シニア機械学習エンジニア・Behavior

業務内容

• 深層学習と大規模データ分析を活用した自動運転車向け高度な機械学習モデルの設計・開発をリード
• スケーラブルで効率的なMLモデルを自動運転プラットフォームへ展開
• データ戦略の立案・最適化・検証を含むEnd-to-Endの機械学習コンポーネントを開発
• 最新技術と安全基準を組み合わせ、コスト効率を維持しつつ性能を追求
• 認識・予測・プランニング・シミュレーション・インフラ・ツール等と密接に協力し、統一ソリューションを推進
• アジャイル環境でのスピード感ある開発
• ハイブリッド勤務ポリシーに基づき、週3日出社

技術スタック

必須スキル

• 機械学習・CS・ロボティクス分野の修士号/博士号、または同等の実務経験
• Python（3年以上）と主要深層学習フレームワークの実務経験
• 車両プラットフォーム実装のためのC++熟練
• 深層学習アプローチ（教師あり/教師なし/転移学習/マルチタスク/深層強化学習）に3年以上の経験
• MLワークフロー（データサンプリング・前処理・トレーニング・アブレーション・評価・デプロイ・推論最適化）の実務経験
• 英語での明確なコミュニケーション能力

歓迎スキル

• NeurIPS・CVPR等での研究発表
• 大規模MLモデルの実装・組み込み系の経験
• コンピュータビジョン（多視点画像幾何・キャリブレーション・深度推定・NeRF・Gaussian Splatting・SLAM）
• ロボットのMotion Planning・経路最適化・モデル予測制御
• 時系列データ・シーケンシャルモデリング
• 自動運転の課題（認識・予測・マッピング・位置特定・プランニング・シミュレーション）経験

キャリア成長観点

• 自動運転の予測・プランニング領域で最先端MLを設計・実装する機会
• 大規模データと車両プラットフォーム横断のEnd-to-End ML開発スキルの習得
• 百万台規模の車両へ影響する実装・運用の経験と社会的影響の実感
• 論文発表・技術検証・組み込み・クラウドAIなど横断的スキルの成長機会
• ハイブリッド勤務・社内研修制度など継続的な学習機会の充実