業務内容 車両における ADAS システムの性能評価および最適化業務を担当いただきます。 ロケーション 神奈川県横浜市/東京都 業務詳細 ① 事前検討・計画（適合準備） 車両仕様、センサー配置、制御仕様の把握 ADAS機能別（AEB、ACC、LKA、BSM 等）の適合項目定義 評価シナリオおよび走行条件の整理 関連法規および NCAP 要件の確認（UN-R、J-NCAP 等） ② センサー／ECU 初期最適化（車両インテグレーション） カメラ、レーダー、LiDAR の搭載状態確認 センサーキャリブレーション 静的キャリブレーション 動的キャリブレーション ECU 間通信の確認（CAN／Ethernet） シグナル確認（車速、ヨーレート 等） ③ 機能適合およびパラメータ調整（コア業務） ADAS 各機能に対する実車評価 認識性能評価（検知距離、誤検知 等） 制御挙動評価（減速度G、操舵介入）
Do you want to directly impact how millions of Japanese customers receive their Amazon deliveries? Do you enjoy solving complex optimization problems that reduce cost while preserving — or improving — the customer experience? Product Family Support
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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
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About Appier Appier is an AI-native Agentic AI as a Service (AaaS) company that uses artificial intelligence (AI) to power business decision-making. Founded in 2012 with a vision of democratizing AI, Appier’s mission is turning AI
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About AIRoA The AI Robot Association (AIRoA) is launching a groundbreaking initiative: collecting one million hours of humanoid robot operation data with hundreds of robots, and leveraging it to train the world’s most powerful Vision-Language-Action (VLA)
Overview 私たちは現在、下記のようなキャリアビジョンを持っている仲間を積極的に採用しています。 専門領域を拡げながらサポートエンジニアとして成長したい 日本のお客様に対して日本語でサポート、韓国のお客様に対して韓国語でサポートと、グローバルなキャリアを積み重ねたい チームの垣根を越えて活躍したい ■Customer Service &Support （CSS） 組織について CSS には、世界 196 か国で 14,000 人以上のサポート エンジニアが所属しており、世界中で、月 500 万件以上のサポートを提供しています。日本の CSS だけでも 900 人以上のメンバーが所属しており、毎月 175,000 件のサポートを提供しています。 私達の最大のミッションの 1 つは、発生したトラブルに対しお客様から信頼されるパートナーとしてシステム全体、ビジネス ニーズを把握した上で、日本はもちろん国外のチームとも協力し、高度な技術的支援を中心とした最適な解決策を提供することです。 当社のサポート エンジニアは一般的なヘルプデスク業務とは異なり、特定の製品を中心に担当し、高い技術力を持ち合わせたサービスのプロフェッショナルとして、様々な活躍の場が待っています。会社・組織に関する情報は以下にまとまっておりますので、ぜひご参照下さい。 日本マイクロソフト キャリア採用情報 サポートエンジニアページ (microsoft.com) ■配属チームについて
Introduction Solutions Engineers at Confluent drive not only the early-stage evaluation within the sales process, but also play a crucial role in enabling ongoing value-realization for customers, all while helping them move up the adoption maturity curve.
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Work ScheduleStandard (Mon-Fri) Environmental ConditionsAdherence to all Good Manufacturing Practices (GMP) Safety Standards, Office Job Description 半導体分野におけるデュアルビーム（FIB-SEM）解析を通じて、顧客の物理解析課題の解決や歩留まり向上に貢献いただくポジションです。ウェハプラットフォーム／小型機いずれのFIB-SEM装置にも対応し、現場支援から自動化レシピ開発、社内連携まで幅広くリードしていただきます。顧客価値の最大化に情熱を持つ方を歓迎します。 主な業務内容 顧客サポート全般（装置インストレーション、操作トレーニング、技術問合せ対応） 自動化レシピの開発・運用支援（新技術・新アプリケーションの評価・実装を含む） セールス支援（デモ、評価、PoC、技術提案） FIB-SEM関連アプリケーションの開発・最適化支援 製品開発・マーケティング部門への技術フィードバックと連携 物理解析に基づく歩留まり改善提案および実装サポート 勤務地 品川（国内・海外出張あり、年間目安：最大50%） 必須要件 半導体物理に関する基礎知識 解析装置の機械構造・操作に関する実務経験 国内および必要に応じて海外出張が可能な方 歓迎要件 物理学／半導体工学／材料工学など関連分野の学士号 半導体・材料分野における物理解析／分析の実務経験 FIB、SEM、またはFIB-SEM装置の操作経験 コンピュータープログラミングの経験（自動化、測長、データ処理等） ビジネスレベルの日本語および英語力（顧客対応・技術ドキュメントで使用）
AIエンジニア 私たちについて Limit Breakは、深い専門知識、個人と業界の成長、そして卓越した技術を基本理念としています。モバイルゲーム業界の世界的リーダーとして、ゲームの枠を超えたデジタル市場の変革と活気あるコミュニティの構築に取り組んでいます。最新技術や暗号通貨を活用し、創造力豊かなビジョンで世界中の人々を繋げる体験を提供しています。 Limit Breakは、Buckley VenturesやParadigm Venturesなどの著名な投資家からの支援を受けています。共にゲーム業界の未来を形作る才能溢れる人材を探しております。 Limit Breakの一員として、あなたの創造性と情熱、私たちと共に限界を超える挑戦に参加しませんか。 このポジションのミッション ゲーム制作現場（アーティスト／TA／ゲームデザイナー／開発チーム）と並走しながら、生成AI（LLM等）やプロシージャル生成を「実制作に耐える道具」として定着させることがミッションです。 リアルタイム生成に限定せず、主に「事前生成（バッチ生成）」を前提としたワークフローで、意図の言語化 → 生成 → 評価 → フィードバック → 改善のループを回し、品質・スピード・再現性を継続的に高めます。 本ポジションは、研究開発（R&D）を主目的とした役割ではなく、ゲーム制作のプロダクションに組み込まれる機能・ツールとして実装し、運用まで含めて価値を出す役割です。 業務内容 生成AI（LLM等）やプロシージャル生成を活用し、アート／シナリオ／レベル制作を支援するAI機能・制作ツールの開発 制作意図（目的・制約・評価軸）の言語化、テンプレート／制約設計、制作ツールUXの最適化、生成体験の改善 生成品質（完成度／一貫性／再現性）の向上と、制作パイプラインの効率化（生成フロー、レビュー導線、データ管理、再生成・差分管理など） 生成速度・コスト・品質の観点での評価設計と継続的改善（ベンチマーク、比較評価、運用モニタリング） 自社製ノードベースエディタの拡張開発（制作現場向け機能追加／UX改善） 定型型シナリオの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（テンプレート化、構造化出力、レビュー前提の生成フロー） パズルレベルの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（制約充足、可解性／難易度などの評価設計を含む） ゲームリソースの事前学習データベースの作成・最適化（スキーマ設計、タグ付け、重複排除、検索性／再利用性の向上） 応募条件 エンジニアとしてゲーム制作に関わる経験、またはコーディングスキルを持つTAとしての実務経験 機械学習／自然言語処理、または自動生成（プロシージャル生成、探索／最適化等）に対する基本的な理解 大規模データセット／コンテンツデータベースを扱った経験（収集／加工／品質管理／検索性・再利用性の設計等） 生成物を「検品」で終わらせず、評価設計