1. 高精度3次元空間データの設計・開発 ・クラウドおよびデータ処理基盤を前提とした3次元空間データの処理アーキテクチャ設計および実装 ・画像・点群・GNSS等の実測データを用いた3次元データ生成・更新・品質評価パイプラインの設計・開発 ・自動運転、ロボティクス、3Dモデリング／シミュレーション用途を想定したデータ構造設計および精度要件を踏まえた実装・改善 ・大規模空間データの効率的処理（分散処理・最適化・フォーマット変換等）の実装 2. 機械学習・データ処理技術を用いた付加価値創出 ・画像認識、点群処理、センサーフュージョン等を活用した3次元データ生成・補完・補正アルゴリズムの設計・実装 学習データ整備、前処理、特徴量設計などを含む ・機械学習パイプラインの構築、モデル学習・推論・評価までを含めた一連の処理フローの実装および改善 ・データ品質とAI精度の関係を考慮した改善サイクルの実行 ・再現性・拡張性・運用性を考慮した技術選定および実装 3. 3Dモデリング・シミュレーション連携を見据えたデータ活用 ・3Dモデリングおよびシミュレータ連携を前提とした、データ形式設計・変換処理の実装（例：3D Tiles、メッシュ、点群等） ・シミュレーション用途に適した空間データ生成・最適化（軽量化・抽象化・整合性確保） ・実世界データとシミュレーション環境間のデータ連携・整合性確保に関する実装 ・AI学習・検証用途を意識したデータ構造およびアノテーション設計 4. 技術実装・チーム内連携 ・設計レビューやコードレビューを通じた品質向上への貢献 ・チーム内での技術知見の共有および開発効率向上への取り組み ・ビジネス部門や社内外研究部門と連携した要件整理および仕様具体化 ・担当領域における課題発見および改善提案・実行 ■所属先環境 本ポジションが所属するソフトウェア技術部には、モバイルアプリケーション開発、機械学習、データ処理を専門とする若手を中心としたエンジニアメンバーが在籍しています。チームは国籍やバックグラウンドが多様で、アプリケーションエンジニア、機械学習エンジニアがそれぞれの専門性を活かしながら、画像・点群・GNSSデータを扱う3次元空間データ商品の開発に取り組んでいます。

ソフトウェアエンジニアとしての実務経験（目安：３年以上） 以下いずれか、または複数領域における開発実績・深い理解 ■ 技術スキル（空間データ・数学的理解） 画像、点群、幾何情報などの空間データを扱うための基礎的な数学知識 （線形代数、確率・統計、座標変換、最適化など） 点群処理、3Dデータ処理、またはコンピュータビジョン分野のいずれかに関する実務経験 座標系（EPSG等）や幾何変換、センサーモデルに関する理解 ■ ソフトウェア開発能力 Python、C++等を用いたアルゴリズム実装およびソフトウェア開発経験 データ処理・数値計算ライブラリ（NumPy、PyTorch等）の利用経験 Git等を用いたチーム開発経験（コードレビュー含む） 再現性・保守性を意識したコード設計・実装スキル ■ データ基盤・クラウド技術 クラウド環境（AWS/GCP/Azure等）における開発・運用経験 大規模データを扱うためのデータベース設計・実装経験（RDB、NoSQL、データレイク等いずれか） データ処理パイプラインの設計・実装経験（バッチ処理、分散処理、ETL/ELT等） ■ 機械学習・AI活用 機械学習の基礎知識（教師あり／なし学習、評価指標、過学習等） 学習データ作成、前処理、モデル学習、評価までの一連の流れの実務経験（いずれか一部でも可） 画像認識または点群処理に関するAIモデルの利用・実装経験（既存モデルの活用含む） ■ 実務遂行力 要件に基づき自律的に設計・実装を進められる能力 技術課題の特定および改善に向けた試行・検証を主体的に回せる力 チーム内外と連携しながら仕様を具体化できるコミュニケーション力 ■スタンス・志向性 ・新しい技術領域（フィジカルAI、3次元空間データ等）に対して自ら学び、咀嚼し、組織に展開できる姿勢 ・研究と商品化の間にある「曖昧で難しい領域」を前向きに扱えること

【技術的バックグラウンド】 機械学習、画像認識、点群処理、センサーフュージョン等の実務経験 自動運転、ロボティクス、シミュレーション、デジタルツイン等の関連分野経験 3D GIS、HD Map、3D Tiles、Cesium、Unity 等の利用経験 C++ / Python / TypeScript 等を用いたパフォーマンスや拡張性を意識した開発経験 【研究開発・先端技術への関与】 企業内R&D、共同研究、PoCなど 研究開発テーマを事業・商品につなげた経験 学会発表、論文執筆、特許出願等の経験（必須ではない） 【プロダクト・事業視点】 B2Bプロダクト、データプロダクトの立ち上げ・グロース経験 「技術的に可能か」だけでなく「事業として成立するか」「継続的に運用できるか」を考慮した設計経験 【組織・対外対応】 複数部門・外部パートナー（大学、ベンダー等）を巻き込んだプロジェクト推進経験 英語による技術文書読解、または技術的コミュニケーション能力 ■歓迎業界 【自動運転・モビリティ関連】 自動運転（AD）、ADAS、次世代モビリティ分野 車載システム、走行データ、センサーデータを扱う開発 シミュレーション、デジタルツイン、走行検証基盤に関わる経験 【ロボティクス・フィジカルAI関連】 ロボティクス、ドローン、AGV、AMR等の分野 実世界データを用いた認識・制御・判断系システムの開発 センサー情報や空間情報を統合するシステム設計 【AI・データプラットフォーム関連】 機械学習基盤、データ基盤、MLOps、Data Platform開発 学習用データ整備、教師データ作成、評価・検証用データ構築 AIプロダクト・B2Bデータプロダクトの開発経験 【ソフトウェアプロダクト／プラットフォーム開発】 B2B向けソフトウェア、SaaS、プラットフォーム開発 API提供、データ配信基盤、クラウドサービスの設計・運用 グローバルチームや多国籍メンバーとの協働経験

完成された組織やプロダクトを回すのではなく、Data for AI時代の高精度3次元空間データを「どう作り、どう育てるか」を自ら考え、チームとともに形にしていける方を求めています。 【技術に向き合いながら、全体最適を意識できる方】 自ら設計・実装に関わりながら、技術的な判断理由や設計意図をチーム内で共有できる方 個別の処理やアルゴリズムに閉じず、システム全体やデータフローを意識して考えられる方 「技術的に正しいか」だけでなく、「サービスとして成立するか」「継続的に運用できるか」という視点を持てる方 【Data for AI・フィジカルAI領域に興味を持ち、主体的に取り組める方】 AIが現実世界を扱うためのデータ基盤（3次元空間データ等）に関心および学習意欲がある方 新しい要件や用途が生まれ続ける環境を前向きに捉え、柔軟に対応できる方 未確立な領域においても、仮説構築・検証・改善を自律的に回せる方 【チームで成果を出すことを重視できる方】 年齢・国籍・専門の異なるメンバーと協力しながら、円滑にコミュニケーションが取れる方 自身の専門領域を軸にしつつ、他メンバーの知見も取り入れて課題解決ができる方 必要に応じて知見共有や相互レビューを行い、チーム全体の開発力向上に貢献できる方 【不確実性の中でも前に進められる方】 要件や前提が完全でない状況でも、現実的な選択肢を考え実装へ落とし込める方 技術・品質・開発効率のバランスを意識し、実装可能な解を導ける方 課題やリスクを早期に共有し、周囲と連携しながら解決に向けて動ける方