株式会社T2の

Software Engineer（Localization）の求人

募集概要

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