- なぜ募集しているのか
- コンサルタントより詳細をご説明させていただきます。
- どんな仕事か
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これまでのご経験を生かして活躍しませんか。特色…先端技術の粋を集めるコネクティッドカー・自動運転車、次に目指すはそこから収集されるデータの解析・活用です。価値あるモビリティ・サービスを一緒に創造しませんか。
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
＜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（Controller Area Network）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
■在宅勤務…在宅勤務が可能な職種です。在宅勤務とオフィス勤務を柔軟に組み合わせた生産性重視の働き方を取り入れています。
■採用の背景…収集・蓄積したデータの活用が進みつつある中、活用を高度化させるためにAI・数理を専門とする研究者の活躍が必須です。AI・数理分野の研究者としてこれまで培った素養と、トヨタが今後実現を目指す新しいモビリティ社会における具体的なユースケース・扱うデータを切り口に、主要研究分野を開拓していただきたいと思っています。
＜配属先部署情報＞
・20代～30代の社員が中心で、和気あいあいとした雰囲気です。
・IT企業等からの転職者も多く、専門性をいかし... - 求められるスキルは
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必須 ■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
[歓迎要件]
□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...歓迎 応募資格をご覧ください。 - 雇用形態は
- 正社員
- どこで働くか
- 東京都
- 勤務時間は
- 08:30～17:30
- 給与はどのくらい貰えるか
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590円～1570円
■年収についての補足
※経験・能力等を考慮し、当社規定により決定。 ※勤務時間 8:00-17:00or8:30-17:30（豊田本社）、8:45-17:45（名古屋オフィス、東京本社）※部署によりフレックスタイム制あり - 待遇・福利厚生は
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■諸手当
◎通勤手当 ◎家族手当 ◎残業手当 など
■各種保険
■健康保険 ■厚生年金 ■雇用保険 ■労災保険 - 休日休暇は
- ◎完全週休2日制（土・日） ◎夏季 ◎年末年始 ◎有給 ◎産前・産後休暇 ◎育児休職／介護休職（各最長2年）
- どんな選考プロセスか
- ■面接回数2■試験内容▼Web適性検査・1次面接 ▼最終面接 ※Web面接完結（1回から2回）
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掲載期間24/11/20～25/01/14
求人No.MNXT-237198
