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求人内容 募集背景 ルネサスは、日本におけるEDAインフラの運用体制を強化しています。現在、EDAインフラのハードウェア調達および投資管理を支援するEDAハードウェアスペシャリストを募集しています。このポジションでは、エンジニアリングEDAインフラ組織および関連する外部業者と緊密に連携して業務にあたります。また、Compute & Storage部門のリーダーシップの下、見積書の迅速な取得、投資申請書の作成、および発注業務の遂行を支援します。 職務内容 調達および投資実行のサポート（主担当）： ・ベンダー／販売代理店および社内の関係者と連携し、ハードウェア（サーバー、ストレージ、関連インフラ）の見積もりを調整する。 ・投資承認書類（RINGI資料など）の作成および提出を支援し、必要な情報がすべて揃っていることを確認する。 ・発注依頼書（PR）および関連承認の作成・フォローアップ。見積書の有効期限や主要なマイルストーンを追跡し、リスクを早期に報告する。 ステークホルダーおよび請負業者との調整： ・EDAインフラチームと緊密に連携し、要件、優先順位、納品上の制約を確認する。 ・EDAの請負業者・パートナーと日々の業務を調整し、日本およびグローバルに対して状況やアクションアイテムを明確に伝達する。 ・テンプレートやワークフローの標準化を支援し、繰り返し発生するボトルネックを解消するための実用的な改善策を提案する。 ポジションの魅力 ・エンジニアリングチームが使用する重要かつ大規模なEDAインフラストラクチャのサポート ・グローバル企業における投資プロセス、調達ワークフロー、ベンダー管理 ・より広範なインフラ運用やリーダーシップ業務へのキャリアアップの可能性 資格 MUST ・企業環境におけるITインフラの調達支援、および／または投資・承認に関する管理業務の経験 ・EDAプラットフォームの要件、サイジングに関する考慮事項、およびベンダーからの提案内容を理解するのに十分な、Linux/Unixおよびストレージインフラに関する知識 ・複数の関係者（エンジニアリング、インフラ、ベンダー）を横断して円滑に調整できる能力 ・体系的な文書作成能力およびコンプライアンス重視の手順に従って業務を遂行できる能力 ・流暢な日本語（ビジネスレベル） ・基礎的な英語力（メール・読解；会議のサポートができると尚可） WANT ・データセンター／サーバー／ストレージの調達および納入に関する制約事項への理解 ・エンジニアリング／EDA関連の環境での実務経験 ・業務プロセスの改善（テンプレート、標準作業手順書など）の経験 その他の情報 ルネサスは、「To Make Our Lives Easier 」（人々の暮らしを楽“ラク”にする）というPurposeの下、組み込み半導体ソリューションを提供します。高品質とシステムレベルノウハウを兼ね備えた組み込み半導体のリーダーとして、自動車、産業、インフラ・IoT分野向けに、ハイパフォーマンスコンピューティング、組み込みプロセッシング、アナログ＆コネクティビティ、そしてパワーを含めた幅広い製品ポートフォリオを軸とした、スケーラブルで包括的なソリューションを提供しています。
Req ID: 378033 NTT DATA strives to hire exceptional, innovative and passionate individuals who want to grow with us. If you want to be part of an inclusive, adaptable, and forward-thinking organization, apply now. We are
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Job Description Position Overview The GaN Layout Tape-Out Support Engineer is responsible for end-to-end tape-out execution for Gallium Nitride (GaN) technologies. This role supports multiple concurrent tape-out flows, ensuring accurate, high-quality mask data delivery while enabling
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About Woven by Toyota Woven by Toyota is enabling Toyota’s once-in-a-century transformation into a mobility company. Inspired by a legacy of innovating for the benefit of others, our mission is to challenge the current state of
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて Woven by ToyotaのAD/ADASチームでは、AI、ロボティクス、高度運転技術が交わる領域で自動運転の課題に取り組んでいます。膨大な量のマルチモーダルな運転データの分析、コンピュータビジョンアルゴリズムの最適化、ハードウェアアクセラレーションを用いた遅延の最小化、スケーラブルで効率的な機械学習と評価パイプラインの展開、さらに、認識・予測・プランニングの分野で最先端の機械学習を推進するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計を行なっております。私たちは、個人および商業用途向けの人間中心の自動運転ソリューションを通じて、すべての人々のモビリティを向上させるために、実行力と創造的な問題解決能力を持つ仲間を求めています。 求める人材 私たちは、MLプラットフォームチームにおいて、機械学習チームと密に連携・協力しながら、私たちのML技術の開発を加速・拡大させることのできる優秀なソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアを探しています。認識・予測・経路計画の機械学習モデルや、AD/ADAS技術を自身で開発し、トヨタの何百万台もの市販車へ展開することができます。 私たちは、自動運転技術とのその人類へ与える影響に対して情熱を持ち、最先端技術を活用し、エンジニアの生産性やコスト効率にも配慮しながら、実世界の課題を解決できる方を求めています。また、常に「ギバー」のマインドセットと、仲間との助け合いの精神を持ち、製品開発に向けたソリューションの提供に強い意識を持つ方を歓迎します。 業務内容 自動運転における、認識、予測、経路計画の開発にて、多くのMLエンジニアがデータセットのキュレーション、モデリング、学習、評価、実装を効率的に行えるようにするため、機械学習プラットフォームのシステムとツールを設計・構築・保守・最適化・サポート MLエンジニアリングの開発全体を促進するため、モデリング、性能指標の監視、故障モードの要因分析まで、使いやすいツール、フレームワーク、ライブラリの開発 効率的なデータキュレーション、クラウド上でのトレーニング・評価パイプラインの構築・保守 他のMLエンジニアおよびプラットフォームエンジニアとともに、コードの開発・レビューを実施、改善を促進 現在のプロセス、ツール、インフラを最適化し、MLエンジニアリング開発全体を促進。長期的な戦略の策定にも貢献 アジャイルで、スピード感のある環境での開発 日本橋（日本）のオフィスにて、週5日の勤務 必須条件 機械学習、コンピュータサイエンス、ロボティクス、または関連分野の学士号（修士号・博士号あればなお可）、またはそれに相当する実務経験 データ構造、アルゴリズム、デザインパターン、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに関する5年以上の経験 UNIX系システム（Linux等）、Python、PyTorchまたはTensorFlowの2年以上の経験 データクレンジング、サンプリング、キュレーション、前処理、トレーニング、テスト、評価、展開、推論最適化、クラウドおよびエッジでのデプロイなど、MLOpsサイクル全体にわたる2年以上の経験 DockerおよびGitHub ActionsなどのCIシステムの使用経験 ソフトウェアドキュメント作成などが可能なビジネスレベルの英語力 歓迎条件 2年以上の機械学習パイプライン（Apache Spark、Airflow、Flyte、Flink、Ray）に関する経験 RustやC++などのモダンなシステムプログラミング言語、およびBazelなどのビルドシステムに関する2年以上の経験。システムレベルのデバッグ知識 SIMD/SIMT並列処理、GPUプログラミング、マルチスレッド処理の経験 Terraform、AWS、Observability、Kubernetesなどのプロダクション環境での使用経験 Google