募集要項
- 募集背景
- 未来のモビリティ社会を支える中核技術として、AIの実装と運用はますます重要です。研究開発にとどまらず、AIを現実のサービスに届けるには、高度でスケーラブルな学習・推論基盤の整備と運用が不可欠です。車両から得られる膨大なデータを活かし、学習・評価・推論・展開を高速かつ確実に回すプラットフォームを構築。次世代モビリティの実現に向け、AIモデルを「動くサービス」に変える学習環境・推論基盤の設計・構築・運用に強みを持つエンジニアを募集します。
- 仕事内容
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自動運転・先進運転支援システム（AD・ADAS）、コックピットの知能化等に関わる大規模なセンサーデータや車載ログの収集・蓄積・整備を支えるクラウドベースのデータ基盤の設計・構築・運用を担っていただきます。
AIモデル開発やサービス実装に向けて、AIモデル学習のための正解データ作成パイプライン（メタデータ生成、オートラベリング、アノテーション等）を整備し、スケーラビリティ、データ品質、セキュリティ、継続運用性等の観点から技術開発と改善を推進していきます。
【具体的には】
■ 自動運転・先進安全運転支援システム（AD・ADAS）、コックピット知能化等に向けた車載データ収集・蓄積基盤の設計・構築・運用
■ オートラベリングやアノテーション支援のためのメタデータ管理・前処理パイプラインの整備と最適化
■ 分散処理環境（Spark、Flinkなど）やコンテナオーケストレーション（Kubernetes等）を活用したデータ処理基盤の開発・運用
■ 蓄積データをAI学習へ接続するためのデータ抽出・変換・バッチ処理の自動化
■ 正解データ作成支援ツール・管理UI・社内向けSDKなどの設計・運用
【配属先部署では以下テーマに取り組んでいます】
・車載センサーデータやログの大規模蓄積基盤の整備（クラウド／オンプレ）
・正解データ作成を支えるオートラベリング・メタデータ生成・アノテーション支援パイプラインの開発
・データ処理のスループット・レイテンシを考慮した分散処理基盤の最適化（Spark／Flink／Kubernetesなど）
・前処理・特徴量生成・データバージョン管理などを統合したデータ運用基盤の構築
・社内ツールやOSSを活用したプロダクションレベルの監視・運用体制の整備
【働きがい】
研究機材や実機検証環境(エッジAIデバイス、クラウド開発基盤、実車評価用試験車)、AIモデル開発プロセス、計算機資源が整備されており、大規模データの取り扱いや画像認識モデルの評価が可能な体制が構築されています。また車載機ソフトウェア内製開発チームとも連携した開発が可能です。
【将来的に従事する可能性のある仕事内容】
同社業務全般
【所属部署情報】
InfoTech
- 応募資格
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- 必須
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【必須要件】
・機械学習もしくはMLOps分野での実務経験
・クラウド基盤でのシステム設計・運用経験（AWS/GCP/Azure）
・データパイプライン構築および技術連携能力
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
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＜大手町オフィス＞
住所：東京都千代田区大手町1-6-1 6F
アクセス：東京メトロ千代田線・丸ノ内線「大手町駅」地下通路にて直結
＜将来的に勤務する可能性のある場所＞
本社および全ての支社、営業所
＜受動喫煙防止策＞
屋内全面禁煙、屋外に喫煙所を設置
- 勤務時間
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固定労働時間制 所定勤務時間：08:00～17:00
実働時間：8時間
休憩時間：1時間
月平均残業時間：20時間
※部署により異なります。（8:00～17:00、8:30～17:30、8:45～17:45／実働8時間・休憩1時間）
- 年収・給与
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年収：700～1680 万円 月給制 基本給：330000円
残業代：全額支給
通勤手当：あり 実費支給(上限なし)
賞与：あり 年2回（7月・12月）
昇給：あり 年1回（4月）
- 待遇・福利厚生
- ■社宅・寮制度■引越費用補助■財形貯蓄制度■従業員持株会■退職金制度■社内販売制度■車両購入資金貸付制度■事業所内託児施設（一部オフィス）■各種検診■結婚祝い金■WELBOX■各種施設利用（スポーツセンター、マッサージルームなど）■保養所■時短勤務 など
- 休日休暇
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【年間休日】121日
【休日内訳】 週休2日制 土曜日,日曜日,夏季休暇,年末年始休暇,GW休暇,産前・産後休暇,育児休暇,介護休暇,特別休暇
- 選考プロセス
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面接2～3回（適性検査あり）★WEB面接OK
※選考フローは変動する場合があります。
