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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。

自動車メーカーや自動車部品サプライヤー向けに、画像認識技術とAIを活用した自律走行システムや先進運転支援システムの開発を行います。具体的には、車両周辺監視ソフトウェアの機能強化、物体検知アルゴリズムの性能改善、自律走行車両の周辺環境認識ソフトウェア開発に従事します。C/C++、Pythonなどのプログラミング言語を使用し、LinuxやROS2、Dockerなどの開発環境で、3次元空間認識、深層学習、画像認識技術を駆使してシステムを開発します。プロジェクトの規模は3〜20名程度で、上流から下流までの一連の開発プロセスを経験できます。

機械学習エンジニアチームのリーダーとして、組織横断的なコミュニケーションを通じてプロジェクトを推進します。チームの自律的な運営を支援し、ビジネスサイドと連携した案件提案とデリバリ、技術的知見の蓄積・共有・再利用を主導します。1on1を通じて各エンジニアのパフォーマンスを最大化し、環境改善や組織施策の新規企画を行います。画像処理、自然言語処理、構造化データ処理、信号処理、数理最適化などの多様な機械学習領域における技術的な方向性を示し、独自R&Dや最新技術のキャッチアップ、採用活動にも積極的に関与します。基盤開発、ソフトウェア開発、事業開発チームとも密接に連携し、高いパフォーマンスを発揮できるチーム体制の構築を目指します。