機械学習プロジェクトマネージャー／技術リード

AI開発部に所属し、自社および顧客の課題を機械学習技術で解決する受託開発プロジェクトを担当します。プロジェクトマネージャーと技術リードを兼ね、社内外の関係者と技術目標を定め、曖昧な要望を開発課題として整理します。実現可能性、納期、利用できるリソースを踏まえて技術手段と進行計画を決め、調査、開発、実験、検証、成果の取りまとめまでを継続的に推進します。技術的な問題の発見と解決方針の策定に加え、業務を安定して進めるための仕組みづくり、組織化、運用設計も担当範囲です。

次世代モビリティで利用される機械学習アルゴリズムの開発実務にも携わります。サーバー上でモデルを開発し、案件によっては車載コンピューター（ECU）で動作させるための最適化や、Raspberry Pi、Jetsonへのデプロイを行います。使用技術としてPython、PyTorch、GitHub、Slack、Google Workspace、Notion、Docker、Linux、計算機クラスタ、Raspberry Piが挙げられています。

配属先のAI開発部は約15名で、協業先からの出向者を含みます。3〜5名の小グループで活動し、各エンジニアが担当案件に集中しながら、セミナーやレビュー会で技術情報を共有します。協業案件では、アイシンと開発するエッジAIカメラ「ai cast」や、次世代自動車向けの外界認識・モーションプランニング関連技術などを扱います。その他の例として、低価格CPU上でドライバーモニタリングの顔特徴点検出や視線検出を動作させる効率化、小売・製造・スマートシティなどでの利用を想定したカメラシステム、音声認識・音声合成・ルールベース応答検索・自動行動生成を組み合わせた対話システム「Saya」が示されています。

入社後の役割は、チームマネジメント経験によって異なります。5名程度以上のチームを管理した経験がある場合は、上位者のコーチングを受けながら班長として入り、班内の案件と人員の把握、委託元との関係づくりを進めます。経験が5名程度未満の場合は、まずメンバーとして1〜2名程度のエンジニアが関わる案件を管理し、3か月以内の班長就任を目指します。6か月以降は、上位者の支援または委任を受けながら、委託案件以外も含めて班長として主体的に管理します。

勤務地は東京都千代田区神田神保町で、基本はリモート勤務です。必要に応じて出社や出張があります。勤務制度は裁量労働制と記載されています。入社後はメンターとの1on1、隔週の上長面談、隔週の知識共有セミナー、毎週の全社ミーティングなどを通じて組織への適応を支援します。