| 仕事内容 | ソフトウェア・ハードウェア協調設計: ・ソフトウェア（特にコンパイラやランタイム・ドライバ）の観点から、AIアクセラレータのアーキテクチャや命令セット（ISA）の仕様検討に参画 ・ハードウェアチームと密に連携し、性能を最大化するための機能や要件を提案 ランタイム・ドライバの開発: ・ホストCPUとAIアクセラレータ間の通信を制御するデバイスドライバの設計・開発 ・計算リソースの管理や実行スケジュ |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・C/C++におけるプログラミング知識 ■尚可 ・CUDA, OpenCL, ROCmなどを用いたGPGPUプログラミング経験 ・CPU-GPU、CPU-DSPなどヘテロジニアス環境でのプログラミング経験 ・PCIeデバイス等のデバイスドライバの知識・開発経験 ・並... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 機械学習モデルを自動高速化するコンパイラの開発 現在様々なアプリケーションで機械学習が利用されています。 これらのアプリケーションを高速化または省電力化するために、様々なAIアクセラレータが開発されています。 フィックスターズでは、AIアクセラレータを開発するお客様向けに、AIコンパイラフレームワークの開発を行っています。 AIコンパイラは、機械学習モデルの学習や推論のワークロードを、対 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・コンパイラの設計と最適化手法に関する深い知識や経験 ・C/C++及びPythonを用いたプログラミング知識や経験 ・コンピュータ・サイエンスに対する深い知識 ・当該分野に関する興味・関心 ■尚可 ・MLIR, LLVM, TVMなどのOSSのコンパイラに精通し... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 【概要】 従来の創薬手法では、新薬候補の枯渇に加え、上市までの期間とコストの増大が喫緊の課題となっています。 こうした状況に対し、AI（人工知能）と分子シミュレーションを高度に活用することで、創薬研究における時間とコストを大幅に削減し、新薬開発の成功率向上への貢献が強く求められています。 私たちは、最新鋭のGPUやスーパーコンピュータを用いた最先端のin silico創薬の導入にソフトウェ |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・BioinformaticsまたはComputational Biologyに対する知見 ・自律性と提案力: お客様のゴールを理解し、自ら考え提案する姿勢 ・顧客期待を超える意識: 既存仕様や要望に留まらず、思索し、より良い成果を追求する姿勢 ・ハードウェア知識:... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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転職したいけど、求人を探す時間がない人は、| 仕事内容 | LLMや大規模AIをはじめとした「複数の計算機サーバーを必要とするアプリケーション」を、高速・効率的に実行する計算基盤の研究開発業務 現在、LLMをはじめとした生成AIなどの需要の高まりにより、GPUなどを大規模に利用する研究者・開発者が増えてきています。 また、彼らに提供されるためのサーバーやハードウェアを提供するベンダー企業のサービスも増加しており、実際にその利用も増加の一途を辿っていま |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・並列計算を行うプログラムの開発または高速化支援の経験 ・大規模分散環境におけるHPCや機械学習の経験 ・PythonまたはC/C++を用いたプログラミング経験 ■尚可 ・MPIやOpenMPまたはCUDAなどを用いたHPCアプリケーションの開発経験 ・Infi... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 【概要】 MLOps環境開発 大規模な機械学習モデル学習環境をクラウド上で構築するとともに、 学習済みモデルをエッジデバイスで実行し推論結果を評価できる環境を構築する 【具体的な職務内容】 ・現行評価環境の開発、メンテナンス ・新規エッジデバイスの開発環境立ち上げ、動作検証 ・MLOps環境のシステム設計、実装、評価 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【プロジェクトのやり |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・C/C++及びPythonを用いたプログラミング経験 ・コンピュータ・サイエンスに対する深い知識 ■尚可 ・チケット駆動プロセスでの開発経験 ・各社クラウドプラットフォームでの開発経験 ・深層学習でのネットワーク開発経験 |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 【概要】 LLM・AIエージェントを使用した次世代AIシステム開発 生成AI・大規模言語モデル（LLM）の進化により、単なるチャットボットに留まらない「AIエージェント」の実用化が進んでいます。 AIエージェントは、LLMを中核として、タスク分解、推論、ツール実行、外部システム連携を自律的に行い、業務やプロダクトを大きく変革する技術です。 フィックスターズではこれまで培ってきたソフトウェア |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 PythonによるAIモデル/AIエージェント開発経験 ■尚可 C/C++, Pytorch, LangChain/LangGraph/vLLM, TensorRTの利用経験 |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 【概要】 フィックスターズでは、データセンター向けSSD製品の三次元フラッシュメモリを 制御するコントローラ向けのファームウェアおよびデバイスドライバの開発を行っています。 大規模言語モデル（LLM)をはじめとする生成AIの需要により、SSD に対する性能要求も年々厳しくなっています。 本プロジェクトでは、次世代製品の性能・寿命を満たすアルゴリズムのシミュレータ開発・評価を行っています。 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・C/C++ のプログラミング経験 ・Python のプログラミング経験 ・UNIX/Linux環境でのプログラミング経験 ■尚可 ・System C を使用した開発経験 ・ARM/組込みファームウェア開発経験 ・コンピュータアーキテクチャ ・計算量を考慮したアルゴ... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 神奈川県横浜市 |
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| 仕事内容 | 【概要】 フィックスターズでは、データセンター向けSSD製品の三次元フラッシュメモリを制御するコントローラ向けのファームウェアおよびデバイスドライバの開発を行っています。 フラッシュメモリは微細化、三次元化、大容量化により制御が年々複雑化する上、ハードウェアに関する特殊な知識が必要です。 また、製品レベルの品質を担保し、スケジュールを順守するため、高い専門性と技術力を持つエンジニアが数十名規模で開 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・C/C++のプログラミング経験 ・組込みファームウェア開発経験 ■尚可 ・ARMを使用した製品の開発経験 ・ストレージシステム開発経験（RAIDなど） ・ファイルシステム開発経験 ・BIOS, カーネル・デバイスドライバ開発経験（Windows, Linux 問わ... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 神奈川県横浜市 |
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| 仕事内容 | 【概要】 微細化、高解像度化、リアルタイム化を追求した革新的な製品を市場へ投入するためには、ソフトウェアの性能向上が不可欠です。 しかし、その高度な要求に応えるためには、計算機のマルチノード化やCPU・GPUの並列度増加といった複雑なプログラミングが課題となります。 そこで、私たちはこれらのハードウェアが持つ潜在能力を最大限に引き出すプログラミング技術で、この難題を解決します。 お客様の新 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・自律性と提案力: お客様のゴールを理解し、自ら考え提案する姿勢 ・顧客期待を超える意識: 既存仕様や要望に留まらず、思索し、より良い成果を追求する姿勢 ・ハードウェア知識: コンピュータアーキテクチャに関する知識 ・プログラミングスキル: C++を用いた開発能力 ... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | データ分析環境の設計・構築・運用およびデータ分析ソフトウェア開発 フィックスターズでは、画像検査装置や金融システムの性能向上、自動運転やコネクテッドカー、 自律走行ロボットの実用化など様々な課題を持つお客様向けに、大規模データ分析環境の設計から構築・運用、およびデータ分析ソフトウェアの開発を行っています。 機械学習技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、 他社にはない高い価値 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・統計や機械学習に関する数理的な知識・経験 ・Unix系OS上でのオンプレ/クラウドでのサーバ構築やデータ処理経験 ・C/C++/Pythonにおけるプログラミング知識・経験 ■尚可 ・機械学習や異常検知アルゴリズムの開発経験 ・論文調査を含む、分析手法の評価・選定... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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転職したいけど、求人を探す時間がない人は、| 仕事内容 | 当社では、産業機器や金融システムの性能向上、最新フラッシュメモリ搭載製品の開発、自動運転や自律走行ロボットの実用化など、 さまざまな課題を持つお客様向けに、ハードウェアの性能を最大限に引き出すソフトウェアの開発を行っています。 低レイヤソフトウェア技術、アルゴリズム実装力、各産業・研究分野の知見を活かし、他社にはない高い価値をお客様に提供しています。 今後の更なる成長に向けて、既存事業の飛躍、 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・プロジェクトマネージャーまたはリーダーとしての経験がある方 ・開発者とのスムーズなコミュニケーションを可能にする技術的知識 ‐C/C++およびPythonを利用した開発経験 ‐UNIX/Linux環境での開発経験 ‐GitやGitLabなどのバージョン管理... |
| 給与 | 年収 900万円～1200万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 【概要】 次世代AD/ADAS向けのAIモデル開発 自動運転の実現にはカメラや各種センサを用いた高精度な周辺認識AIモデルを開発することが不可欠です。 特に最新の自動運転向けのAIは次々と新しい手法が発表されており、最新トレンドを把握したうえで、 精度、速度に優れるAIモデルを開発することが重要になります。 フィックスターズでは最新の論文の調査から、それを生かしたAIモデルの開発まで、 実際 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 Python/Pytorchによる画像認識モデル開発経験 ■尚可 C/C++, PytorchやONNX, TensorRTの利用経験 |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 【概要】 自社開発のパフォーマンスエンジニアリングプラットフォーム『Fixstars AIBooster』のForward Deployed Engineerとして、 製品の導入・活用支援・開発チームへのフィードバック・営業支援を行います。 顧客が直面するAI開発（環境構築、精度改善、パフォーマンス改善など）の技術的な課題を解決し、 製品価値を最大化することで、顧客と自社製品双方の成功を能動 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・Pythonの実務経験 ・深層学習モデルのアーキテクチャや学習アルゴリズムに関する基礎知識 ・GPUアーキテクチャの関する基本的な知識 ・顧客折衝やビジネス的な提案を行った経験 ■尚可 ・LLMの学習フレームワークやライブラリに関する知識・経験 ・分散並列学習に関... |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | 機械学習・実車搭載センサを活用した自動運転支援機能の開発 自動車の「目」となるセンサから得られる膨大なデータを活用し、 車両周辺の状況の把握や動きを予測するコア技術の開発です。 周辺認識・オブジェクト抽出: LiDAR、カメラ、レーダーなどのセンサデータを統合・解析し、 車両周辺の歩行者、自転車、他車両、障害物などの「動かないもの（静的オブジェクト）」「動くもの（動的オブジェクト）」を正確に |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 ・Python 及び、C/C++を用いたプログラミング経験 ■尚可 ・論文調査や起案の実施経験 ・深層学習でのネットワーク開発経験 ・チケット駆動プロセスでの開発経験 ・時系列解析の知識 ・ROS/ROS2を使用した開発経験 ・コンピュータ・サイエンスに対する深い知識 |
| 給与 | 年収 600万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都港区 |
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| 仕事内容 | AI検索サービス向けデータ基盤において、データの品質保証（Data Quality）、およびETLパイプラインの実装・運用を担当します。 1．データ品質管理（Data Quality）の実装と監視：40% AIモデルが常に「正しいデータ」を利用できるよう、データの品質を監視・維持する仕組みを実装します。 データテストの実装: Dataformやdbt等を用い、データの欠損・重複・異常値を検 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須（ いずれもの条件を満たす方） SQLを用いたデータ抽出・集計・加工作業の実務経験（目安：1年以上 / 複雑なJOINやウィンドウ関数が書けるレベル） Python等のスクリプト言語を用いた開発経験 何らかのDB（RDBまたはDWH）におけるテーブル設計やデータ管理の... |
| 給与 | 年収 650万円～800万円 |
| 勤務地 | 東京都千代田区 |
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| 仕事内容 | 1．AIモデルのためのデータ基盤構築・パイプライン設計：50% AI/MLモデルの学習・推論に必要なデータを、高品質かつタイムリーに供給するための基盤を作ります。 データ収集・加工: 多様なログデータや商品データを収集し、モデルが学習可能な形式へ加工（ETL/ELT）するパイプラインの設計・構築 特徴量管理（Feature Store）: 特徴量の作成・管理を一元化し、学習時と推論時のデータ不 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須（いずれもの条件を満たす方） 大規模データの収集・蓄積・加工（ETL/ELT）基盤の設計・構築経験 Python/SQLを用いたデータ処理の実務経験（目安：3年以上） AWS/GCP等のパブリッククラウドを活用したデータパイプラインの構築経験 開発チームのリーダーまた... |
| 給与 | 年収 700万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都千代田区 |
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| 仕事内容 | ①担当業務内容 1．AI技術を駆使し、顧客の行動記録をはじめとするEC上の様々なデータを元にしたレコメンドデータを生成すること：50% ＜業務一例＞ ・ログデータをどのように活用するかの検討・分析からデータの前処理まで ・LLM(大規模言語モデル)でのプロンプト調整、出力評価 ・Dockerを使用してAWS上にコンテナ構築する形でアプリケーションを開発 ・Amazon Personalizeを使用 |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 （経験）いずれも必須 ・ECもしくは顧客向けサービスに関わる業務経験 ・大規模データの分析、データ活用の経験 ・クラウドでのネットワーク設定、インフラ構築、運用保守の経験 ・Pythonを用いた開発経験 ※太字要件は2/13に条件設定を追加させていただきました （知... |
| 給与 | 年収 550万円～900万円 |
| 勤務地 | 東京都千代田区 |
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| 仕事内容 | グローバルインフラの構築・信頼性向上：50％ 世界各国の拠点（現地法人）やユーザーに向けた、低レイテンシかつ高可用な検索基盤の構築と運用を行います。 ・グローバル展開の基盤整備: 海外リージョンでのクラウド環境（GCP/AWS）構築・整備。 IaC（Terraform）を駆使し、現地法人への展開効率化と環境の一貫性を担保します。 ・運用の自動化（Toil削減）: 運用負荷を軽減するため、Goo |
|---|---|
| 応募資格 | ◆必須 AWSやGCPなどのパブリッククラウドにおけるインフラ設計・構築・運用の実務経験 コンテナ技術（Docker / Kubernetes / Cloud Run等）を用いた本番環境の運用経験 Terraform や CloudFormation 等を用いたIaC（In... |
| 給与 | 年収 700万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都千代田区 |
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| 仕事内容 | AI検索機能（キーワード検索、ベクトル検索、AIレコメンド等）を提供するプラットフォームの信頼性向上、パフォーマンス改善、開発効率化をリードしていただきます。 １．信頼性向上・スケーラビリティ確保（Reliability & Infrastructure）：40% グローバル展開（10→100のスケール）に耐えうるインフラ基盤の設計・構築・運用をリードします。 コンテナ基盤の高度化: GKE |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 パブリッククラウド（GCPまたはAWS）におけるインフラ設計・構築・運用経験（目安：3年以上） コンテナ技術（Docker, Kubernetes）を用いた本番環境の運用経験 Terraform 等のIaCツールを用いたインフラ構成管理の経験 Webアプリケーション... |
| 給与 | 年収 700万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都千代田区 |
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| 仕事内容 | 担当業務内容 AI検索機能（キーワード検索、マルチモーダル検索、AIレコメンド等）を提供するWebアプリケーションおよびAPIの開発・運用をリードします。 1．検索API・バックエンド開発および検索体験の高度化：50% 既に稼働している「マイクロサービス×AI検索」のモダンな基盤をベースに、さらなる機能拡張と最適化をリードします。 検索・推薦ロジックの進化（Evolution）: ベクトル |
|---|---|
| 応募資格 | ■必須 Webアプリケーションのサーバーサイド開発経験（Go, Python, Java等 / 目安：5年以上） クラウド（GCPまたはAWS）を用いたコンテナベースのアプリケーション設計・構築経験 RDBおよびNoSQL（Elasticsearch等）のスキーマ設計・チュ... |
| 給与 | 年収 700万円～1000万円 |
| 勤務地 | 東京都千代田区 |
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