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技術営業・FAE

【品川】先端AI技術を用いた外界環境認識技術の研究開発エンジニア※在宅可＃DS2099

【国内トップクラスの売上を誇る半導体事業／世界シェア50%超・絶好調のイメージセンサー】

カメラを中心とした複数センシングデバイス(Camera,LiDAR, RADAR)の情報を利用した，周囲環境を認識する技術(3次元構造，3次元物体検出，走路理解)をAIアプローチで行う研究開発エンジニアを募集します。

■組織の役割：
3次元ビジョンセンシング技術および深層学習技術の研究開発を通して、新しい顧客価値を提供することをミッションとしています。我々の技術はこれまで、Xperiaやaibo、Airpeak、PlayStation VRといったソニーグループの様々な商品・サービスに採用されており、今後も、AR・VR、車載・ロボット、点検・測量、映画やゲームにおけるバーチャルプロダクションなどの幅広い新規領域での応用が期待されています。近年では，自動運転・先進運転支援システムに必要な外界認識技術の開発，実証実験及び市場導入にも取り組んでいます．

■担当予定の業務内容：【変更の範囲：会社の定める業務】
自動運転・先進運転支援システムに必要なマルチセンサー(Camera, LiDAR, RADAR等)を用いたAIベースの外界センシング技術に取り組んでいただきます。高精度でロバストかつ軽量なモデル開発，自己学習などの学習技術，データのバリエーション評価や自動アノテーション等のデータ開発が主な内容です。また，海外の研究所や大学との協業を通して、最先端技術の開発、およびその製品応用にも取り組んでいただきます。
https://www.sony.com/ja/SonyInfo/research/technologies/3D_environment_sensing/

具体的にはセマセグ，Depth推定，3次元障害物検知，物体検知，車線や交差点等の走路理解，他車や人の軌道予測機能及び自己学習や強化学習等の学習技術，データ解析

■想定ポジション：
数人規模のチームにおいて、アルゴリズム開発またはシステム開発の実担当者として研究開発を行っていただきます。

＜最終学歴＞大学院、大学、高等専門学校卒以上

＜応募資格/応募条件＞
■必須条件：
・深層学習技術に関する5年以上の経験、および、それをCVタスクに応用した経験（大学時での研究含む）

■求める語学力
・英語論文や講演からの情報収集を行い文書化・資料化ができるレベル。
・英語論文を理解し、効率的な実装に落とし込めるレベル。
・海外の研究者とコミュニケーションをとり、共同で研究を進めることができるレベル。


＜語学力＞
必要条件：英語上級

＜勤務地詳細＞
ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社
住所：東京都品川区大崎2-10-1
受動喫煙対策：屋内全面禁煙

＜勤務地補足＞
【変更の範囲：会社の定める事業所（リモートワーク含む）】

＜転勤＞
当面なし
将来的に別の職務領域や技術領域に異動の可能性がございます。
合わせて、全国の支社、工場、営業所への転勤可能性がございます。

＜在宅勤務・リモートワーク＞
相談可

＜オンライン面接＞
可

＜予定年収＞
600万円～1,150万円

＜賃金形態＞
月給制

＜賃金内訳＞
月額（基本給）：270,000円～500,000円

＜月給＞
270,000円～500,000円

＜昇給有無＞
有

＜残業手当＞
有

＜給与補足＞
※経験に応じて要相談
※会社業績や個人評価等に応じて変動します。


賃金はあくまでも目安の金額であり、選考を通じて上下する可能性があります。
月給(月額)は固定手当を含めた表記です。

＜労働時間区分＞
フレックスタイム制（フルフレックス）
休憩時間：45分（12:00～12:45）
時間外労働有無：有

＜標準的な勤務時間帯＞
9:00～17:30

完全週休2日制（休日は土日祝日）
年間有給休暇6日～24日（下限日数は、入社直後の付与日数となります）
年間休日日数126日

年末年始休暇、年次有給休暇（初年度6～17日、勤続年数に応じて最大24日）

通勤手当、健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険、退職金制度

＜各手当・制度補足＞
通勤手当：補足事項なし
社会保険：各種社会保険完備
退職金制度：補足事項なし

＜教育制度・資格補助補足＞
OJT、ジネス研修、技術研修、ソニーユニバーシティ（次世代リーダー向け人材育成プログラム）等

＜その他補足＞
■財形貯蓄制度、社員持株会など
■各種育児関連制度、介護休職制度、ボランティア休職制度、フレキシブルキャリア休職（留学や配偶者の海外赴任への同行などを目的とする）
※自分のライフスタイルにあった福利厚生を、数多くのプログラムの中から自分の意思で選択することが可能