募集要項
- 募集背景
- コンサルタントより詳細をご説明させていただきます。
- 仕事内容
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これまでのご経験を生かして活躍しませんか。★モビリティ社会の複雑で大規模な最適化を量子やデータ駆動型の機械学習で加速させ、実社会の応用を一緒に実現していく仲間を募集しています。
エンジニアの転職はメイテックネクストへご相談ください
＜業務内容＞
GPGPUを始めとするサーバー級HPCを想定し、生成AI等のデータ駆動型の最新技術と最適化アルゴリズムを融合させて、次世代の最適化の可能性を探っていただきます。
将来は、GPGPUを用いた擬似量子（量子インスパイア）や数理最適化のアルゴリズムとの連携、量子コンピュータを用いたさらなる加速も考えつつ、モビリティ社会の実最適化問題への応用までに繋げていただきたいと思います。
具体的な業務としては、国内外アカデミアとの共創活動や、基礎原理に立ち返った議論を通して、有望なアルゴリズムの方針を選定し、工場や物流をはじめとするモビリティ社会で発揮するアルゴリズムを探求し、チームメンバと一緒になって提案していただきます。
＜募集背景＞
CASEに始まるこれからのモビリティ社会では、サイバー上に上がってくる大量のデータを新たな価値に変換するアルゴリズムが重要です。
特により良い選択肢を積極的に獲得する最適化技術は、機械学習と共に重要なAI技術の一つとなります。
我々AI研究部では、GPGPUを用いた擬似量子を開発し、実社会に活用できるところまで磨き上げてきました。
一方で、生成AIをはじめとするデータ駆動型の技術は最適化にも新しい可能性を示唆しています。
また量子コンピュータのハードウェアの開発が加速する中、中長期的な量子コンピュータによる加速の可能性もあります。
今回の募集では、最近の機械学習の技術を大規模最適化に活用する方法を見出し、これまでとは異なる最適化技術を実用にまで一緒に作りあげる仲間を探しています。
＜業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力＞
●量子コンピュータのような先進技術の可能性を追求し、社会実装にまで繋げることができます。
●量子コンピュータにアクセスする環境を整備し、実際にマシンを使って研究を推進することができます。
●最新の技術動向をチェックし、常に専門性をアップデートすることができます。
●国内外のアカデミアとの共同研究を通じて、先進の研究に従事することができます。
＜職場紹介＞...
- 応募資格
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- 必須
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[必須要件]★各種アカデミア領域でのポストドクター/特任研究員のご応募を歓迎いたします。
■アカデミアや企業研究での理論・実装研究の経験3年以上
■機械学習や最適化アルゴリズムを基本から理解する上での数理的理解力が見込まれる経験、又は関連する業務経験3年以上
■チームのメンバーとの議論を通して成果を出してきた研究の経験3年以上
■多国籍なチームにおいて、日常的なコミュニケーションから、専門的な議論までができる/専門文書を難なく読解できる英語力
[歓迎要件]
□CUDA C++を用いたGPGPUの実装経験、またはC/C++を用いたHPCでの計算実装経験
□関連すると思われる共通言語としての「数理」を用いた学術論文発表や国内外研究会での発表経験
□チームで実施する研究でリーダー的役割の経験とその研究成果、または自分だから達成できたと言える研究の寄与と強み
- 歓迎
- 応募資格をご覧ください。
- フィットする人物像
- 応募資格をご覧ください。
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都
- 勤務時間
- 08:40～17:40
- 年収・給与
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1000万円～1420万円
■年収についての補足
※上記年収レンジは目安です。前職の給与・スキル・経験・等を考慮の上、当社規定で決定致します。【モデル年収例（残業代含まず）】・年収740万円／32歳 ・年収1250万円／45歳 ※標準労働時間8H
- 待遇・福利厚生
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■諸手当
◎通勤手当 ◎家族手当 ◎残業手当 ◎役職手当 ◎資格手当 ■その他…海外トレーニー制度/海外大学院留学制度/育成ローテーション制度/社内公募制度/FAローテーション制度/階層別教育/スキルアップ研修/ハイタレント研修/キャリアデザイン制度/よりそいトーク
■各種保険
■健康保険 ■厚生年金 ■雇用保険 ■労災保険
- 休日休暇
- ◎完全週休2日制（土曜・日曜） ◎GW・夏期・年末年始 ◎有給休暇（最高20日/1年） ◎特別休暇 ◎慶弔休暇 ◎産前・産後休暇 ◎子の看護休暇（子1人：年5日 子2人以上：年10日） ◎介護休暇 ◎介護休職 ※事業所内託児施設（刈谷、幸田、大安エリア）
- 選考プロセス
- ■面接回数2■試験内容▼Web試験 ▼1次面接：人事担当 + 部門担当 ▼2次面接：役員面接 ※カジュアル面談相談可 ※Web面接完結（1回から2回）
