フィックスターズでは、自動運転の実用化に向けて、障害物認識や白線認識、自己位置推定などの自動車周辺環境認識に関わる認知機能や、自車走行経路のプランニングなどの判断機能の開発を行っています。 論文調査によるゼロからのアルゴリズム開発、引用元アルゴリズムの改善開発、ターゲットハードウェア向けの高速化など、理論から応用、実用化まで一気通貫した開発を行っていることが特徴です。 【具体的な職務内容】 ・リアルタイム処理を考慮した自動運転ソフトウェアの開発・移植・高速化 ・自動運転システムの製品化開発 ・自動運転アルゴリズムの研究開発 ・クラウドと連携したコネクティッドシステムの実現 【案件例】 ・画像特徴点抽出処理のARM NEON/CUDAによる高速化 ・車両センサーデータを用いた車両挙動分析 ・ステレオカメラ深度推定アルゴリズム開発及びCUDA高速化 ・DNNによるステレオカメラ物体認識アルゴリズム開発 ・組込み向けDNNモデル圧縮技術開発 【プロジェクトのやりがい】 ・日々注目が高まる自動運転分野の最先端に関わることができる ・自身の技術を発揮して、自動運転の製品化実現に携わることができる ・自動運転車に採用される最新半導体アーキテクチャにいち早く、　かつ深くまで接することができる ・最新論文の調査、実装、改善を通して最新技術を常に追いかけることができる ・ソフトウェア高速化・コンピュータビジョン・深層学習等の各技術の　スペシャリスト達と技術を共有することで、スキルアップできる 【開発環境】 開発環境：C・C++・Python3 その他開発環境：Linux 開発支援ツール：Git・GitLab 開発手法：プロジェクトごとに選択・チケット駆動開発 開発内容タイプ：B2B・画像処理・機械学習・AI・モビリティ関連（自動運転、交通関連） クラウドプラットフォーム：Amazon Web Service インフラ管理：Docker AI・データ分析：PyTorch・matplotlib・NumPy

・C/C++におけるプログラミング知識

・コンピュータビジョン・機械学習プログラムの開発経験 ・分散処理、並列プログラミングに関する知識 ・GPUなどマルチコアプロセッサ上での高速化経験 ・ベクトル演算命令（AVX、NEON等）による高速化経験 ・車載ソフトウェアの開発経験