SOLC の求人一覧 - FIXSTARS GROUP

【概要】 自動車やロボットの自動運転実現に向けた画像処理のアルゴリズム開発と高速化 自動車やロボットの自動運転実現に向けて、ますます画像処理技術の重要性が高まっています。 フィックスターズではSLAMやSfMなどの3次元画像処理からCNNやVision Transformerを使用した AIによる画像認識まで幅広い手段を用いて画像処理アルゴリズムを開発しています。 特に組み込み用途向けの画像処理アルゴリズムの設計においてはアルゴリズムの精度と 同時に実行速度も重要になることから、両者のバランスをうまく設計すべく 幅広い知識を活用して画像処理アルゴリズムの開発を行っています。 【具体的な職務内容】 ・画像処理アルゴリズムの最新論文調査 ・画像処理アルゴリズム設計 ・認識AIモデル開発やモデル圧縮 ・画像処理アルゴリズムの特定HW向けの最適化 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般

【概要】 機械学習モデルを自動高速化するコンパイラの開発 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】 従来の創薬手法では、新薬候補の枯渇に加え、上市までの期間とコストの増大が喫緊の課題となっています。 こうした状況に対し、AI（人工知能）と分子シミュレーションを高度に活用することで、創薬研究における時間とコストを大幅に削減し、新薬開発の成功率向上への貢献が強く求められています。 私たちは、最新鋭のGPUやスーパーコンピュータを用いた最先端のin silico創薬の導入にソフトウェアエンジニアとして参画することで、これらの課題解決を力強く支援してまいります。 お客様とともに創薬向けソフトウェア開発を行います。 研究開発からリリースまでの間、性能のよいアルゴリズム開発から特定ハードウェア向け高速化まで行います。 【具体的な職務内容】 ・小規模チームのチームメンバーまたはリーダー ・特定マシン向けのソフトウェア改善 ・ソースコード・動作マシンへの深い理解 ・最新技術の継続的な学習・知識更新 ・専門知識を活かした顧客提案と開発主導 ・顧客技術者との連携・協働 【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】 GPUとスーパーコンピュータでの創薬ソフトウェア高速化 【プロジェクトのやりがい】 ソフトウェアエンジニア文化の組織の中で、HPC分野の様々な創薬関連開発ができること。お客様の技術者に頼りにされること。 自らの提案を通して目標性能を達成する達成感。 【開発環境】 お客様の開発環境に応じて変化します。 ・OS：Linux ・開発言語：C++, CUDA C++, Python ・開発ツール：MPI ・フレームワーク：PyTorch ・開発支援ツール：GitLab, Slack ・開発手法：アジャイル ・クラウドプラットフォーム：AWS, GCP ・開発内容タイプ：B2B

【概要】 フィックスターズでは、機械学習や数値演算の性能向上など様々な課題を持つお客様向けに、データ転送、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数値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 ・数値演算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・数値演算・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】 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】 MLOps環境開発 大規模な機械学習モデル学習環境をクラウド上で構築するとともに、 学習済みモデルをエッジデバイスで実行し推論結果を評価できる環境を構築する 【具体的な職務内容】 ・現行評価環境の開発、メンテナンス ・新規エッジデバイスの開発環境立ち上げ、動作検証 ・MLOps環境のシステム設計、実装、評価 【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】 ・システム全体の構成を自分たちで構築できる ・新規のDNNエッジデバイスの開発環境立ち上げに携わることができる 【開発環境】 開発環境：Python3・C・C++ フレームワーク：Google Cloud Platform その他開発環境：Linux・Windows 開発支援ツール：Git・GitHub 開発手法：チケット駆動開発 開発内容タイプ：クラウド、アプリケーション・機械学習・AI モビリティ関連（運転支援） インフラ管理：Docker AI・データ分析：Pytorch・NumPy

【概要】 フィックスターズが運営するSaaS基盤の設計・構築・保守・運用を 行っていただきます。 当社では高速化技術を生かした製品をお客様にお届けするためにAWS, GCP, Azureなど、 プロジェクトによってさまざまなクラウドサービスを利用してSaaS事業を展開しています。 また、GPUクラスタの運用をしたり、情報セキュリティチームと連携したり、SaaS事業の立ち上げにもかかわることができたりと、 幅広い業務知識を得られます。 業績成長の新たな柱を作る経営戦略の中心で、優秀なエンジニアと技術を共有しながらスキルアップできる環境があります。 【具体的な職務内容】 ・SaaS基盤の設計・構築・運用・保守 ・ネットワークを含むITインフラの提案・設計・構築・保守・運用 ・新規システムの提案・設計・導入 ・社内ヘルプデスク業務 【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】 AWS、Azure、GCP、Linux（AlmaLinux, Ubuntu）、Windows Server、VMware、Docker、Nginx、Git、Slack等

【概要】 フィックスターズグループ全体の社内IT基盤の設計・構築・保守・運用を行っていただきます。 社内で運営しているSaaS事業の立ち上げサポートや、経産省主導のNEDO事業の研究開発で使用するインフラ整備のサポートなど、 幅広い業務を経験できる機会があります。 業績成長の新たな柱を作る経営戦略の中心で、優秀なエンジニアと技術を共有しながらスキルアップできる環境があります。 【具体的には】 ・ネットワークの提案・設計・構築・保守・運用 ・社内サーバの提案・設計・構築・保守・運用 ・顧客サーバの提案・設計・構築・保守・運用 ・社内ヘルプデスク業務 ・IT資産管理 ・新規社内システムの提案・設計・導入 【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】 Linux（AlmaLinux、Ubuntu）、Windows Server、AWS、Azure、GCP、VMware、Docker、Nginx、Git、Slack等

【概要】 センサを活用した自動車向け周辺状況予測機能の開発 自動車向け安全機能として周辺状況予測機能の開発 ・センサデータを元に周辺状況の認識し、動きのある周辺オブジェクトを抽出する ・抽出した周辺オブジェクトに対して移動予測を実施し、予測結果から自車両に対する危険性を導き出す ・自車両に対する危険性のドライバーに通知する 【具体的な職務内容】 ・現行予測機能の性能評価／評価環境開発 ・現行アルゴリズムの予測性能改善方針検討／改善確認実証確認 ・新規アルゴリズムの選定、及び、アルゴリズム適用可否検討（論文調査／実証実験） 【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】 ・システム全体の構成を自分たちで立案し、提案してより良いものを構築できる ・アルゴリズムの選定、検証、適用、評価を自分たちで決めて作業できる 【開発環境】 開発環境：Python3・C・C++ フレームワーク：ROS2 その他開発環境：Linux・Windows 開発支援ツール：Git・GitLab 開発手法：チケット駆動開発 開発内容タイプ：アプリケーション・ミドルウェア・パスプランニング・画像処理・機械学習・AI モビリティ関連（運転支援） インフラ管理：Docker AI・データ分析：Pytorch・NumPy

【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】 ・DX推進事業 ・GPU計算モジュールの高速化 ・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 ・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】 ・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】 データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発 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の設計から構築・運用、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の設計・構築・運用 ・データ前処理アルゴリズムの検討・高速化 ・データ分析ソフトウェアの開発・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】 ・大規模データ取り込みパイプラインの設計・実装 ・データ抽出から可視化までをシームレスに行うアプリケーションの開発 【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：Ubuntu フレームワーク：PyTorch・OpenCV データベース：PostgreSQL・MySQL・DynamoDB・Snowflake・Databricks 開発支援ツール：JIRA・Confluence・Git・GitHub・GitHub Actions・GitLab・Apache Airflow・SageMaker AI 開発手法：Agile 開発内容タイプ：B2B・リサーチ・SaaS・解析・機械学習・AI・インフラ設計・データベース設計・チューニング・モビリティ（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・Google Cloud Platform インフラ管理：Terraform・AWS CloudFormation・Ansible・Docker・Kubernetes・Amazon ECS AI・データ分析：Apache Spark・Amazon Athena・pandas・Jupyter notebook・matplotlib・Plotly・NumPy・Streamlit・Apache Iceberg

【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】 ・AI業界を支える世界最先端のデータセンターで利用される高性能のストレージ製品の開発に携わることができる。 ・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】 UAV、AGV、Rover向けロボットシステム開発 フィックスターズでは、ドローンやローバーなどのエッジデバイス向けに、Software Development Kit（SDK）や画像処理アルゴリズムの開発、さらにアルゴリズムの高速化・処理時間の短縮を行っています。 また、エッジデバイスとクラウドやワークステーションを連携させることで、大規模データを用いたリアルタイム処理を実現しています。 高度な低レイヤソフトウェア技術やアルゴリズム実装力、産業・研究分野における専門知識を活かし、他にはない高い付加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 ・エッジデバイスと連携するためのクラウドやワークステーション上でのVLMやLLMの開発、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 【案件例】 ・LiDARやカメラとのセンサーフュージョン ・SiTL/HITL環境の構築 ・ドローンおよびローバーにおける複数の動的制御アルゴリズム開発 ・エッジデバイスにおける障害物認識・衝突回避・経路計画開発 【プロジェクトのやりがい】 ・ロボット技術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 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python2・Python3・CUDA・PyTorch・docker 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、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、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。 大規模言語モデル（LLM)をはじめとする生成AIの需要により、SSD に対する性能要求も年々厳しくなっています。 本プロジェクトでは、次世代製品の性能・寿命を満たすアルゴリズムのシミュレータ開発・評価を行っています。 【具体的な職務内容】 次世代のデータセンター向けストレージの性能・寿命シミュレータ開発 ・C++、System Cによる次世代ストレージのシミュレータ開発 ・開発したシミュレータを用いたI/O性能・寿命シミュレーション ・シミュレーション結果の解析・可視化 ・問題点の調査、改善案のプロトタイプ実装など 【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】 ・AI業界を支える世界最先端のデータセンターで利用される高性能のストレージ製品の開発に携わることができる。 ・次世代ストレージ製品の研究開発に携わることができる ・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 ・最適化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：Redmine・Subversion・GitLab 開発手法：オブジェクト志向・ウォーターフォール・チケット駆動開発 開発内容タイプ：B2B・リサーチ、解析

【概要】 次世代AD/ADAS向けのAIモデル開発 自動運転の実現にはカメラや各種センサを用いた高精度な周辺認識AIモデルを開発することが不可欠です。 特に最新の自動運転向けのAIは次々と新しい手法が発表されており、最新トレンドを把握したうえで、 精度、速度に優れるAIモデルを開発することが重要になります。 フィックスターズでは最新の論文の調査から、それを生かしたAIモデルの開発まで、 実際にAD/ADASに利用されるAIモデルの開発を行っています。 【具体的な職務内容】 ・最新論文調査 ・Pytorchを用いたAIモデル開発 ・各種ツールを用いた特定HW向けのAIモデルの圧縮 ・PytorchやONNXなどのツールを用いたAIモデルの最適化のためのツール開発 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般

【概要】 次世代AD/ADASシステムでの車両データ収集アプリケーション開発 次世代AD/ADASでのデータドリブン開発の一環として、市販車両の各種データを効率よく収集し、クラウドに送信する車載アプリケーションを開発 【具体的な職務内容】 ・画像データの個人情報保護のための匿名化処理の開発 ・画像データを効率よく収集するための動画圧縮処理の開発 ・特定のハードウェアアクセラレータを用いた画像処理の高速化 ・セキュリティ対策のためのデータの暗号化・複合化処理の開発 ・次世代ミドルウェア・ソフトウェアプラットフォームへの要件定義と、アプリケーションの適合 【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】 ・次世代車載ソフトウェアをアップデートするためのミドルウェアの開発 ・次世代車載ソフトウェア開発の基盤となるOSカーネル、エンジニア支援システムの開発 【プロジェクトのやりがい】 ・車載アプリケーションだけでなく、クラウド側のシステムとも連携したデータドリブン開発の構築に貢献できる。 ・仕様や実装の改善だけでなく、ソフトウェア開発の仕組みや進め方の改善についても提案・推進できる。 【開発環境】 開発環境：C・C++ その他開発環境：Linux・Windows 開発支援ツール：Git・GitLab 開発手法：チケット駆動開発 開発内容タイプ：アプリケーション・ミドルウェア・画像処理・モビリティ関連（運転支援） インフラ管理：Docker

【概要】 生産現場における自動化、可視化、データ分析などソフトウェア技術によるスマートファクトリー推進 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 【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】 微細化、高解像度化、リアルタイム化を追求した革新的な製品を市場へ投入するためには、ソフトウェアの性能向上が不可欠です。 しかし、その高度な要求に応えるためには、計算機のマルチノード化やCPU・GPUの並列度増加といった複雑なプログラミングが課題となります。 そこで、私たちはこれらのハードウェアが持つ潜在能力を最大限に引き出すプログラミング技術で、この難題を解決します。 お客様の新規装置開発を、研究開発段階から製品リリースまで一貫して支援いたします。 高性能アルゴリズムの開発から、特定のハードウェアに最適化された高速化技術まで、お客様のニーズに寄り添い、性能向上に貢献いたします。 【具体的な職務内容】 ・小規模チームのチームメンバーまたはリーダー ・特定装置のソフトウェア改善 ・ソースコード・動作マシンへの深い理解 ・最新技術の継続的な学習・知識更新 ・専門知識を活かした顧客提案と開発主導 ・顧客技術者との連携・協働 【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】 スループットが目標性能に達しないため、ボトルネックを解消し、性能を最大限に引き出す高速化を支援する 【プロジェクトのやりがい】 ・ソフトウェアエンジニア文化の組織にいながら、多様な装置メーカーとの開発 ・お客様からの信頼 ・目標達成の達成感 【開発環境】 お客様の開発環境に応じて変化します。 ・開発内容タイプ：B2B,画像処理,組込み ・開発手法：アジャイル ・OS：Linux, Windows ・開発言語：C++, CUDA C++, Python ・開発支援ツール：GitLab, Slack

【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】 自動運転を実現するためのソフトウェア開発 フィックスターズでは、自動運転システムを開発するためのプラットフォーム開発に携わっています。 具体的には高性能GPU向けのディープニューラルネットワーク(DNN)モデルを車載用のDNNアクセラレータ向けに コンパイルするためのコンパイラの開発やコンパイル済みモデルの高速な実行Runtimeの開発、 アクセラレータの動作を実機と同様にシミュレーションする高速なシミュレータの開発など、 先端の開発プラットフォームにふれることができます。 【具体的な職務内容】 ・車載用のDNNアクセラレータ向けコンパイラのOpitimizer設計・実装作業 ・車載用のDNNアクセラレータ向けにコンパイルしたコンパイル済みモデルを高速で動作させるためのRuntime設計・実装作業 ・車載用のDNNアクセラレータとBitExactな結果を高速にシミュレーションするPC向けシミュレータ設計・実装作業 【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】 ・最新DNNアクセラレータ向けのSoC設計・開発プラットフォームのソフトウェアスタックの設計・実装に深く関わることができる ・最新DNNアクセラレータ向けた量子化・プルーニング等のDNN最適化技術の設計・実装に携わることができる ・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 ・ソフトウェア設計/開発/高速化・ハードウェア設計/開発・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, Windows 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）・組み込み クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service インフラ管理：Docker AI：TensorFlow・PyTorch・ONNXRuntime・ONNX

【概要】 マルチセンサーによるセンサーフュージョン認識アルゴリズム開発 自動運転車向け、マルチカメラ・LiDARによるセンサーフュージョン認識アルゴリズム開発 【具体的な職務内容】 ・センサーフュージョン物体認識AIアルゴリズム開発 ・大規模モデルによるEnd2Endの自動運転システム構築検討 ・シミュレータを活用したセンサーフュージョン向け学習データ生成 ・次世代HWをターゲットとした自動運転認識ソフトウェアの高速化 【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】 ・自動運転実現のためのアルゴリズムの選定・評価・改善を主体的に行うことができる ・実際に試験車で走行し、フィードバックされた結果を基に改善するサイクルで開発することができる 【開発環境】 開発環境：Python3・C++ その他開発環境：Linux 開発支援ツール：Git・GitLab 開発手法：チケット駆動開発 開発内容タイプ：ミドルウェア・コンピュータビジョン・機械学習・AI モビリティ関連（運転支援・自動運転） AI・データ分析：Pytorch・NumPy・OpenCV

【概要】 自律走行ロボットシステム開発 フィックスターズでは、AGVやAMRを開発するお客様向けに、ロボット試作品の組み上げ、 開発プラットフォームの適用・移植に加え、自己位置推定や障害物認識アルゴリズムの開発、 アルゴリズムの処理時間の短縮・高速化といった、幅広いロボットシステム開発サービスを提供しています。 【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】 ・人工物のない特殊な屋外特定環境下での自動運転車開発 ・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 ・自律走行移動ロボットの自己位置推定・障害物認識・経路計画開発 【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、ロボット実現に携わることができる ・コーディングに没頭し、ひたすら技術のことを考えていられる ・最適化のスペシャリスト、自動運転エンジニア達との技術共有によるスキルアップ 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python2・Python3・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：プロジェクトごとに選択・アジャイル・チケット駆動開発・コーディング規約あり 開発内容タイプ：B2B・画像処理・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） AI・データ分析：NumPy

【概要】 実車データを用いたシミュレーションプラットフォームの開発 フィックスターズでは、自動運転技術の実用化に向け、シミュレーションプラットフォームの開発を行っています。 これにより実車試験のみでは難しい様々な評価が可能となり、技術開発の促進や信頼性向上に寄与します。 シミュレータ自体の開発に加え、実車から取得した様々なデータをシミュレーション上で扱う為の各種データ変換ツールの開発等を通して、 プラットフォームとして一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】 ・自動運転シミュレータの開発 ・データ変換パイプライン開発 ・評価シナリオ作成の自動化 【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】 ・実車データからの地図生成やシミュレーション用シナリオ生成 ・実車データからのシミュレーション実施 【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 ・海外のチームとのやり取りを通して、国内とは違った進め方に触れることができる ・最先端の開発環境やライブラリを使った開発が行える ・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：Ubuntu その他開発環境：Python・Rust・C/C++ 開発支援ツール：JIRA・Confluence・Git・GitHub・GitHub Actions・GitLab・Reviewable 開発手法：Agile 開発内容タイプ：B2B・リサーチ・SaaS・モビリティ（自動運転・交通関連） クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service・Google Cloud Platform インフラ管理：Docker

【概要】 フィックスターズでは、国内大手証券会社向けに、金融計算（デリバティブプライシング）の高速化や関連システムの開発・運用を行っています。 取引先とは15年以上の信頼関係があり、当社のエンジニアがプロジェクトの中でも重要な領域を担っています。 開発チームは、お客様と直接コミュニケーションをとりながら、システム要件の整理から仕様提案・設計・開発・運用までを一貫して担当します。 金融業界の専門知識がなくても、技術力でチームに貢献できる環境です。 【具体的な職務内容】 並列プログラミング/数百台規模の分散コンピューティングによる高性能化 計算量改善などアルゴリズム改良による逐次処理の高性能化 複数のシステムと連携するLinuxアプリケーションの設計・開発 大規模データ処理とデータベース最適化 リアルタイム処理の実装 開発から運用・保守までの幅広い工程に関与 【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】 大規模分散ミドルウェアを自社開発。半年という短期間でゼロから構築し、従来システムの置き換えに成功。 【プロジェクトのやりがい】 ・高度なパフォーマンス要求に応えるスキルが磨かれる ・アジャイル寄りの開発手法によりスピーディな開発スキルが磨かれる ・金融システムの中でも最先端の領域にチャレンジできる ・長期に渡りプロジェクトに専任でき、金融・高速化システムのプロフェッショナルになれる ・AI（Cpilot）を活用したモデル開発も今後順次取り込み予定