企業名
矢崎総業株式会社
職種
AIエンジニア
雇用形態
正社員
給与・報酬
勤務地
東京都港区港南1-8-15
最寄駅
各線 品川駅から徒歩8分 各線 天王洲アイル駅から徒歩17分
業務内容
【組織の概要とビジョン】
弊社グループは、ワイヤーハーネス(⾃動⾞部品)において世界トップクラスのシェアを誇り、世界45 の国と地域、従業員数約25 万名、売上⾼約2兆円の規模を有する企業です。
変⾰期にある⾃動⾞業界において、弊社グループが持つデータ等のアセットや、AI 等のテクノロジーを活⽤し、次世代の新規ビジネス創出や、スマートファクトリー化等、グループのデジタルトランスフォーメーションを推進すべく、2019年6⽉にAI・デジタルプロジェクト(現AI・デジタル室)が⽴ち上がりました。
現在、40件以上のプロジェクトを推進中です。
【本ポジション募集の背景】
AI・デジタル室では、これまでにない新しいビジネスを創造するため、AI エンジニアや、モビリティ領域の事業推進経験者等、各領域のプロフェッショナル⼈材を外部から積極的に採⽤していますが、拡⼤を続けるプロジェクトに対して、まだまだ⼈材が不⾜しています。
【本ポジションの仕事内容】
▼概要
AI・デジタル室にて開発中のAI SaaS 系プロダクトにおいて、深層学習・機械学習の技術を活⽤し、ビジネスニーズに対応する、複雑で⾰新的なAI モデルおよび認識アーキテクチャを開発する職責を担って頂きます。
※AI SaaS系プロダクトの概要
AI運転診断スコアリングによる新たな安全運転⽀援サービス。弊社が持つ独⾃のデジタコデータ(モビリティデータ)を基に、2,000件以上もの圧倒的な特徴量で危険運転挙動を分析し、運⾏データを事故データと紐付けることで、真に危険な状況を事前に把握することが可能な運転リスク診断サービスとなります。
▼詳細
TRUESAFE において下記機能の開発のリード、開発メンバーやベンダーのマネジメントを担当いただきたいと考えております。
▼エビデンス動画
実現機能︓AI が指摘した危険箇所動画をエビデンスとして表⽰再⽣させる
▼リスクシーン検出
実現機能︓リスク多発箇所の通過を地図データから特定する
▼AI によるリスク⾃動検出
実現機能︓運転⼿の⾛⾏中の挙動からリスクを検出
▼事故と動画紐付けによるリスク分析
実現機能︓事故データとドライブレコーダーのデータをセットで収集し、定量的な事故リスクを算出する
▼安全指導効率化ツール
実現機能︓上記記載機能を使⽤し、運転指導すべき動画を⾃動で⽣成
【開発環境】
・⾔語︓Python
・OS︓Linux
・データ量︓TB以上
・クラウド︓AWS(EMR、EC2)
・その他ツール︓GitHub、Slack、backlog
【ポジションの魅⼒】
・⾃社で保有するユニークかつ⼤量のデータ(TB以上)を活⽤して、「交通事故を無くす」という社会貢献性の⾼い、⽇本のAI プロダクトのモデル開発をリードできます
【組織の魅⼒】
・経営の安定した⼤企業の傘下でありながら、意思決定の早い社内ベンチャーの環境で働くことができます。
・失敗を恐れず、チャレンジを促す⽂化・⼈事制度(⼈事評価制度は、⼤企業本体と全く異なる新しい制度を導⼊しています。)
・実⼒主義の特別な給与体系(年齢によらず、⾼いパフォーマンスの⼈は⾼い給与が適⽤されます。⼤企業本体とは別枠の給与体系を持っています。)
・⾃由度の⾼い先進的なワークスタイル(リモートワークやフレックスが毎⽇適⽤可能です)
・組織内には、元起業家、元戦略コンサルタント、AI エンジニアなど、各領域のプロフェッショナルがそれぞれ複数名揃っているため、多様な⾯でスキルアップが⾒込め、難易度の⾼いプロジェクト推進経験を積める環境です
【勤務地】
東京都 ※リモートワーク可
応募条件
【必須(MUST)】
※以下の全てへの該当が必須となります。
・画像/動画像データでの、物体認識/移動物体認識/視線推定といった屋外環境下でのCV タスクのAIモデル開発経験3年以上
・PoC やAI システムのリード経験3年以上
・開発メンバー及びベンダーのマネジメント経験
【求める⼈物像】
・プロジェクトメンバーとコミュニケーションを取りながら、⾃分の担当業務だけでなく、プロジェクトの全体最適を考えて主体的に動ける⽅
・プログラミングを⾏うだけでなく、分析結果からの⽰唆抽出や、特徴量やモデルに関する仮説構築を⾃ら実施できる⽅
・タイムリーなエスカレーションを含め、課題解決に主体的に取り組める⽅
・知的好奇⼼が⾼く、⾃ら⾰新的なモデルを考案することが好きな⽅
こだわりポイント
学歴不問、即日スタート、経験者優遇、在宅勤務、週休2日制、土日祝日休み、社会保険完備
受動喫煙防止情報
屋内受動喫煙対策:対策あり
喫煙対策:禁煙
喫煙に対する特記事項:無
案件番号
500802871
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