（CI／CD、 テスト、 品質評価等）の設計 ・ナレッジグラフ／ドキュメント自動生成基盤の構築（例：設計書、仕様書生成） ・車載開発やクラウド開発で得られるデータのAI分析・要求分析自動化 ・クラウド／オンプレ統合のAI駆動開発に向けた仕組み構築（AWS、 Azure、 GCP） ・開発現場でのAI活用事例の発掘・PoC推進・社内展開
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世界レベルの自動運転・運転支援システム実現に向け、AI開発に必要なMLOps環境や関連ソフトウェアの開発と運用を担っていただきます。データ取得・前処理・学習・評価・デプロイ・監視までのエンドツーエンドをつなぐ「開発と運用の土台」を設計・構築し、AIモデルの品質と更新スピードを継続的に高めることが使命です。 【具体的には】 ・データ収集戦略の検討と実行 ・データ管理、クレンジング、前処理など一連のパイプライン設計と開発 ・AI学習/評価環境の開発・運用 ・自動運転・運転支援システムのテスト（シミュレーション、実車など） ・モデルのモニタリング、再学習環境の構築と運用 ※自動運転・運転支援の更なる革新のための各AI応用機能の研究開発業務、および、大学や国内外企業との共同研究開発の推進などをお任せ致します。尚、他部門やベンダー等、様々な関係者とコミュニケーションをとりながら業務を進めていきます。海外現地法人へのデモンストレーションや海外研究機関との共同研究等、海外とのやりとりも発生する場合があります。
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
