電子部品 業界 ｐｙｔｏｒｃｈの転職・求人・中途採用情報

自動運転、先進安全運転支援、自動駐車、車両運動制御の4領域での開発を行うJ-QuAD DYNAMICSにて、アプリの仕様策定から実車評価まで、開発における全てのフェーズに関わる先行技術開発部のポジションです。

自動運転、先進安全運転支援、自動駐車、車両運動制御の4領域での開発を行うJ-QuAD DYNAMICSにて、アプリの仕様策定から実車評価まで、開発における全てのフェーズに関わる先行技術開発部のポジションです。

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。

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。

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、

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。

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。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・

現職で培った車載技術を、次の時代へ。Astemoは、ベテランエンジニアが“現場で輝く”場所です。スキルを持ったあなたにお任せしたいポジションをご提案します。★リーダー・MGクラスでの採用となります。

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。

「開発に没頭できる、柔軟で自由な職場がいい」「キャリアの主導権を自分で握りたい」そんなあなたに、Astemoのエンジニアキャリアを提案します！本求人は、志向・経験に合わせたオープンポジション。働き方やキャ

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（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、

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。

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。

「開発に没頭できる、柔軟で自由な職場がいい」「キャリアの主導権を自分で握りたい」そんなあなたに、Astemoのキャリアを提案します！本求人は、志向・経験に合わせたオープンポジション。働き方やキャリア観も含

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、

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

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、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。

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。

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。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

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。

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。

≪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。