【小平】AIアプリケーションエンジニア

職種

AI・データマイニング

勤務地

東京都小平市上水本町5-20-1　（武蔵事業所）

年収

550万～1,100万円

仕事内容

自動車グレードのSoC（System on Chip）上における、AIモデルの実装支援（イネーブルメント）、最適化、およびデプロイを担当するAIアプリケーションエンジニアを募集しています。
本ポジションでは、社内のコンパイラ/ランタイム開発チームや社外の顧客と密に連携し、トレーニング済みのAIモデルを組込みNPU/DSPプラットフォーム上で最適化されたインファレンス（推論）へと導く役割を担います。特にパフォーマンス、精度、およびシステム統合（インテグレーション）に重点を置いて業務を推進していただきます。

【主な職務内容】
1. AIモデルの実装支援（イネーブルメント）＆ 最適化
■次世代SoCへのデプロイ: 第4/第5世代SoCプラットフォーム（CNNIP、DSP、NPUハードウェアアクセラレータ搭載）へのAIモデル（BEV、物体検出、セグメンテーション、画像分類など）の実装およびデプロイ。
■性能分析: モデルのパフォーマンス分析（レイテンシ、スループット、マルチコアスケーリング）を実施し、メモリ帯域、スケジューリング、またはオペレーターマッピングに関連するボトルネックを特定。
■最適化ワークフローの支援: 以下の手法を用いたモデル最適化のサポート。
・量子化後トレーニング（PTQ: Post-Training Quantization）
・量子化を考慮したトレーニング（QAT: Quantization-Aware Training）の連携
・オペレーター融合、グラフ最適化、および実行パーティショニング
■精度低下の対策: 量子化やオペレーターの制限によって生じる精度低下を分析し、軽減策を提案。

2. 組込みAI推論 ＆ システム統合
■ランタイム環境への統合: 組込みランタイム環境（Linux / QNX）へのAIモデルの統合。
■デバッグ業務: 以下の項目に関連する問題のデバッグ。
・CNNIP / DSP / NPU へのオフロード
・メモリ割り当て / IPMMU
・データ転送オーバーヘッドおよびマルチコア同期
■実機検証: ターゲットボードおよびシミュレータ（SIL: Software-in-the-Loop / HIL: Hardware-in-the-Loop）上でのAIワークロードの検証。

3. ツールチェーン ＆ モデルワークフローのサポート
■ツールチェーンの活用: AIコンパイラおよびランタイムツールチェーン（ONNXベースのワークフロー、ハイブリッドコンパイラ、MWMXなど）を用いた業務。
■ONNXモデルのハンドリング: 以下の項目を含むONNXモデルの処理サポート。
・グラフの検査と修正
・モデルのセグメンテーション（分割）と実行制御
・量子化（QDQ）ONNXモデルの対応
■社内ツールの開発: モデルの検証、ベンチマーク、および顧客ワークフローを改善するための社内ツールやスクリプトの開発・維持。

4. 顧客およびクロスファンクショナルチームとのコラボレーション
技術窓口: 顧客、社内の開発チーム、およびフィールドアプリケーションエンジニア（FAE）間の技術的なインターフェース（窓口）としての役割。
■評価・デモの支援: 自動車向けAIプラットフォーム上での顧客評価、PoC（概念実証）、およびデモンストレーションのサポート。
■技術ガイダンス: AIモデルデプロイに関する技術指導、ドキュメント作成、およびベストプラクティスの提供。
■レポート作成: 週次の技術レポート作成、課題管理（イシュートラッキング）、およびリリース検証活動への貢献。

応募条件

【必須】
・コンピュータサイエンス、電気工学、組込みシステム、または関連分野の学士号・修士号、あるいは組込みシステムにおける同等の実務経験。
・ディープラーニングの基礎および推論パイプライン（インファレンスパイプライン）に関する確かな理解。
・PyTorch、ONNX、またはONNX RuntimeなどのAIフレームワークを使用した実務経験。
・Pythonの優れたプログラミングスキル（C/C++の知識があれば尚可）。
・組込みシステムおよびデバッグツールに関する知識。
・レイテンシ、スループット、ハードウェア使用率などの指標を用いてパフォーマンスを分析する能力。
・多文化・クロスファンクショナルな環境における優れたコミュニケーションスキル。

【歓迎】
・組込みシステムまたはAI関連の開発における1〜3年の実務経験。
・AIモデルのトレーニング、微調整（ファインチューニング）、または評価の経験（特に以下の分野）。
・コンピュータビジョンモデル（検出 / セグメンテーション / BEV）
・自動車またはロボティクスへの応用例
・組込みハードウェア（NPU、DSP、GPU、またはCPU）上でのAI推論最適化の実践的な経験。
・量子化技術（INT8、キャリブレーション手法、QDQモデル）に関する知識。
・自動車向けSoCまたは安全関連のソフトウェア環境（QNXの経験があれば尚可）の実務経験。
・SoCアーキテクチャにおけるメモリ階層、DMA、およびマルチコアスケジューリングに関する理解。

休日休暇

完全週休2日制　慶弔休暇　年末年始　夏期休暇　有給休暇　出産予定・育児休職

年間休日数

125日

就業時間

09:00～17:30

企業概要

≪車載マイコン世界シェアトップ/世界有数の半導体メーカー/海外売上比率68 % /グローバルに活躍できます！≫
■「自動車」「産業」「インフラ」「IoT」の4分野で事業を展開しており、特に車載向けマイコンは世界シェア3割でトップです。
■当社は年間35億個以上のMCUを出荷しており、約50%が自動車向けで、自動車には約20個のルネサス製MCUが搭載されています。残り50%は、産業、IoT、インフラストラクチャなどの主要市場向けです。8ビット、16ビット、および32ビットデバイスで幅広いポートフォリオを持ち、16ビットおよび32ビットMCUのNo.1サプライヤです。ルネサスは、大部分のMCUで製造拠点を分散しており、お客様への供給の継続性を確保しています。何十年にもわたって数十億個の安全でセキュアなMCUを提供してきた、信頼の高いサプライヤです。
■ルネサスのマイクロコントローラとマイクロプロセッサは、豊富なメモリおよびパッケージオプションがあり、環境に優しく、高速・高信頼性、低コストなマイコンを提供します。最新プロセス技術により大容量フラッシュメモリの搭載を可能にし、高品質・高信頼性が求められる要求の厳しい分野をはじめ、幅広い用途に使用されています。
ルネサスは、スマート組込み用途へのニーズを満たすために、市場で最も幅広い超低電力から高性能MCUのポートフォリオを提供しています。また、認定済みのソフトウェアライブラリと組合わせた専用ハードウェア機能を提供することで、最高レベルの安全性とセキュリティを実現するように設計されており、あらゆるソリューションの可用性、整合性、および機密性を保護します。
■すべてのルネサスMCUは、デバイスファミリ間で機能互換性とピン互換性を備え、高い柔軟性を提供するように設計されています。お客様はソフトウェアとハードウェアを最大限に再利用してプラットフォームの概念を維持しながら、アプリケーションを迅速に多様化し、拡大することができます。

従業員数

21,629人