【概要】 フィックスターズでは、半導体検査装置や医用画像機器や外観検査装置の性能向上、自動運転や自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、機械学習アルゴリズムを利用したソフトウェア及びソリューションの開発を行っています。低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。 【具体的な職務内容】 お客様から頂いた様々なデータセットに対して、機械学習技術を用いたデータ分析やパターン解析、予測やシミュレーションなど、新しい技術によるソリューションの提供に携わっていただきます。 ■具体的には ・特定ハードウェア向けDNNモデルの最適化作業 - 論文調査による制約を満たすモデルの選定 - モデルの軽量化（枝刈、量子化、NAS） - 限られたリソース・ハードウェア制約下で最適な性能を満たすモデル開発 ・自動運転向け認識アルゴリズム検討作業 - 論文調査から課題対応のモデル選定 - 仮実装による技術課題抽出 - 技術課題を１つ１つ解決し、指定の処理時間と性能を満たすモデル開発 ・様々なデータ（ADAS用カメラ、ドラレコ画像、点群など）を使用した認識アルゴリズム開発 ・膨大な評価データ（画像など）を活用するための分類手法を確立する研究 ・課題解決のために構築したDNNの確からしさの推定。また、判断根拠となるようなDNNの可視化作業 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【プロジェクトのやりがい】 ・急成長するビッグデータ/AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる ・在籍のエンジニアはレベルが高く、新たなスキルを学び、技術者としての経験を積み、成長するのに最適な環境です ・常に最先端の技術に触れることができる ・社内kaggle活動等データサイエンスのスキルアップ 【開発環境】 開発環境：C++・Python3 その他開発環境：Linux 開発支援ツール：Git・GitLab 開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習 AI・データ分析：pandas・scikit-learn・matplotlib・NumPy・Pytorch・Tensorflow

・C/C++、Pythonにおけるプログラミング知識 ・機械学習を使ったソフトウェアの開発経験 ・機械学習アルゴリズムの知識　

・分散処理、並列プログラミングに関する知識 ・GPUなどマルチコアプロセッサ上での高速化経験 ・ベクトル演算命令による高速化経験