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機械学習モデルをエッジデバイス向けにデプロイするためのツール開発 昨今、機械学習は多岐にわたるアプリケーションで活用されており、その高速化と省電力化が喫緊の課題となっています。 この課題を解決するため、様々なAIアクセラレータが開発されていますが、その性能を最大限に引き出すためには、個々のAIアクセラレータに最適化されたAIコンパイラやランタイムライブラリが不可欠です。 また開発をスムーズに進めるために、高速なシミュレータ類の開発も必要になってきます。 フィックスターズでは、様々なAIアクセラレータを対象とした革新的な開発ツールの設計・開発を推進するエンジニアを募集しています。 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・ランタイム・シミュレータの設計や開発 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

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？

【概要】 フィックスターズでは、自動運転や自律走行ロボットの実用化や、産業機器や金融システムの性能向上等、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。 AIモデル開発、アルゴリズム実装力、低レイヤソフトウェア技術、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。 長野事業所新設につき、コアメンバーを募集しています。 【具体的な職務内容】 ・リアルタイム処理を考慮したソフトウェアの開発・エッジデバイス向け移植・高速化 ・画像処理・画像認識アルゴリズムの開発・移植・高速化 ・AIモデル開発・エッジデバイス向け高速化 ・シミュレータを活用したEnd2End自動運転向け評価環境構築・学習データ生成 ・自社プロダクトの特定顧客向けカスタマイズ・支援 ・長野拠点のデータセンター運用 【案件例】 ・自動運転/ADAS向け画像処理アルゴリズム開発・AIソフトウェア開発、高速化 ・コネクテッドカーのクラウドデータ分析基盤構築・設計・運用、データ分析ソフトウェア開発 ・MLOps環境のシステム設計・実装・評価、エッジデバイス向け開発環境構築 ・自動運転シミュレーションプラットフォーム開発 ・産業機器・医用装置向けCPU・GPUソフトウェア高速化