自動車・自動車部品・輸送機械メーカー

次世代最適化技術の研究

【業務内容】
■次世代の技術を追求し、現場での具現化に向けた研究を行っていただきます。これまでの経験を活かし、以下のような具体的な研究テーマに取り組んでいただけます。

1. 機械学習を用いた最適化計算の加速
2. 不確実性を考慮したリスク抑制の最適化
3. 現場のデータを活用した自律的最適化
4. GPGPUを用いた超並列最適化

これらのチャレンジングな技術の可能性を探り、迅速な実現を目指して現場での実証を進めていただきます。

■現場応用の観点からは、事業に密接に関わるチームメンバーと連携し、現場導入を推進していただきます。また、特許出願や積極的な学術会議での発表も推奨しています。

【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】
・最新の技術動向をチェックし、常に専門性をアップデートすることができます。
・国内外のアカデミアとの共同研究を通じて、先進の研究に従事することができます。
・最適化の最新技術を実際に動かし、社会実装にまでつなげることができます。

【募集背景】
自動車業界は100年に一度の変革期にあり、新たなモビリティ社会を創るためには、モビリティが生み出すデータを自由に流通させ利活用できることが重要です。そのためには、データやIDを適切に守り、管理するための暗号/セキュリティ技術が必要不可欠となります。将来のデータ流通社会に向けて、期待される機能や性能を想定し、実現可能な暗号理論構築、システムとしてのセキュリティ開発、最適な車載組み込み実装、を進めることが急務です。これらの領域で、一緒にチャレンジして下さる方を募集しています。

【職場情報】
数理ソリューション研究室では、最先端の最適化技術の研究開発を行い、それを現場に実装して課題解決を目指しています。これまでに擬似量子オリジナルソルバーを開発し、多くの現場実装経験を持つため、社内外から高い期待を寄せられています。
同室にはアカデミアから転職した経験者や事業経験を有するメンバーが多く在籍しており、各自の専門分野を活かしながらお互いに刺激し合っています。また、社内外の幅広いステークホルダーと連携して価値検証に取り組んでいる点も特徴です。

◎AI研究部の概要
部員数：約60名（キャリア入社比率：約35％）
勤務拠点：愛知県日進市：約30名、東京都大田区：約30名
平均年齢：37.6歳
在宅勤務：平均2日/週程度

自動車業界においてAIは新たな技術分野であり、大学からの新卒採用者に加え、家電メーカーや産業機器メーカー、アカデミアからの優秀な専門人材が多数活躍しています。大学での専攻や前職は多岐にわたりますが、AIの活用先は自動車に限らず、物流やロボティクスにも広がっています。研究対象も基礎研究から事業に近い領域まで幅広く、多様な知見や経験を持つ人材を求めています。

★36歳（社会人経験9年目）中途入社（前職：大学教員）
数理最適化というソフトウェア技術の研究開発に従事しています。前職ではAI・機械学習が専門でしたが、入社後は全く新しい領域にチャレンジできています。誰も取り組んだことがないテーマに取り組む中で、上司や先輩からも進め方を任せられ、自分の裁量で研究を進めています。また、プライベートの時間を活用して新しい分野を学び、専門を深めることができており、研究の幅を広げています。

★40歳（社会人経験13年目）中途入社（前職：SIer）
モビリティの未来像を自ら描きながら研究開発を進められる環境が整っています。これまでの経験やスキルを活かしつつ、先端技術を常にキャッチアップすることで自己成長につなげています。

【歓迎要件】
・CUDA C++を用いたGPGPUの実装経験、またはC/C++を用いたHPCでの計算実装経験
・関連すると思われる共通言語としての「数理」を用いた学術論文発表や国内外研究会での発表経験
・チームで実施する研究でリーダー的役割の経験とその研究成果、または自分だから達成できたと言える研究の寄与と強み
★各種アカデミア領域でのポストドクター/特任研究員のご応募を歓迎いたします。