業務内容
AIモデル（画像認識モデルから、LLM/VLM/VLAなどの生成AIまで）を、車載SoCおよびGPU/NPUなどのAIアクセラレータに実装し、量子化・軽量化・高速化を行います。
主担当はご経験に合わせて以下から決定致します。
・車載制約下で動くモデルの軽量化（蒸留・枝刈り、構造の工夫など）と、精度・速度・電力のトレードオフ評価
・量子化（INT8/INT4など、PTQ/QAT）による省メモリ化と、精度の検証
・推論エンジン／コンパイラを使ったグラフ最適化、演算融合、カーネルのチューニング
・オンチップメモリ／DRAMを前提としたメモリ使用量の削減と、データ転送の最適化
・車載SoC／アクセラレータの技術評価・ベンチマークと、次世代SoCへの要件検討
業務のやりがい・身につくスキル、技術優位性、製品の強み・魅力
最先端の生成AIを「クルマに載せる」という難しい課題に、先行開発の立場から挑戦できます
成果を事業部に移管して製品化につなげ、より安全で快適な移動に貢献できます
AI・ソフトウェア・ハードウェアを横断して経験でき、「AI実装×車載」という希少な専門性が身につきます
募集背景
自動運転・ADAS、車室内AI、車両ソフトウェア基盤の領域では、生成AI／基盤モデルをクラウドではなく車載ECU上で動かしたいという要求が急速に高まっています。車載は電力・熱・メモリ帯域・コストの制約が厳しく、データセンタ向けの手法はそのまま使えません。制約の中で最適化する技術そのものが競争力になるため、この領域の体制を強化します。
職場情報
AI研究部は、将来の基盤技術創出を目指し、自動運転・産業ロボット・ナレッジ活用等の全社の様々な領域向けに最先端のAI技術の研究開発に取り組んでおります。最先端のAIモデルを車載SoC等のエッジデバイスに載せていくためには、AI性能と実装技術による軽量化の両立が重要と考え、AIモデル開発と並行してエッジAIの最適化技術の研究開発にも力を入れております。室は総勢17名で、他社を経験したキャリア入社者も多く在籍・活躍しており、慣習や年齢、役職にとらわれず一人ひとりが能力を発揮できる組織カルチャーがあります。
◎キャリア入社比率：約40％
自動車業界だけでなく、家電メーカーや産業機器メーカーからの入社者も多く在籍しています。研究開発部門ということもあり、年齢構成は比較的若く、新しい技術や考え方についてオープンな職場です。
◎在宅勤務：週2回程度
応募資格
<MUST要件>
・AIモデルを組込み／エッジ向けSoC（車載、スマートフォン、IoT、産業機器、ロボットなど）に実装・最適化した実務経験（目安5年程度）
・GPU・NPU・DSPなどのAIアクセラレータ上での性能最適化の経験（量子化、軽量化、高速化のいずれか）
・C++およびPythonによる実装力
・英語の技術ドキュメントを読み書きでき、技術的な議論ができること
＜WANT要件＞
・LLM／VLMなど大規模モデルの推論最適化経験
・車載・スマートフォンなどでの量産適用経験
・TensorRT、TVM/MLIRなどの推論エンジン／コンパイラ、CUDAの使用経験
・半導体ベンダとの仕様調整、SoC要件定義への関与
・機能安全（ISO 26262／ISO 21448）、AUTOSARの知見
・当該分野の論文・特許・OSSへの貢献
待遇
想定年収：900万円～1,400万円
※給与は経験・能力を考慮の上決定します。
その他については募集要項をご確認ください。