Mobileyeは、自動車業界向けに先進運転支援システムと自動運転技術を開発しています。同社は、コンピュータービジョン、人工知能、独自開発のハードウェア、ソフトウェアを組み合わせ、運転支援から自動運転まで、さまざまな用途で車両の安全性を支えています。そのシステムは1億9,000万台を超える車両に搭載されており、視覚技術を基盤とする自動車向けテクノロジーを大規模な量産へと導入してきたMobileyeの役割を示しています。
自動運転シニア深層学習研究者
Mobileyeの自動運転車向け深層学習システムを研究・開発します。EyeQチップ向けに構築する大規模ニューラルネットワークも対象です。 モデルの性能を高め、研究成果を実用化します。
仕事内容
- Mobileye独自のEyeQチップに最適化した深層学習モデルを開発し、トレーニングする。
- Mobileyeの自動運転システム向けに、大規模なマルチタスクニューラルネットワークを構築する。
- エンドツーエンドの深層学習課題に取り組み、実環境のシステムにソリューションを導入する。
- 新しいモデルアーキテクチャを設計し、高度なトレーニング手法を活用する。
- 厳しい制約のもとでモデル性能を最適化する。
- ソフトウェアチームおよびハードウェアチームと連携し、研究成果を実用システムに結び付ける。
- Mobileyeの主力自動運転車製品で使用される中核的なニューラルネットワークアーキテクチャの形成に貢献する。
応募要件
- コンピューターサイエンスまたは関連分野の博士号。特に優れた修士号取得者も検討可能。
- Pythonを使用した深層学習アルゴリズム開発の実務経験が4年以上あること。
- データ準備、トレーニング、評価、デプロイを網羅するエンドツーエンドの深層学習パイプライン構築経験。
- TensorFlowやPyTorchなど、少なくとも1つの深層学習フレームワークに精通していること。
- 優れた問題解決能力と研究を重視する姿勢。
- 深層学習またはソフトウェア開発の業界経験があれば尚可。
- ハードウェアを考慮したモデル最適化の知識があれば尚可。
- AWS、Docker、Linux環境などのクラウドプラットフォーム経験があれば尚可。
- 深層学習、ニューラルアーキテクチャ探索、知識蒸留、マルチタスク学習のいずれかに関する論文発表または貢献があれば尚可。