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AIソリューションプランナーとしては、マーケットイン思考でのソリューション開発企画や投資計画立案、要件定義、開発プロセスの設計を行います。データサイエンティストは、最適な分析手法の選択、モデル構築支援、分析結果の評価、最新の研究動向調査などを担当し、クライアントのビジネス価値向上に貢献します。

自動運転車両へのPerception技術搭載を推進していただける、Edge AIエンジニアを募集いたします。 【背景】 ティアフォーでは、自動運転のためのAIの開発をスケールさせる取り組みとして「Co-MLOps」プロジェクトを推進しています。その中で、自動運転向けのリファレンスAIとして、Deep Neural Network (DNN)を使った認識機能の開発に取り組んでいます。。 このようなDNNの実行には膨大な計算が必要なため、高性能なハードウェアが必要不可欠です。しかしながら、車載システムには熱・電力の制約があり、DNNを動作させるための高性能なハードウェアを用意することは困難となります。 モデルの軽量化・低電力化と認識精度・ロバスト性の向上、両方を実現するために、私たちは、車載システムにおけるハードウェア（AIプロセッサ）の特性を十分に理解し、DNNモデルを協調設計・最適化することにより、 超多層な高精度なモデルを車載システムに実装することを目指しています。 【仕事内容】 - GPU/FPGA/AI Acceleratorなどのハードウェア特性に最適なDeep Neural Networks (DNN）の実装 - Low Cost/Low Power化を目的とした軽量なDNNの開発・Camera/LiDARのDNNデプロイ 【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

Team Overview - AD/ADASの車両構成・車両制御及び各センサー検証・評価 - システム要件設計・開発 ・検証・評価 - 各テストフィールドでのデータ収集やその評価観点からのDesign Engineering - 自動運転車両のサービス運用とProject Management - カスタマーサポート・テクニカルサポート Roll and Responsibilities - 各業務における人員アサイン・予算・コストの算出 - AD/ADASに係る車両やセンサー検証/評価において顧客との調整業務 - 社内・顧客の要件(RFI/RFQ)・仕様及びそれらの差分調査・分析 - 各種試験を行うための環境の構築（試験場所・機材選定・ベンチテスト・O/CL-HIL,VILなど) - AD/ADAS関連の車両やセンサーでのテストスペックの策定 - 基本シナリオやUse Case調査・設計・定義 - Assessment / Regulations 調査・設計・定義 - テスト実行計画作成 - 社内・社外・顧客先での作業・共同作業 - テストプロトコル実行、手順・テストレポート作成ならびに報告など - KPI/KGI定義や統計・傾向分析 - その他、付随する業務 Development Environment - Linux, Windows - ROS1/2, Autoware - Github - Vector Tools / Matlab / VS - CAN-HS, CAN-FD, Flexray - ISO26262 - Agile, V-Process - Canlyzer,CAPL 【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