仕事概要
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
必須スキル
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
歓迎スキル
・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
求める人物像
- 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
応募概要
給与 | ※ご経験により応相談 |
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勤務地 | (雇入れ直後) 東京都品川区北品川一丁目12-10 ジャコムビル及び労働者の自宅 (変更の範囲) 会社の定める場所(テレワークを行う場所を含む) |
雇用形態 | 正社員 |
勤務体系 | 勤務時間:フレックスタイム制 (始業)午前6時00分 (終業)午後10時00分 (所定労働時間)8時間/日 休日:完全週休二日制(土曜日・日曜日)、国民の祝祭日 夏期休暇:3日(7月~9月の間で各自取得) ※当年7月8月入社の場合を除く 年末年始:6日 ※元日を含み会社カレンダーによる 【年間休日120日以上】 |
試用期間 | あり(2か月) |
福利厚生 | ・社会保険完備(厚生年金、健康保険、雇用保険、労災保険) ・通勤手当支給(社内規定に準ずる) ・ライフサポート(育児休暇や介護休暇、時短勤務など) ・企業型確定拠出年金制度 |
企業情報
企業名 | 株式会社ティアフォー |
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設立年月 | 2015年12月1日 |
本社所在地 | 東京オフィス:東京都品川区北品川1丁目12−10 ジャコムビル |
資本金 | 100,000,000円 |
従業員数 | 300名以上 |