従業員数113名設立年数3年評価額416.6億円累計調達額197億円
newmoのOptimal Control Engineer (最適制御エンジニア) / 自動運転開発室｜東京の求人
- ポジション
- Optimal Control Engineer (最適制御エンジニア) / 自動運転開発室｜東京
- 給与
- 年収800～1,800万円
- 雇用形態
- 正社員
- 勤務地
- 東京都大田区
求人概要
JOB DESCRIPTION
▼ 私たちについて
私たち newmo（ニューモ）は、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げ、フィジカルAIと大規模リアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計するモビリティテックカンパニーです。
交通事業者として、全国で約1,900台のタクシー車両と2,800人規模の運行基盤を有し、シリーズBラウンドでの208億円を含む累計407億円の資金調達を実施。自社フリートの運行データと、自社開発の自動運転AIを垂直統合する国内唯一のモデルにより、自動運転タクシーの早期社会実装を推進しています。
日本の複雑な交通環境に適したAI基盤モデルの開発は、経済産業省・NEDOの「GENIAC」に採択。2026年からは堺市・大阪市でデータ収集と走行実証を開始しています。さらに堺市では「堺市自動運転タクシー実装コンソーシアム」の事務局を主導するなど、自治体やパートナー企業と連携し、地域交通の持続可能な未来を切り拓いていきます。
▼ 募集背景
私たちは2028年の自動運転レベル4商用化を見据え、自社システムの内製開発（newmo Autonomy）を本格始動しています。
モデルの学習・改善はこれまでプランニング（計画）側を中心に進んできましたが、そのモデルにどう「制御」を追従させるか、学習に入れるべきデータをどう選定するか、そして制御起点で自動運転全体を改善するための情報連携をどう作るかが、次のフェーズの課題です。
E2Eモデルの出力を車両で安全に実行するには、車両ダイナミクスや安全制約を数理的に扱う仕組みが必要であり、最適制御アルゴリズムの設計から実装までを担うエンジニアを募集します。
▼ 業務内容
E2E自動運転モデルの出力に対して、安全制約を満たす軌道修正・制御を行う最適制御アルゴリズムの開発
- 車両ダイナミクスと安全制約を考慮した最適制御アルゴリズム（MPC等）の設計・実装
- E2Eモデル出力に対する安全フィルタ・軌道修正ロジックの開発
- 車両運動モデルの構築と制御・最適化問題の定式化
- 学習用データの選定・評価指標の設計など、制御起点でのモデル改善への貢献
- シミュレーション評価、ロバスト性評価、計算効率の改善
- 量産車を制御対象として、実車での検証・チューニング
現状の技術ステージとこのポジションに期待するブレイクスルー
newmo Autonomyでは、E2Eモデルの学習・改善はプランニング（計画）側を中心に進んできました。一方で、そのモデルの判断に車両制御をどう追従させるか、学習にフィードバックすべきデータをどう選び取るか、という「制御起点での自動運転改善ループ」はこれから作り込むフェーズです。
また、MPC等の最適制御手法を実際に公道を走る量産車に実装するという取り組み自体、業界的にもごく最近になって現実的になってきた領域です。大手OEMでは今なお職人的なPIDチューニングが中心になっている中、newmoでは最新の数理最適化手法を実車に落とし込む機会があります。
量産車を制御対象として直接触れる環境があるため、OEM等で実車テストの勘所（何を、どこから、どの順番で検証すべきか）を培った方の知見が大きく活きるポジションです。
▼ ポジションの魅力
- 難易度が高い社会課題の解決
- 「自動運転タクシー」という極めて安全性が求められるプロダクトにおいて、技術的に非常にハードルの高い課題に挑み、社会実装するやりがいがあります。
- E2E自動運転と最適制御の接点をつくる役割
- ニューラルネットワークの出力に対して物理的な安全性を保証するという、E2E時代ならではの制御課題に数理的アプローチで挑めます。
- 論文・研究を実車に落とし込む機会
- MPC等、大手企業や研究では検証止まりになりがちな最適制御手法を、実際に公道を走るタクシーに実装し、社会実装インパクトに変える機会があります。
- モジュール分業を越えた、一気通貫の裁量
- 自分が定式化した最適化問題に基づく制御が、シミュレーションや実車で動作する様子を確認できます。立ち上げフェーズのため、数理モデルから実装、実車検証まで大きな裁量を持って取り組めます。
- 経済的アップサイド
- 一定職位以上にはストックオプション制度があり、事業成長に応じたアップサイドを狙えます。
参考情報
求める人物像
IDEAL CANDIDATE
求める人物像 newmoの大事にしている以下のコンピーテンシーを体現できる方
・持続的改革を実行するための精神（Grit)
・自走力
・誠実さ
・チームへの信頼、貢献
・熱意
・ステイクホルダーへのリスペクト
・高い目標意識
・リスクと安全のバランスを取る力
必須スキル
ESSENTIAL CRITERIA
- 最適制御・数理最適化に関する研究または開発経験
- 制御理論の基礎理解
- C++ または Python を用いたアルゴリズム実装経験
- アルゴリズムを実装し、シミュレーションまたは実機で評価・改善した経験
- 日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）
歓迎スキル
DESIRABLE CRITERIA
- MPC、非線形最適化、凸最適化、安全制約設計の経験
- 自動運転・ADAS・ロボティクスでの制御・最適化の実務経験
- 車両ダイナミクス（タイヤモデル、車両運動モデル）の知識
- CasADi、CVXPY等を用いた最適化実装経験
- ROS/ROS2 を用いた開発経験
- MATLAB/Simulink を用いた制御設計・シミュレーション経験
- 制御工学、応用数学、機械工学、航空宇宙工学、情報工学等の修士号以上
- 関連学会・国際会議での発表実績
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待遇・労働環境
COMPENSATION AND BENEFITS
給与
給与 800万円〜1800万円
※最終的にはスキルや経験に応じて決定します
※ 一定職位以上には、ストックオプション制度を用意しています
勤務地
Autonomy Garage Tokyo
〒143-0006 東京都大田区平和島6丁目1番1号 東京流通センターA棟2F AE-2-7-2
雇用形態
正社員
勤務体系
裁量労働制またはフレックスタイム（コアタイム11:00-14:00）
出社ポリシー: 事業立ち上げフェイズにつき、原則週５日出社
試用期間
あり（3ヶ月）
福利厚生
福利厚生:有給休暇、慶弔休暇、出産育児休暇、産前産後休暇、看護/介護休暇、夏季休暇、Welcome休暇、Sick Leave
加入保険:完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
受動喫煙対策:屋内全面禁煙
マイカー通勤制度
企業概要
COMPANY OVERVIEW
newmo
💡企業情報ページで従業員数推移や資金調達履歴などを確認できます。
求人の最終更新日時： 2026/11/10 00:08
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