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    ML Performance Optimization Engineer

    株式会社ティアフォー

    事業概要

    自動運転技術の革新とオープンソース開発で未来のモビリティを切り拓く

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    ティアフォーと松尾研究所、自動運転2.0に向けた生成AI開発プロジェクトを開始　大規模世界モデルをオープンソース化へ | 株式会社ティアフォーのプレスリリースティアフォーと松尾研究所、自動運転2.0に向けた生成AI開発プロジェクトを開始　大規模世界モデルをオープンソース化へ | 株式会社ティアフォーのプレスリリースティアフォー、日立Astemoと自動運転システムの共同開発を開始　SOAFEE準拠のSDVアーキテクチャを導入へ | 株式会社ティアフォーのプレスリリース

    魅力ポイント

    オープンソースで世界をリードする自動運転技術開発の最前線

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    ティアフォーと松尾研究所、自動運転2.0に向けた生成AI開発プロジェクトを開始　大規模世界モデルをオープンソース化へ | 株式会社ティアフォーのプレスリリースティアフォー、日立Astemoと自動運転システムの共同開発を開始　SOAFEE準拠のSDVアーキテクチャを導入へ | 株式会社ティアフォーのプレスリリースティアフォー、デジタルライフライン研究開発に採択　データ連携システム開発で自動運転の社会実装を加速 | 株式会社ティアフォーのプレスリリース

    Duties

    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取り組みます。主な業務は、PyTorchで学習されたモデルのONNX変換とオペレータ実装、現行モデルのボトルネック分析と最適化、車載システムに適したモデル構築と学習方法の選定です。ハードウェア、コンパイラ、機械学習モデル構築の専門知識を活用し、限られた計算資源の車載ECU内で安定した周囲環境認識を実現します。具体的には、C++とTensorRTを用いたROS 2 node実装、Nsightによるモデル性能分析、量子化とpruningによるモデル高速化、自動運転向けPerception技術の包括的な性能最適化に従事します。

    Requirements

    ・C++とTensorRTを用いた機械学習モデルのROS 2 node実装スキル ・Nsightを用いた機械学習モデルのボトルネック分析スキル ・量子化・pruningによる機械学習モデル高速化スキル ・自動運転向けPerception技術全体の高速化スキル

    Welcomed Skills

    ・PyTorchでの機械学習モデル学習経験 ・ONNXモデル変換の知識 ・車載システムでのモデル実装経験 ・ハードウェアとコンパイラに関する深い知識

    *Data presented in this article may be outdated. If you notice a discrepancy in our data, please notify us on our contact page, here following this link.