大手通信事業会社でのAI・画像解析・ナビゲーション技術を活用したスマートメンテナンス技術の開発および実証推進の求人

社内外のステークホルダーと連携しながら、画像MMS・AI・ナビゲーションシステムなどを活用したスマートメンテナンス技術の開発を推進します。
これにより、通信インフラ設備の保守点検業務の効率化を図るとともに、グループ内の研究所等とも連携し、学会や市場調査を通じて新技術情報を収集・検証し、技術開発の観点から新技術の導入を牽引し、社外のインフラ系企業を対象とした新たな設備点検等想定したビジネスモデルの確立に向けた仕様検討を通じて、成果創出に貢献していただきます。
【具体的な取り組み例（マネジメント視点を含む）】
・PythonやPyTorchを活用した物体検出モデルの開発において、技術的な方向性の策定と開発チームの進捗管理を行い、成果の最大化を図る
・AIモデルの学習手法改善に向けた技術戦略の立案と、精度向上・処理時間短縮に向けた開発体制の最適化
・画像MMSに搭載する装置構成やパラメータの検討において、技術選定と実装方針の整合性を確保し、プロジェクト全体の品質向上に寄与
・ナビゲーションシステム導入に向けた方針策定および走行検証に関して、関係部署との連携を図りながら、実証計画の立案とリスク管理を実施
・スマートメンテナンス技術全体のビジネスモデル構築に向けて、技術開発と事業戦略の橋渡し役として、社外パートナーとの協業推進および技術的支援を行う

求める人物像
・社内外のパートナーと協働し、既存の思考に捕らわれず新たな創造力を持って課題解決に継続的に挑戦できる方
・組織の運営方針や研究開発業務の目的を理解し施策に対し共感し成果を出すことに情熱をもって取り組める方
・社内外・国内外のステークホルダーの多様な価値観や文化を尊重しながら信頼関係を築き、柔軟で円滑なコミュニケーションを推進できる方

応募資格(必須)
以下1.2.3.のすべての条件を満たす方。

1.開発プロジェクトにおいて、社内外ステークホルダーと連携し、要件定義〜実装・評価をPLとして主導した経験を有する。
2.AIモデル開発（画像認識・物体検出）において、Python・PyTorchを用いた物体検出モデルの設計・学習・構築・評価をSE担当として従事した経験を有する。（2年以上）
3.AIモデルの実装・運用において、作成したモデルを業務システムやサービスに組み込み、効率化を実現した経験を有する。
　※プロジェクト単位で、事業規模：数百万円〜数千万円、影響ユーザー数：数百〜数万人を満たすこと。

応募資格(歓迎)
スキル：車載カメラで撮影した風景画像内の小さな物体を検出する技術
スキル：空間情報技術（LiDAR、点群データ、GIS、測地系など）に関する技術
経験　：クラウド環境（AWS/GCP/Azure）でのシステム開発を主導した経験