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Job Description: Business Overview Rakuten Groups basic management philosophy is to empower people and society through innovation”. We provide more than 70 diverse services, including EC services such as shopping malls and travel booking sites, financial
Job Description 【募集背景】 エッジAIは、ルネサスでの重要なSecular Growth分野の一つです。 Reality AIはその中でセンシングに対する高度なAIを実現し、今後新たに展開するRenesas365プラットフォームへも対応を予定している重要なソリューションです。 当チームではエッジAI向けソリューションの開発を強化しており、AI向けツールの開発を推進できる方を募集します。 お客様のAIソフトウエア開発を簡単にし、最先端のエッジAIを誰もが使える形にしていくことに、大きなやりがいを感じられるポジションです。 【業務内容】 担当技術分野： 組み込みAI向けの開発ツール（PCツール／クラウドツール） 対象製品：Reality AI、Renesas365 プロジェクト内容：AIモデルを組み込みデバイス上へデプロイし、その結果や性能を可視化・調整する機能をもつツール製品の開発を行います。組み込みデバイスを前提とした省資源(性能・メモリ等)を考慮したり、エンジニアが迷わず開発を進められるようユーザーフレンドリーなUI設計への考慮が必要となります。 担当業務：ツール製品の仕様検討、設計、実装、評価 ※就業場所の変更の範囲、従事すべき業務の変更の範囲については、選考時に詳細をお伝えいたします。 Qualifications 【MUST】 AI／機械学習に関する基礎知識、または TensorFlow・PyTorch 等の利用経験 組み込みソフトウェア（C言語）に関する基礎的な理解 PC向け／クラウド向けアプリケーション開発経験 日本語：ビジネスレベル 英語：日常会話レベル 【WANT】 JavaやC＃を用いたGUIアプリケーションの設計・開発経験（ユーザー操作を考慮した画面設計を含む） ソフトウェア仕様の検討・設計から実装、評価までを 一貫して担当した経験 クラウドツール、Webアプリケーションの設計・開発経験（アーキテクチャ設計、API、フロントエンド、バックエンド設計） Additional Information ルネサスは、「To Make Our Lives
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Minimum qualifications: Bachelors degree in Computer Science or a related technical field, or equivalent practical experience. 5 years of experience with engaging at technology conferences, blogging/writing technical articles with an existing follower base, or contributing to
Company:Qualcomm CDMA Technologies, Y.K. Job Area:Engineering Group, Engineering Group Systems Engineering General Summary: We are building the next generation of intelligent robots that operate safely and reliably in the real world. As Staff manager/Sr Staff of
＜職務内容/Main task＞ 【担当領域】 次世代コックピットシステムにおける、Android Automotive OS（AAOS）をベースとしたアプリケーション開発 【R&D内における役割】 SDV の実現に向け、クラウドやスマートフォンと連携することで、車内のお客さまに多様な体験を提供するコネクテッド技術を活用した車載システムを開発しています。Google が提供する AAOS のソースコードをベースに、日々進化するAAOSの更新に継続的に追従しながら、自社車両に最適化されたアプリケーションやサービスをアジャイル手法で開発し、OTA（Over-The-Air）を通じて市場の車両へ新たな価値を届けていく組織です。 【具体的な業務】 (1) ユーザーストーリーや上位システム要求を基に、車載ソフトウェアに対する要求分析を行い、技術的妥当性と実現性の観点から要件定義を主導 (2) ソフトウェアアーキテクチャについて、拡張性・保守性の観点から是非を判断し、改善方針を策定 (3) AAOSの技術最新動向や、認証要件を深く理解し、関係者へ共有するとともに、効果的な適応を主導 (4) ソフトウェア実装に対して技術的観点からレビューの実施および、その品質の検証・評価を主導 【期待される役割】 ・技術リード: Androidに関する知見を活かし、技術的な課題解決を主導する。 ・組織づくり: 大阪新拠点のコアメンバーとして、開発プロセスの策定、採用活動のサポート、エンジニアリングカルチャーの醸成に寄与する。 ・変化への対応: SDV実現に向けた不確定な要求や、頻繁なソフトウェア更新に対し、アジャイルなマインドセットで柔軟に対応する。 【期待される役割】 ・スタートアップのような環境: 大手自動車メーカーの安定基盤がありながら、大阪拠点は「ゼロからの立ち上げ」となるため、ベンチャー企業のようなスピード感と裁量権があります。 ・ロケーション: 新設される大阪オフィス（大阪市内予定）。 ・働き方: リモートワークと出社のハイブリッド勤務を推奨。神奈川のR&D本部とはオンラインで常時連携しますが、自律的に動くことが求められます。 ・チーム構成:
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 私たちのクラウド・データエンジニアリング組織は、自律走行車および非自律走行車の大規模フリートから収集されたペタバイト級のデータへのアクセスを提供することで、自動運転の加速に取り組んでいます。大規模なデータへの効率的、高速、かつコスト効果的なアクセスは、知覚や人間の運転パターン予測のための機械学習（ML）モデルの開発から、稀で興味深い実世界の運転状況を特定することによる検証とシミュレーションの高度化まで、AD/ADASにおける最も困難な問題に取り組む上で重要です。データ取得エンジニアリングチームが開発したLakehouseインジェストプラットフォームは、数百万の顧客に影響を与える現代のAD/ADAS製品の開発・テストにおける基本的な構成要素です。 私たちのLakehouseシステムとFleetnikモバイルアプリの主な目標は、フリート車両データがクラウドに流入する際に、シームレスに取り込み、強化し、監視することです。私たちのパイプラインは、AWSにデプロイされた業界標準フレームワークに基づいています。私たちは、世界中の多数のインジェストサイトから日々数百テラバイトを処理する大規模データ取得パイプラインを設計しています。私たちのデータ取得製品は、Java、Golang、Python、JavaScriptを活用し、AWS上にデプロイされた業界標準フレームワークを利用しています。私たちは、堅牢で正確なシステムの提供を確実にするため、自動化とテストを強く信じています。私たちは日本、英国、米国で活動する分散チームです。 求める人材 データ取得チームでは、次世代の自動車ソフトウェア開発に情熱を持ち、それを可能にするエンジニアを募集しています。適切な候補者は、優れたコミュニケーション能力、確かなコーディングスキル、データインフラストラクチャとウェアハウス、データインジェスト、分散データベース、コンピュートフレームワーク、ストリーム処理、観測可能性、ビルドインフラストラクチャなどの分野におけるソフトウェアエンジニアリングの幅広い知識を有している必要があります。 業務内容 大規模なクラウドネイティブデータインジェスト、データストレージ、データ処理、データサービングシステムの設計、構築、保守、最適化、サポート 現代のML開発の複雑なデータ要件を理解し、これらのニーズに合わせてデータエコシステムを調整 他のデータインフラストラクチャエンジニア、サイト信頼性エンジニア、MLプラットフォームエンジニア、コンピュータビジョンおよびMLエンジニアと密接に協力し、自動運転分野の問題に対する革新的なソリューションを創出する高インパクトプロジェクトに取り組む 日常業務でジュニアエンジニアをメンターし、組織全体でベストプラクティスを推進 複数のシステムおよび製品の長期戦略に貢献 必須条件 コンピュータサイエンス、関連分野の学士号、または同等の実務経験 データ構造/アルゴリズムおよび１つ以上のプログラミング言語 （Python、Go、Javaなど）での専門的ソフトウェアエンジニアリング経験5年以上 データ集約型、並行処理、スケーラブルアプリケーションの設計・構築経験３年以上 データプラットフォーム、データパイプライン、ワークフローオーケストレーション、バッチ処理、および/または分散データベースの経験3年以上 クラウドベース（AWS、GCPなど）のマイクロサービスアーキテクチャ、イベント駆動型、分散アーキテクチャの経験 英語でのビジネスレベルの読み書き・会話能力（技術文書、ソフトウェア文書など） 日本語でのビジネスレベルの能力 歓迎条件 Pythonでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上 Golangでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上 Javaでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上 サイト信頼性エンジニアとしての実務経験 Terraform、Docker、クラウドネイティブ技術、ネットワーキング、本番環境でのKubernetesの経験 マルチリージョンおよび／またはマルチクラウドシステムの設計、デプロイ、保守経験 ペースの速い環境で、チームや分野を超えて協力した経験 データガバナンス、データプライバシー、セキュリティの経験 = 注意事項 ・通常、すべての面接はGoogle
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