課題・採用の目的

• 日本国内での先端AI（機械学習・ディープラーニング）人材の採用難により、研究開発のスピードとスケールに制約があったため、豊富な母集団を持つインドから計画的に確保する体制を構築。
• 自動運転など量産化を見据えた応用領域で、グローバル開発（英語）と日本拠点の実装・検証（日本語）の両立を図るため、二言語での技術連携を担える人材を配置。

採用人材の特徴・ポイント

• IIT（インド工科大学）出身で、機械学習・ディープラーニングの研究実績を持つエンジニアを新卒採用。
• 内定から卒業までの約半年間で日本語能力試験N3レベルまで学習を進め、入社時点から日本語での会議・日常業務に対応可能な状態を実現。
• 日本国内では採用が極めて困難な先端AI分野の人材を、豊富な母集団を持つインドから計画的に確保。

アサインした業務

• 自動運転システム向けのAIアルゴリズム開発
• 車載カメラ映像を活用した物体検知・認識モデルの設計・精度向上
• センサー情報とAI解析結果の統合による運転支援システムの最適化
• 海外の技術研究チームとの共同開発および技術検証（英語による技術会議）
• 量産化を見据えたPoC（概念実証）〜試作・評