通信 業界 ｐｙｔｏｒｃｈの転職・求人・中途採用情報

【主な業務】BEV化や知能化を支える先端AI技術の研究開発を担当いただきます。主に機械知覚(物体検知、深度推定など)、AIガバナンス(モデル最適化・説明性)等の領域から、適性に基づき配属を決定します。

化学・生物・薬学・医学分野におけるケモインフォマティクス受託研究プロジェクトに参画いただきます。業務はフルリモートで実施可能です。 リモート対応の為、PC環境設定時に出社いただきます。

「生体認証」と「画像認識」の2つのコア技術を軸に、生成AIを含む自社開発を通じて社会課題解決に取り組む当社にて、研究開発をご担当いただきます。

・先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化（脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI）の領域から、適性に基づき配属を決定します。

世界最先端のAI技術（LLM、画像認識、CNNなど）を駆使し、病気の理解や感情の解析、そして“フィジカルAI”の実現を目指しています。本研究プロジェクトのメンバーとしてAIの研究開発に参加頂きます。

無人戦闘機AIシステム開発プロジェクトにおいてリーダーとして従事します。

自動運転、運転支援システムの高性能化に向けた高速化業務となります。

・先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化（脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI）の領域から、適性に基づき配属を決定します。

日本で初めて自律型AIエージェントを正式にリリースしAIソリューション事業でのTOPランカー（AIAGENT部門グランプリ）である音声AIプロダクト「JAPAN AI Speech」を活用したソリューション開発のTech Leadをお任せ

PyTorchで作成したモデルを実機で動く様、バイナリーする社内業務効率化ツールの開発に従事頂きます。お客様内にて自動運転システムの研究-開発を実施する中で、PyTorchで作成したモデルが実機で動く様、

【業務概要】 アルゴリズム、機械学習を用いた、センサの波形解析を行います。 評価やエラー解析等、データ収集などの業務

■実験データの収集と解析■データ解析を容易にするプログラムの開発■物理/シミュレーション環境における社会的ロボット/エージェントのためのシステム/プログラムの開発をお任せいたします。

自動運転、運転支援システムを実現する為の行動計画モデル及びソフトウェア開発業務となります。

ゲームコンソール向け周辺機器全般(コントローラ、VR、オーディオ機器など)に関する研究開発業務に携わっていただきます。

大規模AIモデルの効率的な圧縮、量子化の研究開発をお任せいたします。 ◆業務フェーズ：研究開発、要件調査、要素分析、PoC開発 ◆言語：Python、PyTorch、torch、onnx、cuda

自動運転、運転支援システムを実現する為の行動計画モデル及びソフトウェア開発業務となります。

AI技術を活用した新しいサービスの開発やAIソリューションの提供を通してお客様の業務課題解決に取り組んでいます。最近では、生成AIの登場により先進的な技術の研究や検証にも力を入れています。

AIモデル開発エンジニア（イメージング領域）をお任せいたします。

自動運転、運転支援システムの高性能化に向けた高速化業務となります。具体的には、機械学習、ディープラーニングを活用したパスプランニング、行動計画モデルの開発や行動計画アルゴリズムのソフトウエア設計・

次世代アイサイトの車載向けエッジモデルおよび大規模モデル開発を支えるＭＬＯｐｓ基盤の構築・運用をお任せします。膨大な運転データを活用し、世界トップクラスの安全技術を生み出す最前線のポジションです。

自動運転、運転支援システムを実現する為の行動計画モデル及びソフトウェア開発業務となります。

インターネット広告配信システムの中で、コアアルゴリズムの研究開発を担っていただきます。

自動運転（AD/ADAS）システムの開発を加速するため、SDM（Software Defined Mobility）技術を活用した次世代の自動運転ソフトウェア開発に携わるエンジニアを募集。自動運転AIアルゴリズム開発および最適化、

画像分析・画像認識を対象とし、取得した画像データをもとに、家畜管理に活用可能な特徴量の抽出・数値化を行っていただきます。

自動運転、運転支援システムを実現する為の行動計画モデル及びソフトウェア開発業務となります。

自動運転、運転支援システムの高性能化に向けた高速化業務となります。

生成AIソリューション提供における共通機能開発、運用･保守担当する組織にて、生成AIソリューションを提供するためのプラットフォームと付加価値機能の迅速かつ継続的な提供及び、運用保守対応をお任せします。

自動運転、運転支援システムを実現する為の行動計画モデル及びソフトウェア開発業務となります。

PyTorchで作成したモデルを実機で動く様、バイナリーする社内業務効率化ツールの開発に従事頂きます。

自動運転における画像認識の研究開発業務に従事頂きます。機械学習や3次元環境認識等の最先端技術を用いて高精度な画像認識の実現を目指しており、大規模データセットを効率よく学習する技術である分散学習

自動運転における信号処理の研究開発業務に従事頂きます。ミリ波レーダーでは観測対象の位置・相対速度の検出に加えて、周波数帯の拡大による距離分解能の向上や、素子の多重化や信号処理方式改良等により、

機械学習を車載エッジデバイス（NVIDIA・Qualcomm・Renesas等）で動作させるための技術的な調査と開発。深層学習技術を用いた画像認識・制度改善・データ分析・評価。モデル軽量化、高速化。

AI・機械学習関連OSS(OpenSourceSoftware)を用いたAI利用環境構築及び検証をご担当いただきます【対象機能】AI支援基盤【作業】データ解析、機械学習の開発に関するプログラム実装■医療情報などのデータ前処理、

機械学習を車載エッジデバイス（NVIDIA・Qualcomm・Renesas等）で動作させるための技術的な調査と開発をお任せいたします。

コンピュータービジョン領域の受託開発プロジェクトを、開発とマネジメントの両面でリードしていただきます。要件定義から設計・実装・評価・導入まで一貫してお任せします。

大規模AIモデルの効率的な圧縮、量子化の研究開発をお任せいたします。 ◆業務フェーズ：研究開発、要件調査、要素分析、PoC開発 ◆言語：Python、PyTorch、ONNX、TensorRT、OpenMMLab

カーナビで気象、渋滞、バッテーリー状態から走行最適化にて燃費制御を行うためのAIアルゴリズム開発。要求を基に、実装から評価テストの実施をご担当いただきます。

カーナビで気象、渋滞、バッテーリー状態から走行最適化にて燃費制御を行うためのAIアルゴリズム開発。要求を基に、論文の読解から既存または試作ソフトウェアへの実装から評価テストの実施を担当いただきます。

カーナビで気象、渋滞、バッテーリー状態から走行最適化にて燃費制御を行うためのAIアルゴリズム開発。アプリケーションの要件定義から論文の読解、既存または試作ソフトウェアへの実装から評価テストの実施を

≪ミッション≫ 当社が保有する情報通信のPJTにおいて、ソフトウェア開発をお任せします。