株式会社スペースデータの安全保障｜【防衛】シミュレーションエンジニア（物理・数値計算）の求人

【事業・募集概要】

スペースデータでは、防衛領域における大規模シミュレーションシステムの新規開発プロジェクトを進めています。

本プロジェクトは複数年にわたり、要件整理・方式設計から開発、試験、導入までを一貫して進めるものです。分散システム、物理・数値シミュレーション、3次元空間処理、データ分析・可視化など、複数の専門領域を組み合わせてシステムを構築します。

今回は、物体の運動や状態変化を、物理法則・数式・数値計算に基づいてモデル化し、シミュレーションとして実装するエンジニアを募集します。

与えられた諸元・条件・パラメータから、運動方程式や数値積分を用いて位置・速度・姿勢等の変化を計算し、現実の挙動をソフトウェア上で再現します。モデルの前提整理、計算方式の選定、実装、結果の妥当性検証まで一貫して携わっていただきます。

防衛領域や特定のシミュレーション製品・ライブラリの経験は必須ではありません。学位・専攻や特定業界の経験よりも、物理・数学的なモデルを理解し、実装・検証できる力を重視します。

【ミッション】

・物理法則・数式・条件を整理し、物体の運動や状態変化を再現するシミュレーションモデルを設計・実装する。
・計算結果の妥当性・精度・安定性を検証し、実用性を踏まえた計算方式・処理性能の改善に取り組む。

【主な業務内容】

・物体の軌道・運動を再現するシミュレーションモデルの設計・開発
・運動方程式・力学モデルのソフトウェア実装
・Javaを用いた数値計算機能の開発
・常微分方程式等による状態変化のモデル化
・数値積分アルゴリズムの実装・利用
・位置・速度・加速度・姿勢等の状態量の計算
・諸元・条件・パラメータに基づくモデル実装
・座標系・時刻系の変換処理
・数値計算ライブラリを用いた解析・機能開発
・数値誤差・安定性を考慮した計算方式の検討
・初期条件・境界条件を考慮したテスト設計
・理論値や既知の条件との比較による妥当性・精度検証
・計算性能・実行時間の改善
・他のシミュレーション・3D・データ処理機能との連携
・要件整理・方式設計段階でのモデル・計算方式の検討
・QA・他専門チームとの仕様・検証方法の調整

【このポジションの魅力】

「現実の挙動を、どのモデル・数式・計算方式で再現するか」という技術方式の検討から携われます。

実装に加え、計算結果が理論や前提条件に対して妥当か、数値誤差や刻み幅によって不安定になっていないかを確認し、モデル・実装・検証を一体として扱います。

CAE、ロボティクス、制御、ゲーム物理、研究開発等で培った経験を、大規模シミュレーションシステムへ応用できる環境です。

【入社後の流れ】

入社直後は、システム全体の構成と、担当モデルの入力・出力・前提条件を理解するところからスタートします。プロジェクト固有のモデルやライブラリは、教育・OJTを通じて習得いただきます。

入社後1〜3か月は、ご経験に応じて既存モデルの実装・改修、状態量計算、座標変換、数値積分等を担当します。実装と並行して、既知の条件や理論値を用いた検証にも取り組みます。

その後、習熟度やプロジェクトの状況に応じて、複数条件を含むモデルの設計、数値計算法の選定、精度・性能改善へ担当範囲を広げる想定です。他機能との連携や、QAチームと協働した検証方法の設計にも携わります。

将来的には、物理シミュレーション・数値計算のスペシャリスト、モデル開発のテクニカルリード、数値解析・モデル設計を横断するアーキテクトなどを目指せます。

プロジェクトの詳細は、選考の進行に応じて必要な範囲でご案内します。

・数式や物理モデルをコードへ落とし込むことが好きな方
・計算結果の理由を、前提条件や理論から考えられる方
・数値誤差・初期条件・境界条件を意識し、結果の妥当性を検証できる方
・理論上の正しさと、実装上の性能・安定性のバランスを考えられる方
・未知の物理モデルや専門領域を主体的に学べる方
・他エンジニアとモデル・計算方式について技術的に議論できる方
・立ち上げフェーズで、モデル・計算方式の検討から関わりたい方

・PythonまたはJavaを用いたソフトウェア開発経験
・力学・微分方程式・数値計算のいずれかを用いた実装経験
・数式・モデル・仕様をソフトウェアへ落とし込んだ経験
・計算結果・シミュレーション結果の妥当性を検証した経験

・物理シミュレーションの設計・実装経験
・CAE、CFD、構造解析等に関する経験
・ロボティクス・制御系のモデル開発経験
・ゲーム物理・リアルタイム物理計算の経験
・数値解析・数値積分アルゴリズムに関する知識・経験
・座標系・時刻系の変換処理に関する知識・実装経験
・数値計算・科学技術計算ライブラリの利用経験
・Orekit、Tudat等の利用経験
・数値誤差・安定性・収束性を評価した経験
・最適化・パラメータ推定に関する経験
・リアルタイムシミュレーションの開発経験
・大量計算・計算性能の最適化経験
・シミュレーション結果の可視化・データ分析経験
・研究開発・PoC・アルゴリズム検証の経験
・モデル設計から実装・検証まで一貫して担当した経験
・要件定義・方式設計等の上流工程から参画した経験