どんな仕事か: 【概要】
モビリティサービスを支えるデータ解析アルゴリズム、およびそれを高効率・低コストに実現するための研究開発を行います。
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（ControllerAreaNetwork）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、統計解析等の解析手法の開発や，それを机上に留めず現実世界で役立てるための高効率・低コストで実現するための研究開発を行っています。

【詳細】
以下等のアルゴリズムの開発、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
■AD・ADASの認知・予測・計画に関わるAIアルゴリズム開発:複数カメラ画像やLiDAR等を用いた3次元認識、周辺物体の行動予測、走行経路計画等
■生成系AIを用いた知能化アルゴリズム開発:RAGによる情報検索、対話生成、計画策定等
■サービスの施策効果推定・カイゼン:効果検証（因果推論、傾向スコアモデリング、オン/オフ方策評価等）、反実仮想機械学習
■安心・安全なAI活用:連合学習、機械学習の品質管理・保証、機械学習モデルの安全性検証(形式検証、テスト、敵対的攻撃・防御等)、説明可能AI等
求められるスキルは: 必須＜MUST＞
■コンピュータサイエンス・応用数学等における博士号・修士号またはそれ相当の知識レベル
■以下いずれかの分野における研究開発経験（複数分野は尚可）
・AD・ADASにおける認知・予測・計画:複数カメラ画像やLiDAR等を用いた3次元認識、周辺物体の行動予測、走行経路計画等
・生成系AIを活用した知能化:RAGによる情報検索、対話生成、計画策定、およびこれらの実現に必要な学習・推論効率化等
・サービスの施策効果推定・カイゼン:効果検証（因果推論、傾向スコアモデリング、オン/オフ方策評価等）、反実仮想機械学習等
・複数のAI、またはAIと社会システム・人間等が関わる複雑なマルチエージェントシステムの設計:マルチエージェントシミュレーション、因果推論・探索、自動交渉エージェント、強化学習等
・安心・安全なAI活用:連合学習、機械学習の品質管理・保証、機械学習モデルの安全性検証(形式検証、テスト、敵対的攻撃・防御等)、説明可能AI等
・高速・高効率・低コストなAI実現: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
■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3報以上

歓迎＜WANT＞
■研究開発チーム・プロジェクトのマネジメント経験
■サービス企画・機能開発部署等と連携し、主担当者またはマネジメント立場で研究開発成果をサービスや製品、業務改善に結びつけた経験
■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、数理技術の専門性をいかして研究開発を推進するための計画策定・推進力
■同分野および異分野の研究者と議論し、研究を深化させるためのコミュニケーション能力
■サービス企画・機能開発部署等と協業し、製品やサービスの実現に向けて前進させるためのコミュニケーション能力
■技術や社会動向の潮流形成に中心的な役割で従事した経験（国プロ、標準化、ガイドライン作成等）
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都（千代田区）
勤務時間は: 8:00～17:00、8:30～17:30、8:45～17:45（休憩1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
給与はどのくらい貰えるか: 5,900,000円～15,700,000円
待遇・福利厚生は: 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582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
休日休暇は: 土日、この他に会社カレンダーで指定する休日
※その他、年次有給休暇・特別休暇あり
どんな選考プロセスか: 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
STEP586｜内定

先進モビリティ基盤AIリサーチャー

その他、技術系（IT・Web・通信系）