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このポジションでは、完全自動運転のための機械学習アルゴリズムやツールの開発を行います。具体的には、End-to-Endのニューラルネットワークの設計・実装や新しい機械学習モデルのプロトタイピング、モデルの最適化、学習データパイプラインの作成などが含まれます。また、ステークホルダーとの協力を通じて、自動運転モデルのシステムへの統合を進め、革新を促進する役割も担います。

このポジションでは、AIコンパイラフレームワークの設計・開発を行い、AIアクセラレータ向けの高速化手法やAIモデル圧縮技術の研究開発を担当します。また、最新の研究動向を調査し、ハードウェア設計者と連携して次世代AIアクセラレータの設計にも貢献します。大規模なコンピュータシステムの開発に携わる機会があります。

機械学習エンジニアとして、広告クリエイティブの生成・評価アルゴリズムの設計・開発を担当します。具体的には、機械学習モデルをWeb APIとしてサービス化し、ユーザーのニーズに基づいたアルゴリズムの設計・実装・評価を行います。また、運用・保守を考慮したSaaS向けのアルゴリズムモジュールの実装や、ユーザーフィードバックに基づく継続的な改善も求められます。

このポジションでは、ディープラーニングを用いた異常検知AIの調査、実装、評価を行います。また、エッジデバイスへのデプロイやクライアントとの折衝、評価指標の設定、データセットの構築など、AIの社会実装に関わる一連の業務を担当します。最先端の技術に触れながら、実践的な経験を積むことができます。