募集要項

仕事内容: 【概要】
モビリティサービスを支えるデータ解析、およびそれを高効率・低コストに実現するための技術開発を行います。
カーシェアリング/ライドシェアリング、自動運転など先進モビリティサービスへの期待が高まる中、CAN （Controller Area Network）データ、GPS位置情報、車載カメラ映像などのデータから価値ある情報を効率的に発掘する必要があります。
現実のデータや課題に基づいた機械学習、データマイニング、統計解析等の技術を駆使して問題解決を行いながら、それを高効率・低コストで実現するための技術開発を行っています。

【詳細】
以下等のテーマにおけるデータ解析、およびそれを高効率・低コストで実現する処理方法の検討
■カーナビや音声エージェント等でのユーザへのコンテンツレコメンドに関わるデータ解析
■デジタルコックピット実現に向けた生成系AIを用いたコンテンツレコメンド、対話生成等に関わるデータ解析
■BEVの運転・走行に関わる実態把握・予測
■カーボンニュートラルに貢献するための燃料消費やCO2排出等に関わる実態把握・予測・最適化

応募資格

必須: ＜MUST＞
■コンピュータサイエンス・物理・数学等における修士号またはそれ相当の知識レベル
■サービス企画・機能開発部署、ドメイン部署等と連携し、主担当者またはマネジメント立場でデータ解析成果をサービスや製品、業務改善に結びつけた経験
■著名なデータ解析コンペティションにおける顕著な業績(KaggleGrandmaster,KDDCup上位等)、または、過去5年以内に主著者として国際会議または論文誌における論文採択1報以上

歓迎: ＜WANT＞
■データサイエンスチーム・プロジェクトのマネジメント経験
■高速・高効率・低コストなAI実現に向けたエンジニアリング経験・スキル:AIチップ、深層学習アクセラレータ、エッジAI、マルチ(ノード)GPUによる効率的な学習、学習データの収集・生成効率化、AIモデルの効率的な評価(シミュレーション等)等
■課題やデータに応じて現地・現物・現実で必要なことを見極め、データサイエンスプロジェクトを推進するための計画策定・推進
■課題やドメイン知識を有する部署、サービス企画・機能開発部署等と協業し、製品やサービス、業務改善の実現に向けて前進させるためのコミュニケーション

勤務時間: 8:00～17:00、8:30～17:30、8:45～17:45（休憩36時間）
※部署により異なります
※部署によりフレックスタイム制あり

待遇・福利厚生: 諸手当：超過勤務手当、通勤補助など
昇給・賞与：昇給年1回、賞与年37回
施設／寮・社宅、スポーツ施設、保養所など
制度／選択型福利厚生制度・従業員持株会制度・財形貯蓄制度など
保険：雇用保険、健康保険、厚生年金、労災保険

選考プロセス: STEP01｜応募
STEP02｜書類選考
STEP03｜1次面接+適性検査
STEP04｜最終面接
STEP05｜最終面接合否連絡
STEP41｜内定

会社概要