FIXSTARS GROUPの

中途_自動運転/ADAS：機械学習を用いたセンサフュージョンによる自動運転支援機能開発エンジニア（Fixstars）の求人

募集概要

【概要】 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）」を正確に認識・抽出します。 高精度な移動予測: 抽出した動的オブジェクトの動きを、 機械学習モデルや高度なアルゴリズムを用いて予測。 未来の軌跡を高精度に導き出します。 【具体的な職務内容】 最先端技術の活用と実車環境での検証を通じて、 開発の中心メンバーとしてご活躍いただきます。 現行予測機能の性能改善・評価: 既存の予測アルゴリズムの精度向上に向けた課題特定、 性能評価環境の構築、実車データを用いた検証・改善提案を行います。 アルゴリズム研究・新規開発: 最新の論文や技術動向を常にキャッチアップし、 予測性能を飛躍的に向上させる新たな機械学習アルゴリズムやルールベースの探索・選定。 PoC（概念実証）から実車実装に向けた適用可能性の検討、実証実験まで一貫して担当します。 実証環境構築・データ分析: 効率的な開発・評価のためのシミュレーション環境や 実車評価環境の構築、膨大なセンサデータの分析を通じて、 アルゴリズムの性能改善に貢献します。 【従事すべき業務の変更の範囲】 会社の定める業務全般 【案件例】 ・カメラ画像を活用した深度推定による路上障害物検出アルゴリズム（モデル）開発 ・LiDARデータとカメラ画像を活用した路上障害物の可視化アプリケーションの開発 ・LiDARデータを活用した路上障害物検出アルゴリズム開発 ・LiDARデータを活用した移動する車両の検出アルゴリズム開発 ・LiDARデータを活用した周辺車両（オブジェクト）の軌跡予測モデル開発 【プロジェクトのやりがい】 ・システム全体の構成を自分たちで立案し、提案してより良いものを構築できる ・アルゴリズムの選定、検証、適用、評価を自分たちで決めて作業できる 【開発環境】 開発環境：Python3・C・C++ フレームワーク：ROS2 その他開発環境：Linux・Windows 開発支援ツール：Git・GitLab 開発手法：チケット駆動開発 開発内容タイプ：アプリケーション・ミドルウェア・画像処理・機械学習・AI モビリティ関連（運転支援） インフラ管理：Docker AI・データ分析：Pytorch・NumPy

応募概要

給与

理論年収540万円～ ※スキル・ご経験により応相談 ※上記金額は、ベース年収に特別賞与（40万円/年以上）を加えた数字となります。 諸手当： ・通勤手当：上限6万円/月 ・資格手当 ・子供手当：一人につき5千円/月 ・特別賞与：年2回　（※）40万円/年以上（金額は業績によって変動） ・社外常駐手当：4万円/月 ・社員旅行の旅費・滞在費

勤務地

株式会社フィックスターズ本社 東京都港区芝浦3-1-1 msb Tamachi 田町ステーションタワーN 28階 【就業場所の変更の範囲】 会社の定める場所（配置転換、出向、転籍の可能性あり）

雇用形態

正社員

勤務体系

裁量労働制適用 所定労働時間：8時間 (推奨：始業時間10:00、終業時間19:00) 休憩時間：1時間 ※専門業務型裁量労働制により9時間働いたものとみなします 完全週休2日制(土・日・祝日) 、夏季休暇、年末年始休暇 リモートワークについて： 一部可 ※制度としては週2日までが上限となります。

試用期間

あり（3ヶ月）

福利厚生

各種制度： ・社員持株会制度：持株会奨励金として拠出金額の100％を補助 ・社外活動費補助：社外セミナー、勉強会、プログラミングコンテスト、国際学会等の参加費用補助 ・語学研修補助：オンライン英会話または日本語レッスン費用の半分を補助 ・ビジネススキルアップサポート：MBAやPhDの取得希望者に学費等のサポート ・資格取得補助：業務に関連のある資格に対し、合格奨励金の支給や受験料を補助 ・産業医によるメンタルヘルスサポート ・ドリンク補助 ・書籍購入補助 ・キーボードなどの備品購入補助 その他： ・残業時間は月平均20時間 ・「エンジニアが主役」がモットーの会社 ・Google Workspaceの各種アプリの他、コミュニケーションツールとしてSlack、プロジェクト管理としてGitLabを全社で利用 ・勉強会、社内大学等、エンジニアの活動を奨励する成長支援 ・部活動（スキー部、ゴルフ部、テニス部、フットサル部、ボードゲーム部）、おやつタイム、社内新聞などの社内交流文化