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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。

イメージセンサー、ディスプレイデバイス、半導体レーザーなどのソニー製品の研究開発において、高度なシミュレーション技術とインフォマティクス技術を駆使して技術課題を解決する業務を遂行します。具体的には、計算化学手法や機械学習を活用し、材料・デバイスの特性予測、不具合メカニズムの解明、開発プロセスの最適化に取り組みます。数人～10人程度のチームにおいて、シミュレーション技術の開発・改良を行い、材料物性、半導体物理などの先端技術を探求しながら、製品の差異化と性能向上に貢献します。また、得られた知見を学会発表や論文執筆を通じて社外に発信し、技術的なプレゼンスを高めることも期待されています。

素材産業のR&D部門におけるデータ分析支援サービスを担当し、材料開発ソリューションを通じて顧客の課題解決に取り組みます。機械学習、AI、計算科学を活用し、材料データの分析を行い、分析結果から材料開発指針を提案します。具体的には、顧客へのヒアリングと課題分析、仮説立案、データベースや機械学習技術を用いた効率的な材料選定および性能検証、システム移行・運用コンサルティングなどを行います。学会参加や論文執筆を通じて最新の技術動向を把握し、省エネルギーや二酸化炭素排出量削減を実現する革新的新材料創出を支援します。