株式会社トプコン
- 従業員数
- 5327人
- 業種
- 機械 / ソフトウェア・情報処理 / 電気・電子機器 / コンピューター・通信機器 / 医療機器
- 所在地
- 〒174-8580 東京都板橋区蓮沼町75-1
- HP
- http://www.topcon.co.jp/
27年就職：本採用
AIエンジニア
【職種紹介】アイケア事業部 ソフトウェア設計・開発職（応用研究・AI）
- 募集職種
- AIエンジニア
- 対象資格
- 2027年修了見込みの方 学部, 修士, 博士, 博士研究員, 高専, 高専専攻科
- 対象専攻
- 情報学 / 情報学基礎・計算基盤・人間情報学・情報学フロンティア
- 勤務予定地
- 東京都
- 備考
- 原則東京本社勤務、将来的には転勤(海外)の可能性は有り
- 面接予定地
- オンライン面接, 東京都
- 備考
- 一次面接 オンライン 二次面接 東京本社 最終面接 オンライン
- 選考フロー・応募後の流れ
- LabBase上で応募ボタンを押していただければ、 ご登録のメールアドレス、もしくはLabBase上のメッセージにて詳細ご案内いたします。
- 応募受付期間
- 2025年12月22日(月) ~ 2026年6月30日(火)
- 仕事内容
- AIおよび機械学習を活用した次世代ソリューション・アルゴリズムの研究開発 具体的な業務は、以下の１つ、もしくは複数の業務に関わります。 ■医療画像からの特徴・病変検出AIの開発 眼に関する医療画像から血管や視神経、病変部位を自動で検出するAIモデルを設計・実装します。 深層学習技術（CNN・Vision Transformerなど）を応用し、診断の精度向上に取り組みます。 ■ディープラーニングによる画像診断モデルの構築 多数の医用画像データを学習させ、疾患の分類や重症度の予測を行うモデルを開発します。 モデルの設計から評価・改善まで一貫して携わり、AIの「医療適合性」を追求します。 ■マルチモーダル診断支援モデルの開発 画像だけでなく、診療記録や検査数値などを統合し、より多面的な診断やリスク予測を可能にするAI技術を研究します。 ■画像処理技術の開発 ノイズの多い画像や暗い環境で撮影された画像を補正し、解析に適した高品質な画像を生成するアルゴリズムを開発します。 AIが「見やすい」画像をつくることで、診断支援の信頼性を高めます。 ■AIモデルの高速化・軽量化 GPUやエッジデバイスでリアルタイム処理を実現するための最適化を行い、クラウドや医療機器上でも安定して動作するAIを目指します。 ■社内外との共同研究・新技術の応用検証 光学・ソフトウェア・臨床チームや海外拠点と連携し、PoC（実証実験）や共同開発を推進します。 生成AI、マルチモーダルAI、エッジAIなどの最新技術を医療応用へつなげます。
- 求める人物像
- 以下の事柄に共感をいただける方にぜひご応募いただきたいです。 ■社会貢献性の高さ 開発したAI技術は、眼疾患の早期発見と診断精度の向上に貢献します。あなたの研究成果が医療現場で活用され、多くの人々の視力と生活の質を守る社会的意義の高い仕事です。 ■ハードウェア×AIの融合 トプコンが強みとする光学計測技術・センシング技術とAIを融合させることで、現実世界をより精密にデジタル化し、新たな価値を創造できます。 ■最先端技術への挑戦 生成AI、3D認識、マルチモーダル処理、エッジ推論最適化など、最先端技術に直接触れながら実践的なR&Dを行うことができます。 ■グローバルな開発環境 80%以上の海外売上比率を持つ当社のAI開発は、海外拠点・研究機関との協働を通じて国際的な視点と実装力を磨けるダイナミックな環境です。
- 求める経験、スキル、資格など
- ・情報科学・計算機科学・AI・データサイエンスなどの専攻または関連分野の学習経験 ・機械学習／ディープラーニングの理論的理解と実装経験（Python, PyTorch, TensorFlow等） ・画像処理・特徴抽出・モデル最適化に関する基礎知識 ・医療データ（画像・テキストなど）の取扱経験があれば尚良し ・GitおよびLinux環境を用いたソフトウェア開発経験 ・TOEIC550点以上が望ましい ・自ら課題を発見し、仮説を立て、論理的に検証・報告できる力 ・技術的内容をわかりやすく説明し、関係者と協働できるコミュニケーション能力 ・新しい技術を自ら学び、積極的に検証・実装する探究心と実行力 ※全てを選考時には求めておりません
- 関連する研究キーワード
- 自然言語処理 AI TensorFlow データサイエンス 画像処理 画像認識 機械学習 深層学習 人工知能 コンピュータービジョン Pytorch 医療データ解析 眼科診断支援システム 3次元眼底像撮影 医療ソフトウェア開発 GPU最適化 ONNX
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