【概要】 高性能な機械学習モデルを効率よく開発するための機械学習基盤の開発を行っています。 具体的には、深層学習モデルの量子化や枝刈りなどの軽量化手法の研究開発やモデルの推論処理を自動で高速化するドメイン固有コンパイラ、対象のハードウェア上で高効率に認識可能なHW aware NAS基盤の開発や、それらを用いたMLOpsの構築などを行っています。 【具体的な職務内容】 ・深層学習コンパイラの開発 ・量子化や枝刈りなどの深層学習モデルの軽量化手法の研究開発 ・HW aware NASの開発 ・上記を用いたMLOpsの構築と運用 【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AI市場において、新たな技術革新にチャレンジできる ・著名なOSSの開発に貢献できる ・パブリッククラウドサービスを用いたシステム構築が経験できる ・一流のエンジニアに囲まれ、日々の業務、ディスカッションを通じてスキルアップできる 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python3・Bash フレームワーク：TensorFlow その他開発環境：Linux・Debian 開発支援ツール：JIRA・Git・GitLab・Apache Airflow 開発手法：アジャイル・スクラム・グローバルチーム（多国籍メンバー） 開発内容タイプ：B2B・機械学習・AI・モビリティ関連（自動運転、交通関連） クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service インフラ管理：Docker・Terraform・Ansible・Kubernetes・Amazon ECS・Amazon Elastic Kubernetes Service AI・データ分析：Apache Beam・Keras・PyTorch・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・NumPy

・C/C++及びPythonを利用した開発経験 ・深層学習に関する基礎知識

・TensorFlowやPyTorch、ONNXなどの深層学習フレームワークや深層学習モデルフォーマットの利用経験や開発経験 ・TVM、Halide、MLIRなどのドメイン固有コンパイラの開発経験者 ・深層学習の推論処理のソフトウェア高速化経験者 ・深層学習アクセラレータに関する知識もしくは開発経験 ・Amazon Web Service や Azure などのクラウドインフラを利用した開発経験 ・MLOpsの構築や運用の経験