【SOL】エンジニア中途採用 の求人一覧 - 株式会社フィックスターズ

【概要】 現在様々なアプリケーションで機械学習が利用されています。 これらのアプリケーションを高速化または省電力化するために、様々なAIアクセラレータが開発されています。 フィックスターズでは、AIアクセラレータを開発するお客様向けに、AIコンパイラフレームワークの開発を行っています。 AIコンパイラは、機械学習モデルの学習や推論のワークロードを、対象のAIアクセラレータ上で高速処理するための変換とコード生成を自動で適用します。 フィックスターズでは、このAIコンパイラフレームワークを設計及び開発するエンジニアを募集しています。 この役割には、対象のAIアクセラレータを対象にした量子化、計算グラフの最適化、ループやメモリ配置の最適化の手法の設計や、コンパイラへの実装が含まれます。 また、AIアクセラレータやAIコンパイラの最新研究やOSSの動向の調査も行い、それらを用いた技術選定にも携わります。加えて、ハードウェア設計者とも連携し、ハードウェアとソフトウェアの協調して設計することで、次世代のAIアクセラレータの設計にも貢献していただきます。 大規模かつ最先端のAIコンパイラフレームワークや、次世代のAIアクセラレータの開発に携われるプロジェクトにぜひ参加しませんか？ 【具体的な職務内容】 ・AIコンパイラフレームワークの設計や開発 ・対象のAIアクセラレータ向けの高速化手法の設計 ・量子化や枝刈りなどのAIモデル圧縮技法の研究開発や実装 ・AIコンパイラフレームワークを利用した機械学習モデルの高速化 ・AIアクセラレータのハードウェアアーキテクチャに対する改善手法の提案 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 https://www.fixstars.com/ja/cases/r-car 【プロジェクトのやりがい】 ・急成長するAI/ML市場において、新たな技術革新にチャレンジできる ・AIコンパイラやAIフレームワークに関する、最先端かつ大規模なコンピュータシステムの開発に携われる ・著名なOSSを利用した開発やコントリビューションが出来る ・次世代のAIアクセラレータの設計や開発に携われる 【開発環境】 開発環境：C/C++, Python コンパイラフレームワーク: MLIR, LLVM, TVM AIフレームワーク: PyTorch, TensorFlow, ONNX その他開発環境：Linux 開発支援ツール：Git, GitLab, GitHub 開発手法：チケット駆動開発, スクラム開発 開発内容タイプ：B2B

【概要】 フィックスターズでは、画像検査装置や映像機器や金融システムの性能向上、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、通信処理、画像処理、機械学習処理などにFPGAをアクセラレータとして活用する開発プロジェクトを行っています。FPGAに限定された部分最適だけではなく、ディープラーニングや画像処理のエンジニアと共に、顧客のシステム全体の最適化を実現しています。 【具体的な職務内容】 ・高品質、高性能、高エネルギー効率の RTL 設計・実装 ・画像処理や機械学習などのアルゴリズムの並列化設計 ・C/C++ コードの FPGA ポーティング 【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】 ・FPGAを用いた専用アクセラレータ開発など、新たな技術革新にチャレンジできる ・仕様を理解し、設計、実装を行うだけでなく、FPGA上で動くアルゴリズムを意識した上で開発できる ・ハードウェアとソフトウェアの両方を駆使した開発ができる ・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 ・グローバル市場を舞台に、日々競合を意識しながらチーム一丸となって開発に取り組める 【開発環境】 開発環境：C・C++・Verilog HDL・VHDL その他開発環境：Linux・Windows・Vim・Emacs 開発支援ツール：Git・GitHub・Github Actions・GitLab 開発手法：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・プロトタイピング・コーディング規約あり 開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・画像処理・AI・ネットワーク設計・ハードウェア制御・組込み・動画（ストリーミング、エンコード） インフラ管理：Docker・Kubernetes

【概要】 CPU（C++)システムのGPU(CUDA)移植及び処理速度の最適化 【具体的な職務内容】 ・GPUプログラミング ・CPUで構築された既存システムを、GPUに対応したソフトウェアに再構築 ・GPU対応ソフトウェアの高速化 【具体的には】 ・CPUリファレンスコード（C++等)のGPU(CUDA)移植 ・様々なアルゴリズム、手法を駆使したCUDAコードの高速化 ・高速化効果のプロファイリング（可視化） 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 検査装置の画像処理、演算処理の高速化。 ・API化された画像処理（フィルター）、計算モジュールのGPUによる高速化 【プロジェクトのやりがい】 ・高い技術力を持つエンジニアに囲まれて、新たなスキルを学び成長できます ・ソフトウェア高速化技術を中心として、様々な技術分野・産業分野を経験することができます ・ソフトウェア高速化の技術力によって社会の課題を解決できます 【開発環境】 開発環境：C/C++, CUDA C/C++, その他開発環境：Windows 開発支援ツール：GitLab、VisualStudio 開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等 開発内容タイプ：B2B、画像処理

【概要】 LLMなどの機械学習モデルの開発を促進する、MLOpsツールのための研究開発業務 LLMや生成AIをはじめとする最新の機械学習モデルの開発では、学習時のモデルアーキテクチャの改善や合成データセットの利用、分散並列処理による高速化、評価シナリオの多角化など多数の技術要素が複合的に用いられています。 そのため、実験間の比較や再現、実験結果の報告、学習済みモデルの運用を効率的に行うのはますます難しくなっており、機械学習プロジェクト全体を管理するためのMLOpsツールが必要とされています。 一方で、MLOpsツールの導入とその運用についてのノウハウはプロジェクト担当者や研究者個人に閉じている場合が多く見られる実情があります。また、必要最低限の機能しか使っておらず、システム全体の効率が考慮されていないこともあります。 こういった現状を踏まえて、フィックスターズでは機械学習モデルの学習・評価・デプロイを一気通貫に効率よく行うことを目的としたMLOpsツールを開発・提供しています。 ハードウェアからUIまで幅広い領域を考慮した最適なMLOpsツールの構築を目指すプロジェクトになります。 このたび、業務拡大に伴い、MLOpsの分野での知見と経験のある方を募集します。 【具体的な職務内容】 下記の範囲から、まずは自身の得意分野から始め、成果を出しながら業務を通して対応領域を拡大していただきます ・機械学習モデルの学習 ・評価・運用に関する新規技術（論文やライブラリ）の調査 ・既存技術と新規技術の比較と、MLOpsツールに取り込む技術の選定 ・MLOpsツール内で利用している各ライブラリの機能追加（オープンソースプロジェクトへの貢献も含む） ・MLOpsツールを実際に利用した社内向け機械学習モデルの開発と、運用・提供中のMLOpsツールのユーザーに対するサポートや要望のヒアリング ・自社または顧客のMLOpsのワークフローやアーキテクチャの設計 【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】 ・最先端の機械学習プロダクトの開発や運用に関わることができる ・機械学習パイプラインの内容全般にわたる大きな裁量を持ち開発を推進できる 【開発環境】 開発環境：Ubuntu・Python3 開発支援ツール：Git・GitLab・Docker・Slack 開発内容タイプ：B2B・リサーチ

【概要】 フィックスターズでは、データセンター向けSSD製品の三次元フラッシュメモリを制御するコントローラ向けのファームウェアおよびデバイスドライバの開発を行っています。フラッシュメモリは微細化、三次元化、大容量化により制御が年々複雑化する上、ハードウェアに関する特殊な知識が必要です。また、製品レベルの品質を担保し、スケジュールを順守するため、高い専門性と技術力を持つエンジニアが数十名規模で開発を行っています。 【具体的な職務内容】 ・ARMを使用したマルチコアSoCの組込み開発（C言語中心） ・周辺ハードウェアの制御、NAND FLASHの制御などの低レイヤの機能開発 ・ガーベージコレクションを始め、上位レイヤの機能開発 ・開発TAT向上のためのツール開発・自動化環境構築 【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】 ・安定・高スループット、低レイテンシ(高IOPS)を実現するための設計・実装に携われる ・技術的な好奇心の強い仲間と開発をともにすることで、自身のスキルアップも図れる ・数十名規模の大規模開発の中でリーダーシップを発揮して業務を推進していくことができる ・PCI Expressを含め、今後数年先の最新の技術に触れていくことができる ・大規模開発のチームビルディングなどのエンジニアリングマネージャーからリードエンジニアまで幅広いキャリアパスがある 【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：Redmine・Subversion・GitLab 開発手法：ウォーターフォール 開発内容タイプ：B2B

【概要】 フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、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、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェア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】 ・自動運転を実現するためのソフトウェア開発 ・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発 ・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発 ・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発） ・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発 ・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置) ・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発 ・金融系システム（デリバティブプライシング）開発 【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】 ・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます ・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 ・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります ・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

【概要】 フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、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、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェア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。 この度、福岡事業所新設につきコアメンバーを募集しています。 【具体的な職務内容】 ・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置) ・IoT機器関連のハード・ソフトウェア開発 上記に加え、新規案件を提案・実行していただくことも可能です 【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】 ・新設の事業所を立上げていくコアメンバーとして活躍できる ・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます ・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 ・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります ・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています 【開発環境】 開発環境：Java・C・C++・Python2・Python3 フレームワーク：Vue.js その他開発環境：Linux・Windows 開発支援ツール：Git・GitHub 開発手法：プロジェクトごとに選択 開発内容タイプ：B2B クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Microsoft Azure

【概要】 フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、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、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェア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】 ・自動運転を実現するためのソフトウェア開発 ・AGV／AMR向けロボットシステム開発、データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェア開発 ・数理最適化分野のコンサルティング・開発サービスおよび量子コンピュータ等の次世代アクセラレータ向けソフトウェアの開発 ・データセンター向けNVMe SSDファームウェア開発（組込みソフトウェア開発） ・FPGAをアクセラレータとして活用するシステム開発 ・組込み機器に搭載される画像処理・画像認識ソフトウェア開発(例：4K8K機器・ADAS・医療画像処理・検査装置) ・機械学習アルゴリズムや深層学習技術を利用したソフトウェア及びソリューションの開発 ・金融系システム（デリバティブプライシング）開発 【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】 ・顧客との直接取引が多く、次世代の技術や最先端の技術に携わることができます ・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 ・低レイヤのソフトウェア技術が活かせるプロジェクトが多数あります ・ソフトウェアエンジニアでも、技術分野とビジネス分野両方のキャリアパスが用意されています

【概要】 フィックスターズでは、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、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、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェア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】 世の中の多くのソフトウェアは、コンピュータの性能を引き出しきれていません。当社では、コンピュータの性能を引き出す技術のスペシャリストたちが、お客様の課題を直接ヒアリングし、お客様が作りたい製品を実現するソフトウェア開発サービスを提供しています。 お客様の課題に対して、文献調査・性能分析・ボトルネックの特定などの技術コンサルティングを行い、アルゴリズムの改善やハードウェアに特化したプログラミングによるソフトウェアの高速化開発を行います。具体的には、要件定義から設計・実装・テストまで幅広く担当します。 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 産業機器、車載、ヘルスケア/ライフサイエンス分野において以下のような案件を行っています。 ・医用機器における画像処理の高速化 ・医用機器における深層学習モデルの推論高速化 ・半導体製造・検査装置のスループット向上 ・創薬支援ソフトウェアの GPU 高速化 ・車載用深層学習モデルの論文調査・実装最適化 【プロジェクトのやりがい】 ・高い技術力を持つエンジニアに囲まれて、新たなスキルを学び成長できます ・ソフトウェア高速化技術を中心として、様々な技術分野・産業分野を経験することができます ・ソフトウェア高速化の技術力によって社会の課題を解決できます 【開発環境】 ・開発言語：C/C++, CUDA C/C++, Python等 ・OS：Linux, Windows等 ・開発支援ツール：GitLab等 ・コミュニケーションツール：Slack. Google Workspace等 ・開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等 ・プロファイリングツール：perf, NVIDIA Nsight Compute/Systems, Intel VTune等 ・機械学習フレームワーク：PyTorch, TensorFlow, TensorRT, OpenVINO, ONNX Runtime等

【概要】 フィックスターズのグループ会社であるDrone Autopilot Labにてドローンやロボットに関わる業務を担当いただきます。 Drone Autopilot Labでは、ロボット試作品の組み上げ、Software Development Kitの開発、自社ドローンサービスの開発・提供に加え、障害物認識・衝突回避アルゴリズムの開発、アルゴリズムの処理時間の短縮・高速化を行っています。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】 ・ロボット関連アルゴリズム（自己位置推定、障害物認識、経路計画、走行・飛行制御）の開発、移植、高速化 ・画像処理・画像認識プログラムの開発、移植、高速化 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 ・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発 ・ドローン複数機の動的制御アルゴリズム開発 ・ドローンの障害物認識・衝突回避・経路計画開発 【プロジェクトのやりがい】 ・ドローン分野の最先端に関わることができる ・急成長するドローン市場において、新たな技術革新にチャレンジできる ・ソフトウェア高速化・コンピュータビジョン・深層学習等の各技術のスペシャリスト達と技術を共有することで、スキルアップできる ・ビジネスの立ち上げ期に関わることができ、経営について学ぶことができる 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python2・Python3・CUDA その他開発環境：Linux・Raspberry Pi OS・Windows 開発支援ツール：Git・GitHub・GitLab コミュニケーションツール：Slack 開発手法：アジャイル・チケット駆動開発 クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service 開発内容タイプ：B2B・SaaS・リサーチ、解析・画像処理・AI・ネットワーク設計・ハードウェア制御・組込み・動画（ストリーミング、エンコード）

【概要】 フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、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、大規模データ分析環境構築、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。機械学習技術、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】 ・自律走行に関わる分析基盤構築 ・分析基盤の改善 ・データ分析プログラムの開発・高速化 ・実データを用いた分析 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 ・車両挙動の傾向判断をリアルタイムで行うアルゴリズムの高速化 【プロジェクトのやりがい】 ・日々注目が高まる自律走行分野の最先端に関わることができる ・実際の自律走行で得られた大規模データを扱うことができる ・自身の技術を発揮して、自動化世界の実現に携わることができる ・機械学習や最適化のスペシャリスト、自律走行エンジニア達との技術共有によるスキルアップができる 【開発環境】 開発環境：Python3・Sass・SQL・Bash その他開発環境：Linux・Windows Server・Tableau・Redash 開発支援ツール：JIRA・Git・GitHub・Github Actions・GitLab・Apache Airflow 開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析・機械学習・AI・データベースの設計、チューニング・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・Microsoft Azure インフラ管理：Docker・Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Kubernetes・Amazon ECS AI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・NumPy

【概要】 フィックスターズでは、数理最適化を扱う開発サービスやクラウドサービスを行っています。 ソリューション開発サービスでは、数理最適化を扱う課題について、既存ソフトウェアの高速化、新規アルゴリズム開発、最適なハードウェアアクセラレータの提案といったコンサルティング・開発サービスを提供しています。 クラウドサービスでは、様々な量子アニーリング・イジングマシンを使って組合せ最適化問題を解くことができる開発プラットフォーム「Fixstars Amplify」を開発・運用しています。その他、Gurobi、CPLEX、GPU等を使った次世代アクセラレータ向けのソフトウェア開発を行っています。 【具体的な職務内容】 ・お客様の課題ヒアリング、課題アプローチの検討、既存ソフトの高速化、アルゴリズム開発 ・実用アプリケーションの開発や製品への組込み支援 ・アニーリングマシン（量子・古典）、ゲート型量子コンピュータ（NISQ、誤り耐性）、アクセラレータ向けライブラリの研究開発 【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】 ・数理理最適化に関する知識や経験を活かしつつ、新しいコンピュータに関するスキルが習得できる ・国内外の量子コンピュータや数理最適化のキープレイヤーと協同し、世界にチャレンジできる ・お客様の課題解決に携われる ・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 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python3 開発手法：アジャイル・チケット駆動開発

【概要】 フィックスターズでは暗号化アルゴリズム、および、セキュリティプラットフォームに対する高速化に取り組んでいます。 ソフトウェアに限らず、ハードウェアアクセラレータを含む、暗号やセキュリティシステムの実装の提案、開発を行っております。 【具体的な職務内容】 ・耐量子暗号、代数の知識を活かしたアルゴリズム開発、実装 ・差分プライバシ実装 ・秘密分散実装 ・秘密計算、準同型暗号実装 ・FPGA、GPU、アクセラレータ向けの実装、高速化 【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】 ・暗号理論、代数に関する知識や経験を活かしつつ、新しいアーキテクチャスキルが習得できる ・最新技術を使用して製品開発が行える ・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 【開発環境】 開発環境：C・C++・Rust その他開発環境：Linux・UNIX・TEE・VM・QNX・AGL 開発支援ツール：Git・GitHub・GitLab 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

【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

【概要】 フィックスターズでは、生産現場と連携し、様々な最適化アルゴリズムを使用した自動化や機械学習によるデータ分析、およびその結果の可視化を行っています。また、カメラ画像の画像処理や解析など、幅広い技術分野での開発も行っています。このプロジェクトを通じて、我々は主導で生産現場のDX推進を行っています。 【具体的な職務内容】 ・生産現場の自動化および可視化 ・工程管理のソフトウェア設計、評価（スケジューリング管理の最適化アルゴリズムの設計、評価） ・測定ソフトウェアの最適化（保守性の向上、高速化など） ・生産データベースを基に機械学習を用いた認識、データ分析による様々な予測および可視化 ・画像処理による画像解析と高速化 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 半導体工場におけるスマートファクトリー推進 【プロジェクトのやりがい】 ・世界最先端工場のDXを担うことで大きな技術キャリアアップが得られる ・現場連携でソフトウェア以外の技術領域に直接触れることができ、技術の幅が広がる ・最先端で多種多様のデータを直接扱うことができ機械学習（認識やデータ分析）の大幅な技術力アップが可能 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python その他開発環境：Windows 開発支援ツール：：Git・GitLab 開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等 開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・最適化問題 AI・データ分析：PyTorch、他

【概要】 フィックスターズでは、生産現場と連携し、様々な最適化アルゴリズムを使用した自動化や機械学習によるデータ分析、およびその結果の可視化を行っています。また、カメラ画像の画像処理や解析など、幅広い技術分野での開発も行っています。このプロジェクトを通じて、我々は主導で生産現場のDX推進を行っています。 【具体的な職務内容】 ・生産現場の自動化および可視化 ・工程管理のソフトウェア設計、評価（スケジューリング管理の最適化アルゴリズムの設計、評価） ・測定ソフトウェアの最適化（保守性の向上、高速化など） ・生産データベースを基に機械学習を用いた認識、データ分析による様々な予測および可視化 ・画像処理による画像解析と高速化 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 半導体工場におけるスマートファクトリー推進 【プロジェクトのやりがい】 ・世界最先端工場のDXを担うことで大きな技術キャリアアップが得られる ・現場連携でソフトウェア以外の技術領域に直接触れることができ、技術の幅が広がる ・最先端で多種多様のデータを直接扱うことができ機械学習（認識やデータ分析）の大幅な技術力アップが可能 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python その他開発環境：Windows 開発支援ツール：：Git・GitLab 開発手法：チケット駆動開発、アジャイル開発等 開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・最適化問題 AI・データ分析：PyTorch、他

【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、画像処理・機械学習プログラム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】 ・画像処理、機械学習・深層学習プログラムの移植、最適化 ・画像処理ミドルウェアの開発 ・画像処理アルゴリズムの新規開発 【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】 ・グローバル製品のコア部分のソフトウェア開発に携わることができる ・続々と発表される最新アーキテクチャに一早く、かつ深くまで接することができる ・限界近くまで高速化を行うと、ハードウェアを使い倒した独特の快感を味わえる ・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 ・プロジェクトはいずれも最先端分野の研究・開発に関わっている 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python3・Bash・CUDA C/C++ その他開発環境：Linux・Windows 開発支援ツール：Git・GitHub 開発手法：オブジェクト指向・アジャイル・チケット駆動開発 開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI AI・データ分析：PyTorch

【概要】 フィックスターズでは暗号化、セキュリティプラットフォームの開発,高速化をしております。この新規アルゴリズム実装及びシステム開発を行っています。このプロジェクトを通じて最適なハードウェアアクセラレータの提案、開発を行っております。 【具体的な職務内容】 ・脅威モデリング、セキュリティ要件定義、POSIX準拠OS環境構築開発 ・TEE実装、評価 ・多層分離環境構築 ・カーネル実装、ドライバ、ファイルシステムの実装、高速化 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【開発環境】 開発環境：C・C++・Rust その他開発環境：Linux・UNIX・TEE・VM・QNX・AGL 開発支援ツール：Git・GitHub・GitLab 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・ハードウェア制御・組込み・モビリティ関連（自動運転、交通関連）

【概要】 フィックスターズでは、自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。 論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っていることが特徴です。 【具体的な職務内容】 ・リアルタイム処理を考慮した自動運転ソフトウェアの開発・移植・高速化 ・自動運転システムの製品化開発 ・自動運転アルゴリズムの研究開発 ・クラウドと連携したコネクティッドシステムの実現 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 ・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化 ・車両センサーデータを用いた車両挙動分析 ・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化 ・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発 ・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発 【プロジェクトのやりがい】 ・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる ・自身の技術を発揮して、自動運転の製品化実現に携わることができる ・自動運転車に採用される最新半導体アーキテクチャにいち早く、　かつ深くまで接することができる ・最新論文の調査、実装、改善を通して最新技術を常に追いかけることができる ・ソフトウェア高速化・コンピュータビジョン・深層学習等の各技術の　スペシャリスト達と技術を共有することで、スキルアップできる 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python3 その他開発環境：Linux 開発支援ツール：Git・GitLab 開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発 開発内容タイプ：B2B・画像処理・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 AI・データ分析：PyTorch・matplotlib・NumPy

【概要】 フィックスターズでは、15年近くお付き合いのある国内大手証券会社様にて、金融計算（デリバティブプライシング）の高速化や金融系システムの開発・運用を行っています。プロジェクト全体は1500人月を超える大規模なものですが、重点領域は当社のエンジニアが担当しています。共にシステムの要件を詰めたり、仕様を提案したりしながら開発を進めていくことができる環境です。 【具体的な職務内容】 ・10個以上のシステムと連携するLinuxアプリケーション開発 ・パフォーマンスを最大化するための並列プログラミング ・大容量データベース処理の最適化 ・リアルタイム処理 ・開発から修正・運用までのすべてを網羅 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 大手分散ミドルウェア入れ替えのため、半年という短い期間で0から分散機能を開発し大幅なコスト削減に貢献 【プロジェクトのやりがい】 ・金融系システムにおける最先端分野の業務を手掛けている ・仕様提案可能であり、お客様とベストなシステム開発が行える