1119_Perception ML Performance Optimization Engineer(Autonomous Driving)

Perception技術の最適化・実装の専門家を募集いたします。 【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 ML Performance Optimization Engineerのポジションは、自動運転車両における、高速で精度の高い機械学習モデルによる推論の実現に責任を持ちます。PyTorchで学習されたモデルのonnxへの変換とオペレータの実装、現状のモデルのボトルネック分析と最適化、車載システムで動作させるための適切なモデル構築と学習方法の選定を行います。ハードウェアとコンパイラ、機械学習モデル構築のテクニックと知見のすべてを駆使し、計算資源の限られる車載ECU内での安定した周囲環境認識を実現することが求められます。 【仕事内容】 - C++とTensorRTを用いた、機械学習モデルのROS 2 node実装 - Nsightを用いた、機械学習モデルのボトルネック分析 - 量子化・pruningによる機械学習モデル高速化 - 自動運転向けPerception技術全体の高速化 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

1：機械学習の最適化技術のうち、以下のいずれかにおける2年以上の業務経験があること - TensorRT等の推論向けSDKでの実装経験 - onnxruntimeを用いたonnx形式の機械学習モデル推論 - NVIDIA Nsight等を用いた機械学習モデルのボトルネック分析経験 - 独自オペレータ記述によるtorch <-> onnx変換 - 量子化・pruning等の機械学習モデル高速化技術の知識と使用経験 - CUDA等を使用した並列プログラミングの経験 2：以下のうち1つ以上の技術に精通していること - C++, ROS, ROS 2, Python, PyTorch, CUDA, TensorRT, TVM, onnx 3：日本語でのコミュニケーションスキル 4：LinuxおよびGit等を用いた開発経験

- LiDARを用いたPerception技術の開発経験 - LiDAR, Camera, RADAR, GNSS, IMU を用いたアルゴリズム/センサフュージョンの開発経験 - Kaggle等のコンテスト入賞経験 - 自動運転/ロボティクス分野での開発経験 - 自動車関連企業における認識技術開発経験 - OSS への貢献実績 - センサハードウェアやセンサ物理特性に関する知識・経験

- 技術知識と経験に裏打ちされた責任のある意思決定ができる方 - 個々人としての生産性向上だけではなく、全体としての生産性向上を目指せる方 - 高い技術力を武器に、正確で素早い実装・評価の実現を目指す方 - 新しい技術知識を貪欲に学び続ける方