日産自動車株式会社

AIモデル開発・データエンジニアリング・パイプライン開発

＜職務内容＞
①所属組織の担当開発領域、業務概要とR&D内における役割、ポジション
現在車業界は一大転換期を迎えており、SDV(ソフトウェア定義車両)トレンドの中、自動運転や生成AIによるアシスタントエージェント等、ソフトウェアとハードウェア双方の強みを生かして、いかにしてクルマの価値向上、競争力向上が達成できるかが今後の生き残りに重要な局面となっています。
弊部署は総合研究所に所属し、こうした将来の自動車の競争力の源泉となる技術開発を進めています。
現在自動運転においてはE2Eと呼ばれる自己教師あり学習系のAIモデルに重点を置いたアプローチが台頭しつつあります。
また昨今の生成AI、エージェントAIに代表される対話を基本としたユーザインタフェースの革新も自動車における重要な要素になりつつあります。
同研究においては、AIモデルの検討・データ収集・学習・評価・モデル改善のフローが不可欠であり、この一連の業務を仕組みづくりから構築しています。
当ポジションでは、こうしたAIモデルの構築のための下回りから実際のAIモデル実装まで、幅広い開発行為をグループで分担して実施しています。この一員となって自動車ならではのデータを駆使して最新のAIを構築する業務を担っていただきます。

②具体的な業務内容と自部署内外で期待される役割、ポジション
開発内容はE2E自動運転用AI開発、および車両搭載対話型エージェントAI開発の大きく2つございます。
いずれも最新のAI論文やOSSを参照しながらアプローチを決め、AIモデル構築、データ収集、学習、評価を行いながらモデルブラッシュアップをします。
同チームの一員として、データパイプライン構築、データエンジニアリング、AIモデル開発、シミュレーションによる加速学習などを担当いただきます。
(経験やスキルに基づき、担当いただく部分を決定いたします)

＜職場環境・働き方＞
比較的にコンパクトなチームですが、メンバーはAI知識・経験を持つ人が多く、社内で知名度が高くて注目を浴びているチームの一つです。既成観念にとらわれない提案力やアジリティの高いチームでもあり、活発的な技術論議を楽しむ風土があります。タスクによって在宅、オンプレサーバーなどが整備されているプロジェクトルーム(横浜)、車両試作や実験のできる開発拠点(厚木)で仕事ができて、柔軟な働き方も特徴。特に昨今はE2E方式および生成AI(マルチモーダル)に取り組むため、日々論文なども参考に意見を交わしながら取り組んでいます。若手からシニアまで忌憚のない意見が言える雰囲気で、皆で新しいものを生み出そうという気概にあふれた職場です。論文投稿なども積極的に実施し、世界の最先端のAI技術で世界にアピールすることを一つの目標として切磋琢磨しています。

＜アピールポイント＞
最新のAI技術を先端の手法で説くことが職務となりますので、常に世界の最先端に触れながら未だ世にない方式での自動運転や対話エージェントの具現化に携わることができます。自分の作ったAIモデルが実車に搭載されて実世界を走るエキサイティングな経験ができます。
また、普段触れることのできないクルマのセンサデータや制御信号の内部にも触れることができ、AIでクルマを動かすという次世代AIの進化(身体化AI)の先駆けとなることができます。
グローバルなネットワークをもち、海外の研究者とも交流しながら多様な考え方に触れスキルアップすることができます。
入社後、チーム統括やプロジェクトマネジメントを通じて、マネジメント職を目指すことも、AIの専門家としてエキスパート職を目指すことも可能です。希望することで周辺技術領域すなわちモビリティサービス、エコシステム構築やAIを活用したプロセス革新などに軸足を移すことも可能です。

～日本が誇るグローバル自動車メーカー～
★国内自動車メーカーで売上高3位を誇り、海外売上比率も8割越えと日本を代表するグローバルカンパニー！
★電動化技術のパイオニアとして、2010年「モビリティの新しい時代、ゼロ・エミッションの時代」を開発コンセプトに掲げ誕生し、世界的に大きな注目を集めた日産リーフなど、「技術の日産」として自動車業界を牽引している存在！

《働く環境》
・スーパーフレックス勤務制度（コアタイムなし） ※事業所／職場による
・リモートワーク制度（リモートワーク手当あり）　※事業所／職場による
・ファミリーサポート休暇、ライフサポート休暇
・ベビーシッター補助制度
・社内託児所 「まーちらんど」　※横浜／厚木／追浜／みなとみらい　
・「PRIDE指標」ゴールド受賞
・「プラチナくるみん」、「えるぼし」認定　など

• リモートワーク可

＜経験・スキル＞

【必須要件】
■AIモデル構築・データエンジニアリング・データパイプライン構築・データ並列処理・GPGPU処理いずれかに十分な経験を有すること
■画像処理(CV)、時系列データ処理や自然言語処理の知識を有すること
■PythonもしくはC++でプログラム開発ができ、適切なライブラリを活用しAIモデル構築の実践経験があること
■コミュニケーション能力や折衝調整能力に長けていること
■グローバルな研究開発遂行のための最低限の英語力（TOEIC：600点以上）


【歓迎要件】
■産業界におけるデータサイエンスやAIソリューション開発実務経験があること
■データパイプライン構築構築経験があること
■ ロボットや車両などの制御開発経験があること
■TOEIC：730点以上

＜語学＞

■英語：読み書きレベル必須