1022_Machine Learning Engineer (自動運転End to Endモデル)

End to Endの自動運転技術開発に関する機械学習の専門家を募集いたします。 【背景】 ティアフォーは、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。 End to End Machine Learning Engineerのポジションは、自動運転2.0に向けて機械学習モデルの設計・実装・学習・評価に責任を持っていただきます。素早いプロトタイプング能力と、最新の機械学習の研究に精通している必要があります。加えて、車載ECUは計算資源が限られていることも多いため、時間制約を守りつつ高い性能を実現する機械学習モデルの開発を目指します。 【仕事内容】 ・自動運転車両における高性能でロバストなEnd to End 機械学習モデルの開発 ・最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ・機械学習モデルの学習・最適化・車載ECUへの実装 ・OSSへの自律走行技術の貢献 ・End to Endな機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げ、および、各コミュニティや企業との連携 【チャレンジ・やりがい】 自動運転社会の実現に向かって、高性能かつロバストなEnd to End機械学習モデルの開発を行っていく。また、End to End機械学習モデルをオープンソース化していき、Autoware FoundationでEnd to End機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げていく。 【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 【参考情報】 ・https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000040119.html ・https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02252/052500022/

1：自律運転の認識技術のうち、以下の全てにおける業務経験があること ・画像処理・自然言語処理領域における論文のリサーチ・研究 ・機械学習の経験 2：以下の技術に精通していること ・Python, PyTorch 3：日本語でのコミュニケーションスキル

・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

・ 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