⁨自動運転車両⁩関連の求人⁨20⁩選

トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を担います。自動運転は周囲の環境を高精度に認識し安全かつ快適な走行経路に車両を導くというタスクです。様々な技術的チャレンジがあり、機械学習、数理最適化、シミュレーション、組み込みシステムなど幅広い分野で人材を募集しています。 本ポジションでは、自動運転車両の自己位置推定に関する機能の開発をリードし、高精度かつロバストな自己位置推定システムの実現に貢献していただきます。様々なセンサーデータ（LiDAR、カメラ、GNSS、IMUなど）を統合し、車両が正確かつ安定的に自己位置を特定できるアルゴリズムの研究開発、実装、テスト、最適化までを一貫して担当します。 または、自動運転車両が走行中に収集したセンサーデータから、動的な環境変化や一時的な情報を学習・蓄積する経験地図（Experience Map） 機能の開発をリードし、刻々と変化する環境（工事、路上障害物、一時的な車線変更など）に適応可能な自動運転システムの実現に貢献していただきます。 ■職務内容 Localizationアルゴリズムの研究開発 　- LiDARベースのSLAM、Visual SLAM、GNSS-IMU統合、高精度マップマッチングなど、多様なLocalization手法に関する最新の研究動向を常に把握し、適用可能性を評価・検証 　- 車両の現在位置と姿勢を正確に推定するための新規アルゴリズムの設計、開発、および既存アルゴリズムの改善 経験地図作成アルゴリズムの研究開発 　- 車両が走行中に収集するLiDAR、カメラ、レーダーなどのセンサーデータから、走路や動的なオブジェクト、一時的な道路状況（工事区間、車線規制、水たまりなど）などを検出し、地図情報として表現するアルゴリズムの研究開発 　- これらの情報を既存の高精度地図と統合し、リアルタイムで更新・維持するアルゴリズムの研究開発 ソフトウェア実装と最適化 　- C++を用いて、開発したアルゴリズムの効率的なソフトウェア実装 　- 組み込みシステムや車載プラットフォームでのリアルタイム性能を考慮したコードの最適化 　- パフォーマンスボトルネックの特定と改善 テストと検証 　- シミュレーション環境および実車両を用いた開発した機能のテストと検証 　- 評価指標（精度、ロバスト性、レイテンシなど）に基づいた性能評価とレポート作成 　- データログ分析に基づく問題特定と改善

自動運転トラックを安全かつ効率的に運行させる管制システムの要件定義や設計を推進していただきます。 自動運転トラックを安全に運行して都市間で荷物を搬送しつづけるためには、自動運転車両の開発だけでなく、車両の状態や道路環境の状況に応じて適切に運行を計画し遠隔でモニタリングするような管制システムが不可欠です。また、多種大量の荷物を効率的に運搬するためには、物流ニーズに合わせてトラックの配車や運行計画を適宜見直すことも重要となってきます。 T2では、自動運転トラックによる物流サービス開始にむけて、これら運行管理・管制システムの構築を進めようとしております。 本ポジションでは、自動運転トラックによる物流サービスに必要となる運行管理・管制システム全体の要件を定義し、サブシステムへの分割や実現方針の設計、および社内外と連携しての開発と運用導入を推進していただきます。 ■開発対象システム（予定） - 自動運転トラックが正常に運行していることをモニタリングし、異常発生時には適切な介入指示や現地対応手配を行う、遠隔管制システム - 自動運転トラックの運行経路・スケジュールを管理して各車両へ配信指示するとともに、運行スケジュール遅れや輸送中の荷物の状態をモニタリングして、適切な運行計画などの見直しを行う、車両管理システム - 輸送する荷物と運行予定車両の情報などから、各荷物の配車や所在管理を行う、荷物管理システム ■想定業務 - システム要件定義 - システム構成の設計 - 各サブシステムの基本設計 - サブシステム間連携の設計 - 実現手段の選定（外部システムの調達、内製開発、外部連携開発など） - 開発推進・開発管理 - 導入の計画立案と推進 ■チャレンジポイント - 国内ではまだ高速道路を商用運行するLv4無人自動運転の事例が存在していないため、システム開発を通じて世の中を切り拓く経験を積んでいただけます。

自動運転システムの開発項目は多岐に渡るため、効率的な開発環境の構築が必要不可欠です。自動運転システム開発の効率化、自動運転に関わる各種サービスの品質向上を目指したシステム開発業務全般に携わっていただきます。 例えば以下のような業務があります。 【自動運転車両走行データ活用システム】 自動運転車両から取得した大量の走行データを保管・活用するシステムを構築します。 - 走行時の状況や位置から走行データを検索・可視化し、自動運転システムのデバッグに活用する - 自動的に交通シーンを判別し、認識モデル学習データとして抽出する 【自動運転ソフトウェアCI/CDパイプライン構築】 自動運転ソフトウェアを効率的に開発するためのCI/CDパイプラインを構築します。 - 自動運転システムの性能評価の自動化 - 様々なハードウェアへのビルド・デプロイの自動化 【自動運転トラック運行管理システム】 自動運転トラックを用いて物流サービスを提供するために必要なシステムを構築します。 - 自動運転トラックの遠隔監視および操作システムの構築 - 自動運転トラックの運行管理や車両と荷物のマッチング管理 【魅力・やりがい】 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます 【開発環境】 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira