HERP Careers β版
newmo
交通・運輸モビリティ
従業員数
102
設立年数
2年目
評価額
376億円
累計調達額
172億円

モビリティ業界で地域交通の革新を目指す企業。タクシー配車アプリ「newmo」を軸に、タクシー事業やライドシェアを展開。テクノロジーを活用し、利用者視点のサービスを提供。大阪から全国展開を目指し、積極的な資金調達で事業を拡大している。

本社所在地
-
設立
2024年01月
資本金
-
コーポレートサイト
https://newmo.me/

newmo
1_2 Machine Learning エンジニア(自動運転タクシー・End-to-End モデル開発)の求人

募集概要

◆newmoのミッション◆ newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。 タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。 newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い“移動のかたち”をつくり続けています。 ◆募集背景◆ newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」を目指し、自社で自動運転システムの内製開発を本格スタートしました。 従来のルールベースや認識・予測・計画を分離したモジュール型のアプローチにとらわれず、大規模言語モデル(LLM)やVision-Language Model(VLM)といった基盤モデルの技術を活用したEnd-to-End自動運転モデルの開発に取り組んでいます。この領域は技術が日々進歩している領域であるため、探索的に開発を進めていく必要があります。 これを推進するには、深層学習・基盤モデル・大規模データ処理に強みを持ちながら、不確実性の高い環境で技術・プロジェクト両面でリードできるシニアエンジニアの力が不可欠なため、本ポジションを新設しました。 ◆業務内容◆ 自動運転タクシーのための学習ベースの自動運転モデル(End-to-Endモデル)の開発を主導します。 ・自動運転モデル開発: カメラ画像やLiDAR点群などのセンサー入力を受け取り、経路計画や車両制御を行う自動運転モデルの開発。Vision-Language(-Action) モデル / マルチモーダル基盤モデルの活用。オフライン評価、シミュレーター、および実車を用いたモデルのパフォーマンス評価と改善サイクルの確立 ・データ戦略・パイプライン設計: 実車ログを用いた学習データ設計、オートラベリング・データフィルタリングなどの Data-Centric な改善 ・チームリード: ML開発ロードマップの策定、最新の論文調査に基づく技術選定、アーキテクチャの意思決定 ◆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 ・リードMLエンジニアとしての裁量 - モデルのアーキテクチャ選定から学習手法・学習環境の構築まで、ゼロに近いところから実際のサービスへの実装まで、中心メンバーとして意思決定を行うことができます ・最先端技術への挑戦(Embodied AI / VLA) - LLM/VLMを自動運転に応用する領域は、世界的にもまだ知見が少ないフロンティアです。最新の基盤モデル技術を実世界の複雑な問題に適用し、次世代の自動運転のスタンダードを作り出すチャンスがあります

必須スキル

・機械学習エンジニアとしての実務経験 - 目安:MLエンジニアとして5年以上、もしくはそれに相当する深い経験 ・Deep Learningを用いたモデル開発の経験 - PyTorch / JAX / TensorFlow などを用いたモデル開発経験 ・Python, C++などを用いたソフトウェア開発経験 ・技術的な不確実性が高い課題に対して、論文調査からプロトタイピング、実運用まで自走して推進できる能力

歓迎スキル

・自動運転システム、または移動ロボットの自律移動アルゴリズムの開発経験。Imitation Learning / Reinforcement Learning / Trajectory Prediction などの経験 ・Computer Vision(物体検出、セグメンテーション、3D再構成、追跡など)における知識・経験 ・NLP / LLM(Transformerアーキテクチャ、大規模言語モデルの学習・推論、マルチモーダル学習)の知識・経験 ・Vision-Language Model(CLIP, LLaVA, GPT-4V等)を用いた開発・ファインチューニング経験 ・強化学習モデルの開発に関する実務経験 ・モデル量子化、TensorRT等を用いたエッジデバイス向け最適化経験 ・大規模な分散学習環境(GPUクラスタ、AWS/GCP等のクラウドインフラ)の構築・運用経験 ・トップカンファレンス(CVPR, NeurIPS, ICRA等)での論文発表実績、またはKaggle等のコンペティションでの上位入賞経験 ・エンジニアリングチームのリード、またはメンタリングの経験

応募概要

給与

1000万円〜 ※最終的にはスキルや経験に応じて決定します

勤務地

〒212-0032 神奈川県川崎市幸区新川崎7 かわさき新産業創造センター Kbic本館 ※原則週5日出社

雇用形態

正社員または業務委託

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)

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

更新日時:

2025/11/26 19:32


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