Senior Machine Learning Engineer, Vehicle Perception

仕事内容

• 自動運転車向けの知覚基盤モデルを設計・開発し、多様なセンサーデータを統合したスケーラブルな3Dシーン理解を実現する。
• 自動運転プラットフォーム上で、スケーラブルかつ効率的なMLモデルをデプロイする。
• 安全基準、コスト効率、最新技術を考慮したシステムを開発する。
• データ戦略、最適化、検証を含む、エンドツーエンドのML学習・デプロイに必要なコンポーネントを開発する。
• 科学的手法と批判的思考に基づき、最先端の深層学習ソリューションを開発する。
• アジャイル開発手法を用い、高速な開発環境で業務を行う。
• 知覚、モーションプランニング、シミュレーション、インフラ、ツール開発などのチームと連携する。
• 週3日、以下のいずれかのオフィスに出社するハイブリッド勤務：日本・日本橋、米国・パロアルト、米国・アナーバー。

必須要件

• 機械学習、コンピュータビジョン、ロボティクス、または関連する定量分野の修士号・博士号、または同等の業務経験。
• Python、主要な深層学習フレームワーク（PyTorch推奨）、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスの3年以上の経験。
• 教師あり学習、教師なし学習、転移学習、マルチタスク学習、深層強化学習などの深層学習手法の3年以上の経験。
• データサンプリング・キュレーション、前処理、モデル学習、アブレーション研究、評価、デプロイ、推論最適化を含むMLワークフローの3年以上の経験。
• 大規模基盤モデル、事前学習、マルチモーダルアーキテクチャ、自己教師あり学習の経験。
• 実行時計算量、分散・クラウドMLインフラ、データパイプラインアーキテクチャ、リソースを考慮した最適化に関する深い理解。
• 自動運転プラットフォームとの統合を支援するC++コードを記述できること。
• 他者やチームの技術戦略に影響を与える強いリーダーシップ。
• 概念を明確かつ正確に伝える高いコミュニケーション能力。

歓迎要件

• NeurIPS、CVPRなどのトップカンファレンスでの研究発表。
• 自動運転または関連分野で、MLモデルを大規模にデプロイした実績。
• 大規模データセット向けのオフボード、オートラベリング、データエンジンパイプライン（マイニング、キュレーション、アクティブラーニング、正解ラベル不要の評価を含む）の経験。
• 自動運転システムまたはロボティクス向けの視覚言語モデル、ワールドモデル、動画予測、潜在ダイナミクスモデルの実務経験。
• 複数のプラットフォームやセンサー構成で基盤モデルを活用し、大規模モデルを効率的なリアルタイムモデルへ蒸留した経験。
• プロダクションレベルのコーディング、組み込みプラットフォームへのデプロイ、レイテンシーやハードウェア制約を考慮した最適化の経験。
• 自動運転分野（知覚、予測、マッピング、ローカライゼーション、プランニング、シミュレーション）の経験。