gc5C06【千葉・市川】AI/MLエンジニア（edgeRX Platform）

仕事内容 ■お任せする職務内容 本ポジションでは、edgeRXプラットフォームのAI/MLシステムの開発・改善・展開を主担当として担っていただきます。クラウドMLパイプライン・エッジAIモデル・Vision AOIシステムという3領域において、要件定義からモデル開発・評価・デプロイまでを自律的に推進することを期待しています。 具体的な業務内容は以下の通りです。 ■ クラウドMLパイプライン（SensEI ML） ・ センサから収集した時系列データを用いた異常検知モデルの開発・改善 ・ モデル学習・評価・バージョン管理・デプロイのMLパイプライン構築・運用 ・ モデル評価用のデータセット設計及びデータ収集 ・ モデル精度・再現性・スケーラビリティの継続的改善 ■ エッジAIモデル統合 ・ クラウドで生成したMLモデルをstatic libに変換し、センサFWへOTA統合するワークフローの開発・維持 ・ エッジ動作に向けたモデル軽量化・メモリフットプリント最適化 ・ FWチームと連携したモデル統合テスト・検証 ■ Vision AOIシステム ・ 顧客AOIシステムの要件を理解し、Secondary/Primary判定システムとしてシステム統合設計 ・ 顧客提供の画像データを用いた画像モデルの学習・チューニング・評価 ・ 過剰検出（オーバーキル）抑制のためのモデル最適化・閾値調整 ・ グローバルエンジニアリングチーム（US）との技術連携・仕様調整 ご入社後は、まずSensEI MLパイプラインの既存モデル改善を主担当としてお任せし、edgeRXのデータ構造・モデルアーキテクチャ・評価フローへの理解を深めていただきます。 将来的には、ご経験や志向に応じて、 ž AI/ML設計方針の策定・標準化 ž 技術的な意思決定への関与 ž 開発テーマのリードやチームリーディング など、エンジニアリング面からプロダクト開発を牽引する役割を期待しています。 *募集部門に関する参考URL 製品情報：<https://sensei.tdk.com/> プレスリリース：<https://www.sensei.tdk.com/edgerx-press-release-jp> <https://sensei.tdk.com/edgerx-vision-press-release-jp/> *仕事内容の変更範囲：会社の定める業務全般 ■組織のミッション ＜BD＞ Edge AI BDは、TDKグループにおける成長領域として、センサデバイスを起点としたエッジAIソリューション事業の創出・拡大を担う組織です。TDKが長年培ってきた高精度・高信頼のセンサ技術を強みとし、エッジ側での信号処理、特徴量抽出、AI推論を組み合わせることで、単なるデバイス提供に留まらない「使われ続ける価値」を持つプロダクトの実現を目指しています。 特に製造業を中心とした産業分野において、設備状態の可視化、異常兆候検知、予知保全といったユースケースを通じて、顧客の現場課題を直接解決するエッジAIプラットフォームの構築に注力しています。 ＜部・課＞ TDK SensEI Japan Unit Engineering Departmentは、Edge AI BDの中核開発組織として、エッジAIセンサモジュールおよび関連ソリューションの設計・開発・量産化を担う部門です。 センサデバイス、組込みファームウェアからAIアルゴリズム、クラウドアプリケーションまでを一体で設計し、実際の産業現場で安定して使用される品質・信頼性を備えた製品として市場に届けることをミッションとしています。 また、グローバルの開発・生産拠点（米国・中国等）と連携しながら、試作・評価に留まらず、量産・実運用フェーズまで見据えたエンジニアリング主導のプロダクト開発を推進しています。 ■募集背景 TDK SensEIでは、産業用IoT・予知保全プラットフォーム「edgeRX」のAI/ML機能を急速に拡張しており、クラウドMLパイプライン・エッジAI・Visionシステムという3つの技術領域において、自走できるAI/MLエンジニアの確保が事業成長の重要な課題となっています。 顧客からのニーズの多様化・高度化に伴い、既存のSensEI MLパイプラインの継続的な性能改善に加え、センサFWへのエッジAIモデル統合、さらにはVision AOIシステムへの展開まで、AI/ML領域の対応範囲が大きく広がっています。 特に以下の3領域を横断的に担える人材の重要性が高まっています。 ž SensEI MLパイプライン：センサデータを用いた異常検知モデルの精度改善・継続学習・運用 ž エッジAIモデル統合：クラウドで学習したMLモデルをセンサFWへOTAで組み込むエッジ推論基盤の構築 ž edgeRX Vision：検出・セグメンテーション・分類など複数のビジョンタスク活用したAOI外観検査向けAIシステムの開発 ž 横断的なAI/ML技術の標準化とMLOpsプロセスの整備 といった領域を横断的に担える人材の重要性が一層高まっています。 本採用では、これら3領域を主体的に推進できるAI/MLエンジニアを迎え、edgeRX AIプラットフォームの品質・スケーラビリティ・事業適用範囲を引き上げることを目指しています。 ■働き方 ・残業時間：残業時間：10h/月 前後 ・在宅勤務頻度：業務内容に応じ比較的自由に在宅勤務日を選択可能です ・フレックスタイムの有無：有 ・出張頻度／期間／行先（国内外）：顧客システム評価・現場確認のため、年に数回程度、国内顧客先への出張が発生する場合があります。また、USグローバルチームとの技術連携を目的とした海外出張が発生する可能性があります。 ■当業務の魅力点・応募者にとってのベネフィット ＜当事業の魅力＞ クラウドML・エッジAI・Vision AIという3つの最先端領域を、産業用IoTという現場直結の文脈で同時に扱える希少なポジションです。PoCやR&Dに留まらず、製造業の現場で実際に稼働するシステムとしてAIの社会実装に携われる業務です。 ＜ポジションの魅力＞ 本ポジションでは、産業用IoT向け予知保全プラットフォーム「edgeRX」のAI・ML機能開発を担います。クラウドMLパイプライン・エッジAI推論・コンピュータビジョンという3つの先端技術領域に携わりながら、実際の製造現場に価値をもたらすプロダクトを構築できます。 グローバルなエンジニアチームと連携しながら、AI/MLエンジニアとしての専門性を磨き、システム全体を俯瞰した設計力・判断力を身につけることができます。将来的には、AI/ML技術の設計方針策定やモデルアーキテクチャの意思決定など、プロダクトを技術面から牽引する役割も期待しています。 ＜社風や職場メンバーの魅力＞ 配属先には、ML・クラウド・FW・ハードウェアなど多様な専門性を持つメンバーが在籍しており、職種の垣根を越えてコラボレーションしながら開発を進める文化があります。年次・役職に関わらず技術提案を歓迎する風土があり、新しいモデルや手法を積極的に試せる環境です。 USのグローバルチームと日常的に技術連携しながら、最新のAI研究を実務に素早く取り入れられる環境です。 ＜部門独自の制度や取り組み＞ OJTを通じてedgeRXのデータ・モデル・評価フローを段階的に把握していただきます。定期的な技術レビューでMLスキルの継続的な向上をサポートし、論文・カンファレンス等のキャッチアップも奨励しています。フレックスタイム・ハイブリッドワーク制で、長期的にAI/ML専門性を高めていける環境です。 応募要件 ■必須要件 ž 機械学習モデルの開発・評価・デプロイの実務経験（2年以上） ž Python（NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow または PyTorch）の実務経験 ž 時系列データまたはセンサデータを用いた異常検知・分類モデルの開発経験 ž MLパイプラインの構築・運用経験（学習・評価・バージョン管理・デプロイ） ž 英語での技術コミュニケーション能力（ドキュメント読解・グローバルチームとの連携レベル）（目安：TOEIC 600/CEFR B1） ※USグローバルチームとの日常的な技術連携（論文・仕様書の読解、Slack・会議でのコミュニケーション）に英語を使用します。読み書きを中心とした実務レベルの英語力が必要です。 ■歓迎要件 ž MLモデルの軽量化・最適化経験（ONNX、量子化、プルーニング等） ž AWS SageMaker等のクラウドML基盤の利用経験 ž MLOpsツールの経験 ž エッジデバイスへのモデルデプロイ経験（TFLite、ONNX Runtime等） ž Computer Visionモデルの開発経験（画像分類・検出・セグメンテーション） ž AOI・画像検査システムの業務経験 ※ 上記MUST要件は基本的にすべてを満たしていることが望ましいですが、強みの領域に応じて一部は入社後にキャッチアップいただくことも想定しています。 ※ 3領域すべてに精通している方は少ないため、いずれか1〜2領域に強みを持ち、残りをキャッチアップできる意欲がある方を歓迎します。特にクラウドMLパイプラインとVision AIの経験を重視します。 ※ WANT要件のComputer Vision・エッジ最適化・MLOpsの経験はいずれも歓迎する要素です。edgeRXプラットフォームの理解を深め、より広い領域で貢献できる素地となります。