⁨Neural Network⁩関連の求人⁨12⁩選

創薬分野において最先端の計算科学技術を活用した研究開発業務を担当します。具体的には、Neural Network Potential（NNP）の開発、タンパク質の折りたたみ構造予測、ADMET（吸収・分布・代謝・排泄・毒性）予測モデルの構築、AIを活用した分子設計などの技術開発を行います。また、分子ドッキングや分子動力学法を用いたシミュレーション、Structure Based Drug Design（SBDD）やLigand Based Drug Design（LBDD）などの手法を駆使して、医薬品候補分子の探索・最適化を実施します。製薬企業との共同研究プロジェクトに参画し、最新の研究論文の調査・技術習得を行いながら、創薬現場の実課題解決に取り組みます。Python等を用いたソフトウェア開発やUnix/Linuxシステムでの計算環境構築も業務の一環として含まれます。

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

当社では現在、AIチップに関する2つのプロジェクトを進めています。 1. AI処理向けReconfigurableチップ開発 AIワークロードを高速かつ効率的に実行するための専用アーキテクチャを研究・開発しており、将来的なASIC化も見据えたチップ設計を進めています。この取り組みの一環として、東北大学と共同で「TAI×東北大学 Reconfigurable AI-Chip共創研究所」を設立し、Reconfigurable AIチップに関する研究開発を推進しています。 本プロジェクトでは主に以下の開発を行っています。 ・AI処理向けReconfigurableチップの開発および製造 ・Reconfigurableチップ向けEDAツールの開発 ・Reconfigurableチップアーキテクチャに関する研究開発 2．AIエンジン開発 Reconfigurableチップ上で動作するAI処理アクセラレーション回路の設計を行っており、AIワークロードを効率的に処理するための演算回路、データフロー、メモリアーキテクチャの設計に取り組んでいます。 本プロジェクトでは主に以下の開発を行っています。 ・AIアクセラレータ回路の開発 ・DNNコンパイラの開発 ・AI処理の高速化および軽量化に関する研究 【開発体制】 チームでは、AIアプリケーション、コンパイラ、アクセラレータアーキテクチャ、RTL設計、検証、チップ製造までを横断する形で開発を推進しており、FPGAプロトタイプから実チップ実装まで、エンジニアが幅広いフェーズに関わることができます。 本ポジションは、AIアクセラレータおよびReconfigurable AIチップ開発において、RTL設計・RTL検証・バックエンド／製造連携のいずれか、または複数領域を担当するエンジニアを募集するものです。