【R&D】エッジAIセンシング組込み開発エンジニア募集

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◆募集背景 オムロンは、競争優位の源泉であるデバイスの再強化とデータサービスの開発を軸に、「利益を伴った持続的成長」と「GEMBA DX企業への転換」を加速しています。成長性の高い13の注力事業において約1,000名規模の増員を進めるとともに、それらを支えるコア技術の進化を推進しています

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その技術的な中核を担うストラテジックR&D本部(旧 技術・知財本部)

※2の一部門であるセンシングテクノロジーセンタでは、全社のデバイスの再強化に向けて、画像、光学、エッジAIを中心としたコア技術の進化と、それらを融合させた次世代センシングアルゴリズムの社会実装を推進しています。

エッジAIは今後のオムロンのセンシング技術を飛躍させていくために重視している技術と位置付けており、センシング事業全体の成長率を大きく引き上げていく原動力の1つと期待されています。これを実現するためには、最先端の技術を開拓する力に加え、それを実際の製品や事業へ落とし込む確かな実行力が不可欠です。これらを担う、エッジAIの専門知識と、センシング技術の開発・事業化における実務経験を兼ね備えた人財を募集しています。共に技術を磨き、未来を形にする仲間をお待ちしています。

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◆担っていただきたい具体的な仕事内容 オムロン全社の技術開発を担うストラテジックR&D本部のセンシング研究開発部門において、以下の業務・役割を担っていただきます。

■ヘルスケア・FA領域向けセンサへのエッジAI実装・最適化

・血圧計(ヘルスケア)や光電センサ(FA)をはじめとする各種センサデバイスにおいて、 AI/機械学習モデルを組み込んだセンサアルゴリズムの軽量化・高速化および組込み実装を主導します。

・メモリや電力に制約のある処理チップ(MCU/FPGA/DSP等)の特性を最大限に活かし、 リアルタイム性と信頼性を両立したエッジAI処理基盤を構築します。

■実装手法の策定および最適なデバイス・アーキテクチャの選定

・開発するAI・センサアルゴリズムの要求仕様(精度、遅延、コスト、消費電力)をインプットとし、 モデルの量子化・枝刈りなどの最適化アプローチを検討・策定します。

・プロジェクトの要件を満たす最適なデバイス(マイコン、FPGA、DSP、専用AIアクセラレータ等)を 選定し、システム全体のアーキテクチャを定義します。

■最先端組込み・エッジAI技術の調査と開発

・各種センサやエッジデバイスに適応する最先端の組込み技術、エッジAIコンパイラ、 推論エンジンの動向を継続的に調査・キャッチアップします

・最先端技術の実証(PoC)にとどまらず、自社独自の高速化手法や実装ノウハウを織り込み、 実際の製品・サービスに組み込める技術として確立させます。

◆必須条件【経験】 以下の両方の実務経験をお持ちの方

■MCU、FPGA、DSPのいずれかを用いた、製品(商用)向けの組込み実装経験 試作(PoC)にとどまらず、リソース制約のある演算デバイスへアルゴリズムを実装し、量産品または商用デバイスとしてリリースした一連の経験を想定しています。

■先端技術開発、またはR&D(研究開発)部門での実務経験(2年以上) 既存の手法をそのまま適用するだけでなく、新規性のある技術やアルゴリズムの研究・開発を行った経験。

◆必須条件【スキル】 以下の知識やスキルをお持ちの方

■Python、C/C++を用いたアルゴリズムの開発・評価 数理モデルやAI/機械学習モデル、センシングアルゴリズムのプロトタイピングからシミュレーション、精度評価までを行えるスキル。

■C/C++を用いた組込みソフトウェアの実装 メモリや処理速度に制約のある環境において、ハードウェアの特性を意識した効率的なコード(ファームウェア・組込みソフト)を書けるスキル。

◆歓迎条件 以下の知識・経験がある方を歓迎します。

■デジタル信号処理に関する知識と開発経験 ノイズ除去、フィルタリング、特徴量抽出など、センサーデータ(生データ)の前処理や波形解析に関する基礎知識。

■AI/機械学習を用いたアルゴリズム開発の知識と経験 機械学習モデル(回帰、分類、ディープラーニング等)の選定・学習・評価、あるいはTensorFlow、PyTorch等のフレームワークを用いたアルゴリズム開発の基礎知識や実務経験。

◆歓迎する人物像

■周囲の関係者と協調し、チームでプロジェクトを円滑に推進できる方 研究開発部門、ハードウェア/回路設計チーム、事業部門など、多様なバックグラウンドを持つメンバーと丁寧なコミュニケーションを図り、合意形成しながら進められる協調性を重視します。

■技術そのものだけでなく、「事業や顧客への提供価値」を意識できる方 単に「優れた技術を作る」ことにとどまらず、それが製品としてどう役に立つのか、コストや精度のバランスを含めて「ビジネスに使える形にするにはどうすべきか」を主体的に考えられる方。

■ハード・ソフト・AIの領域に境界を設けず、システム全体を最適化したい志向のある方 自らの専門領域に固執せず、ハードウェアの制約やAIモデルの特性を包括的に理解し、システム全体として最も合理的で効率の良い実装アプローチを追求できる知的好奇心のある方。

◆この仕事の魅力

■多様なセンサー特性に応じる「実装の工夫」と独自性 対象は血圧計から光電センサーまで多岐にわたります。各センサーの物理的な特性やチップ(MCU/FPGA/DSP)の制約に合わせて、モデルの軽量化やアルゴリズムの最適化を自ら工夫して形にするモノづくりの面白さがあります。

■ヘルスケア・FAの現場を支える、実用性の高いシステム開発 人々の健康管理に身近なヘルスケア機器や、モノづくりの自動化に不可欠なFAの現場を支える、インパクトが大きな商品の社会実装に携われます。

■「調べ、試し、製品に落とし込む」というR&D本来の楽しさ 進化する先端のエッジAI技術や組込み手法を自ら調査・検証し、技術的な引き出しを増やしていけます。単なる調査(PoC)で終わらせず、実際の製品スペックに合わせて仕様を決定し、事業に組み込んでいくという、地に足の着いた技術探究が可能です。

◆配属先の課・チームの人数や雰囲気

・馴染みやすい環境:キャリア入社者も多く(3割程度)、風通しが良く、人に寄り添う組織風土であるためオンボーディングが容易です(FY24離職率3.3%)。

・働きやすい環境:フレックス、在宅勤務、5連続休暇、子育て・介護休暇制度でワークライフバランスが取れた働き方が可能です(FY24男性育休100%)。

・スキルアップ支援:仕事に役立つ資格取得、1-2日の研修受講は上司認可で全額会社負担(博士等の高額外部学習費用の半額支援制度もあり)。

・キャリア形成支援:社外副業制度や、手上げによる異動や兼務が可能な公募制度があり、みずからの意思で新たな可能性を試すことができます。

◆職種カテゴリ 商品開発, コア技術研究開発 勤務地 / Work location 京阪奈イノベーションセンタ(京都府)

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