AIフレームワーク開発: TensorFlowやPyTorchなどで作成された学習済みAIモデルを、ルネサスの車載SoC（R-Car）上で高速かつ低消費電力で動作させるための変換ツールや推論エンジンを開発する。
パフォーマンス最適化: CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やTransformerなどのディープラーニングモデルを、専用ハードウェアアクセラレータ（CNN IP / DSP）向けに量子化・プルーニング（軽量化）し、最適化を行う。
SDK/ツールチェーンの提供: 自動車メーカーやTier1サプライヤーのAIエンジニアが利用する開発キット（SDK）や、クラウドベースの開発環境（RoX AI Studio等）のバックエンド機能を拡充・整備する。
顧客サポートとユースケース開発: 顧客の実際のAIモデルが意図通りに動作しない場合の技術的なトラブルシューティングや、新しいSoC機能を活用したデモアプリケーション（物体検出、セグメンテーション等）の作成を行う。
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