機械学習エンジニア（リーダークラス）

【ミッション】
「実世界のあらゆる情報をソフトウェアで扱えるようにする」
実世界データを処理する機械学習を中心として、マーケットでの課題解決に資する先端技術を開発・検証すること

【概要】
ミッションの実現に向けて、ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムの開発をリードしていただきます。社内プロジェクトや受託プロジェクトにおいて、技術課題の特定や解決までの計画立案を行うなど、開発実務だけでなく指導的立場から貢献していただくポジションです。

【詳細】
担当するフェーズ：ドメイン課題を解決する機械学習アルゴリズムに関する要件定義、技術調査、開発、検証（運用保守は担当外）

・チームメンバとコミュニケーションを取りながら主導的な立場で開発をリードする
・社外のステークホルダとの技術的なやりとり、期待値調整を行う
・さまざまなセンサデータを処理するアルゴリズム開発を行う
・曖昧なドメイン要求を明確化した課題として切り出す
・ドメイン課題に対する手法調査、実装、評価実験
・論文ベースの調査・実装および、独自手法の考案・実装
・機械学習モデルをエッジデバイスで動作させるための軽量化および最適化
・モデル設計、実験管理、評価結果まとめ、ネクストアクション整理
など

【ポジションの強み】
・エッジでのモデル開発や実際に社会で稼働するモデルの作成・評価・監視に関われること
・PoC止まりではなく、実践的なAI開発やアルゴリズム実装の経験が積めること
・エッジデバイスの専門性とともに、JTCにはない現代的な開発スキルが身につくこと
・裁量を持ってプロジェクトをリードする経験が積めること

【強み】
・Deep Learningモデルの推論を高速化する独自のコンパイラ技術を保有すること
・モデル設計や最適化において、計算機リソースを考慮した開発に関する知見を有しており、競争力が高いこと
・独自の技術力を活かした事業展開を進められていること （次世代自動車における、外界の認識やモーションプランニング等のアルゴリズムの研究開発など）

【開発言語・ツール】
言語：Python
フレームワーク：PyTorch
ソースコード管理：GitHub
情報共有ツール：Slack・Google Workspace・Notion
その他：Docker・Linux・計算機クラスタ・RaspberryPi
支給PC：BYOD（個人保有の端末を業務利用可能）

【開発～リリースまでの環境】
・機械学習モデル開発についてはサーバを活用
・プロジェクトによっては車載コンピュータ(ECU)で動かすことを見越したモデル最適化、Raspberry PiやJetsonへのデプロイを実施

【コミュニケーション促進の取り組み】
スムーズに組織に慣れていただけるよう、全面的にバックアップを行っています。
・メンターとの1on1 MTG：随時実施、特に入社直後は集中的に実施
・上長との1on1 MTG：隔週開催
・雑談会（ざっくばらんに会話する交流会、任意参加）：毎週開催
・知識共有セミナー（過去の事例やインプット内容の共有)：毎週開催
・レビュー会（プロジェクトのアウトラインの事前検討・改善）：随時開催
・ビアバッシュ（経営陣も参加してざっくばらんに飲み食いする会）：毎週金曜日17時から開催
・もくもくタイム（任意参加）：毎週開催
・全社MTG：毎週開催、毎四半期頭に会場を確保して開催
など

【休日】
完全週休2日制（土・日・祝日休み）
国民の祝日、年間休日カレンダーで定めた日、その他会社が指定する日

【特別休暇】
夏季休暇、年末年始休暇、年次有給休暇、傷病休暇

・ライフプラン手当（4.9万円）/月
・リモートワーク手当（1万円）/月
・住宅手当（7.5万円）/月
　※ご希望により、試用期間後から借上社宅制度に変更いただくことも可能です（支給額は7.5万円、家賃の半額のいずれか小さい方の金額）
・確定拠出年金
・フリードリンク・お菓子・書籍
・ビアバッシュ
・全社キックオフMTG・懇親会（四半期に1回開催）
・健康保険（関東IT）、厚生年金、雇用保険、労災保険
・団体生命保険
・屋内の受動喫煙対策あり（禁煙）