交通事故削減支援サービス『DRIVE CHART』を支えるAIモデルの開発/運用に関する幅広い業務に携わっていただきます。
『DRIVE CHART』は、AIとIoTを掛け合わせた交通事故削減支援サービスです。ドライブレコーダー等の専用の車載デバイスから得られる各種データから、交通事故に繋がる可能性の高い危険シーンを自動検知し、運転傾向を分析します。
車内外の映像・加速度センサー・GPSなどから得られるデータを組み合わせ、一時不停止など自身では認識できていない危険運転を可視化。レポート提供や、眠気などリアルタイムでのアラート機能により、運転の癖や気の緩みといった運転状況をドライバー自身が把握することができます。
【業務内容】
危険運転行動を検知するAIモデルの開発・改善・運用を行います。
・事業部門または顧客とのコミュニケーションを通じての要件定義、仕様策定
・映像/ GNSS / IMUデータ等をソースとして、AIモデルの構築、課題分析、性能改善
・AIモデルの実サービスへの組み込み実装、モデル軽量化、リリース
・継続的な保守運用、運用コストの削減
【本業務を通じて得られる経験】
・実験だけで終わらず、泥臭い作業も含め、実サービスに活用される機械学習モデルを構築し、継続的に運用する経験
・契約車両9万台のドライブレコーダーから得られる走行データ(映像/ GNSS / IMU等)と運用中のAIモデルの推論結果を分析/活用する経験
・エンジニア(データ/エッジ等)や事業部門(カスタマーサクセス等)と協力しながらAIモデルを開発/運用する経験
・AIモデルの開発/運用を通じて、交通事故の削減という社会貢献を実感できる経験
【開発環境】
言語:Python
ライブラリ:pandas, scikit-learn, LightGBM, PyTorch
可視化:Redash, Kepler.gl, Plotly
インフラ:AWS / GCP
データベース:Aurora(MySQL) / BigQuery
ソースコード管理: GitHub
【所属組織】
●データサイエンティスト:6名
・危険運転行動を検知するAIモデルの開発/運用を担っています。
・データを中心とした仮説検証のサイクルを速く回すことで、開発における不確実性を低減することを組織の行動指針としています。
・専門性の異なるチーム内外のメンバーと協力することが多く、丁寧にコミュニケーション、ドキュメンテーション、レビューを行うカルチャーが根付いています。
・組織として自己成長を大事にしています。キャリア形成を考慮した業務アサインや自己研鑽の支援(クラウド費用の補助等)など、スキルアップのための環境が整えられています。
【フルリモート】
・本ポジションはフルリモートワークOKです!(ただし国内のみ)出社日数の指定はありません。
・ただし、会社より指定があった場合は、出社していただく必要がございます。(入社日や退職日等)
●必須の経験・能力
以下の要件をすべて満たす方
・Pythonを用いた機械学習モデル構築の実務経験
・データ加工、データ分析、データ可視化の実務経験
・SQLを用いたデータベース利用経験
・Githubなどソースコード管理システムを用いたチーム開発経験
・大学教養課程程度の統計、数学、コンピュータサイエンスの知識
●望ましい経験/能力
・実サービスにて機械学習モデルを適用/運用した経験
・scikit-learn、各種勾配ブースティング系ライブラリ、各種Deep Learning frameworkなどを用いた機械学習モデル構築の実務経験
・大規模データを扱った業務経験
・センサデータまたは時系列データの分析経験
・Kaggleをはじめとした分析コンペティションのメダル獲得経験
・AWSやGCPなどのクラウドを利用した機械学習システムの開発経験
・開発におけるプロジェクトリードの経験
●求める人物像
・モビリティ領域の進化や社会貢献に共感し、技術だけではなくサービスそのものにコミット出来る方
・専門領域が異なるメンバーと綿密にコミュニケーションを取りながら、主体的に業務を推進できる方
・特定の技術にこだわりなく、必要に応じて新たなスキルを独力で身につけられる方
スーパーフレックスタイム制:労働時間を従業員の決定に委ねる。(コアタイムなし)
労働日の選択を認める制度ではないため、所定労働日は原則勤務。
【東証プライム上場 日本有数の電機メーカー系プライムベンダー】 ITエンジニア(社会インフラのDX/GX事業 電力・エネルギー領域)
【東証プライム上場 財閥系 総合重機メーカー】 AI・データサイエンティスト(機械学習、深層学習、大規模言語モデル)
【AIを活用したデータ解析や情報管理のソリューション企業】 AI事業本部 ライフサイエンス分野でのAI研究
全員参加型のビジネス変革が成果を生み出し、キャリア人材の成長機会が増え続けています。
人々の生活や命を支えるため、「食料・水・環境」分野で地域に根ざした事業にチャレンジする
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