自動運転向け「Web.Auto」の運行管理プラットフォームで、バックエンドと車載エージェントの設計・開発から運用までを担当します。クラウドと車両間の通信、更新制御、認証、経路探索などに携わります。
この求人について
自動運転車に周辺認識のAIを搭載するEdge AIエンジニアです。Co-MLOpsプロジェクトの中で、認識精度や頑健性を保ちながら、車載機器の発熱・消費電力・計算能力の制約に対応するモデルを開発します。
GPU、FPGA、AIアクセラレータなどの特性に合わせたDNNの実装を行い、低コスト・低消費電力を目指してモデルを軽量化します。CameraやLiDARの認識ネットワークを車載システムへ展開するほか、ハードウェアとモデルを合わせて設計・最適化し、高精度な認識処理を実機で動かすことが中心となります。
コンピュータアーキテクチャと機械学習の知識、DNNを使うアルゴリズムの開発経験が必要です。TensorRTやVitis AIなどの展開用フレームワークによるアクセラレータ実装、枝刈り・量子化・マルチタスク学習などによるDNN軽量化、CameraまたはLiDARのDNN実装の経験も必須条件です。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。
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