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ディープラーニングを用いた外観検査機の設計開発を行います。具体的な業務内容として、画像認識モデルの作成、モデル推論の高速化、現場での画像データ収集、カメラ等の光学系の選定、PLC、その他選別機構と連携するための電気制御設計などがあります。使用言語はC#やPythonで、使用ハードウェアにはJetsonやAE2100等のlinux機、Windows機が含まれます。また、機械学習フレームワークとしてPyTorchやOpenVINOが使用されます。

<p>ADAS（先進運転支援システム）や自動運転自動車のエッジ側のセンシング機能、環境認識機能を実現するため、ソニーセミコンダクタソリューションズの各種センサーデバイスを活用しマルチモーダルな情報による独自のDeep Learning・機械学習モデルの開発を行うAIエンジニア及び、開発リーダーの募集</p> <p>■組織の役割<br>今後ソニーが培っていくモビリティ体験の進化や提案を加速するための要素技術としてのSafety Cocoon コンセプトに基づき、安心安全のための技術開発を行っています。その自動運転システムの技術の核として自動車の目となるSensor Fusionによる認識システムSW開発、自動ブレーキや自動追従、車線維持などの先進運転支援システム（以降ADAS）で使われるセンシング機能のソフトウェアを実装・商品化し顧客・市場へ導入しています。</p> <p>■担当予定の業務内容<br>ADAS（先進運転支援システム）や自動運転自動車のエッジ側のセンシング機能、複数センサーを利用した環境認識機能を実現するための機械学習を用いたアルゴリズム開発に関連する業務です。高精度環境認識機能を実現し、弊社セーフティコクーンの実現を目指します。 主に期待する業務内容 ・センサー特性を理解し、その特性出力を最大限に生かしたDeep Learning、機械学習モデルの設計・開発・評価 ・開発するDeep Learning・機械学習モデルの継続的な改善改良、最適化 ・Deep Learning・機械学習モデルの自動的な監視機能開発 ・特定パーセプションタスクチームのリーディング</p> <p>■想定ポジション<br>課員は2、30名程度の組織で、個別アルゴリズム開発のリーディング（5名程度）もしくは各グループのリーディング（10名程度）また技術チームの代表として顧客との折衝を行っていただきます。</p>

スマートファクトリー、業務プロセス改革を目指す人工知能応用技術の開発を担当します。主な業務には、製造現場の外観/異音検査のAIソフトウェア開発、設計ノウハウからの知識グラフ自動生成、CAEシミュレーション高速化、需要予測モデルの構築などが含まれます。具体的なプロジェクト例として、アフターマーケット製品需要予測、ディープラーニングを活用した外観検査、画像認識技術によるロボット部品ピッキング、クレーム対応業務のプロセス改善などがあります。自動車走行データ、製造現場データ、設計・事務現場データなどを活用し、人工知能技術によって新たな付加価値を創出することが求められます。

AIを活用した量産工程の自動化に向けた業務を担当します。具体的には、作業や検査の自動化に必要な仕様を決定し、過去の不具合傾向を分析して工程の品質管理状態を評価します。これに基づき、最適な自動化技術を構築し、流出防止のためのAI関連技術を導入します。また、将来的な自動検査課に向けた技術開発や面展開に向けた活動も行います。入社後は、3年後には業務の計画立案・遂行を行い、5年後には技術チームのプロジェクトリーダーとして組織をマネジメントすることが期待されます。多様な要素技術を持つ現場でのモノづくりに幅広く携わり、自らのアイディアを自動化の検討から実装まで経験できるやりがいのあるポジションです。