推論基盤開発エンジニア

■業務概要：
自動運転・先進運転支援システム（AD・ADAS）、コックピットの知能化等に関わる大規模なセンサーデータや車載ログの収集・蓄積・整備を支えるクラウドベースのデータ基盤の設計・構築・運用を担っていただきます。
AIモデル開発やサービス実装に向けて、AIモデル学習のための正解データ作成パイプライン（メタデータ生成、オートラベリング、アノテーション等）を整備し、スケーラビリティ、データ品質、セキュリティ、継続運用性等の観点から技術開発と改善を推進していきます。

■主な担当業務：
◇自動運転・先進安全運転支援システム（AD・ADAS）、コックピット知能化等に向けた車載データ収集・蓄積基盤の設計・構築・運用
◇オートラベリングやアノテーション支援のためのメタデータ管理・前処理パイプラインの整備と最適化
◇分散処理環境（Spark、Flinkなど）やコンテナオーケストレーション（Kubernetes等）を活用したデータ処理基盤の開発・運用
◇蓄積データをAI学習へ接続するためのデータ抽出・変換・バッチ処理の自動化
◇正解データ作成支援ツール・管理UI・社内向けSDKなどの設計・運用

■ミッション：
私たちのミッションは、自動運転・先進運転支援（AD・ADAS）、コックピット知能化、およびAI研究開発を支えるデータ基盤の構築と進化です。

■やりがい：
私たちのチームは、AIモデルの学習・推論を支える共通基盤の設計・開発・運用を担う、若手主体の技術開発組織です。クルマの電動化・知能化・コネクテッド化が進む中で、AIを支える基盤技術の重要性はますます高まっています。
膨大な車載データやシミュレーションデータを安定的かつ高速に処理し、モデル学習のためのGPUクラスタの活用、推論のための分散アーキテクチャ設計、さらにはエッジ／クラウド間での最適な推論構成の実装など、実環境に即した高性能・高信頼な基盤構築が私たちのテーマです。
各メンバーがシステムアーキテクチャ、クラウドネイティブ、分散処理、GPU最適化などの専門性を活かしながら、スクラムをベースとしたアジャイル開発で、「動くAI基盤」＝現場で使える技術の実装にこだわっています。理論と実践を高次元で融合し、「技術でAIの社会実装を支える」という実感を持ちながら働ける環境です。

変更の範囲：会社の定める業務

＜応募資格/応募条件＞
■必須条件
・ソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアとしての大規模なAI・機械学習システム開発・運用経験（5年以上）
・機械学習・深層学習フレームワークを用いた開発経験（5年以上）
・分散コンピューティングやGPU活用に関するシステム設計・実装経験
・Docker／Kubernetes等を用いた機械学習インフラ基盤の構築・運用経験
・Python／C++等による性能最適化の実務経験
・CUDAやPTX等のチューニングによるAIモデルの学習・推論高速化・効率化の実務経験

＜予定年収＞
500万円～1,680万円

＜賃金形態＞
月給制

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：290,000円～780,000円

＜月給＞
290,000円～780,000円

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
■年収詳細
・メンバー相当：500～700万円／基本給29～38万円
・チームリーダー相当：830～950万円／基本給42～49万円
・マネージャー相当：1540～1680万円／基本給71～78万円
※給与は経験・能力を考慮の上決定し選考の結果想定役割以外でのオファーとなる場合があります。

賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
月給(月額)は固定手当を含めた表記です。