01_105 Vehicle Control Engineer (車両制御エンジニア) / 自動運転開発室｜東京

▼ 私たちについて
私たち newmo（ニューモ）は、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げ、フィジカルAIと大規模リアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計するモビリティテックカンパニーです。

交通事業者として、全国で約1,900台のタクシー車両と2,800人規模の運行基盤を有し、シリーズBラウンドでの208億円を含む累計407億円の資金調達を実施。自社フリートの運行データと、自社開発の自動運転AIを垂直統合する国内唯一のモデルにより、自動運転タクシーの早期社会実装を推進しています。

日本の複雑な交通環境に適したAI基盤モデルの開発は、経済産業省・NEDOの「GENIAC」に採択。2026年からは堺市・大阪市でデータ収集と走行実証を開始しています。さらに堺市では「堺市自動運転タクシー実装コンソーシアム」の事務局を主導するなど、自治体やパートナー企業と連携し、地域交通の持続可能な未来を切り拓いていきます。

▼ 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、End-to-End（E2E）自動運転モデルの内製開発を進めています。
E2Eモデル（Optimal Controlレイヤー）が出力する「最適な走行方法」（目標軌道、目標舵角・加減速など）を、実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発を担うエンジニアを募集します。

▼ 業務内容
E2E自動運転モデルの出力を、実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発

• E2Eモデルや上位の最適制御レイヤーが出力する目標軌道・目標速度等に追従し、実車を安全かつ滑らかに走行させる車両制御器の設計・実装
• PID等を用いたアクチュエータ制御、および状態フィードバック制御を含む車両制御系の設計・実装
• 車両の物理特性・アクチュエータ制約を考慮した制御ロジックの開発、および車両アーキテクチャ自体の設計への関与
• シミュレーション・実車評価を通じた制御性能の改善
• E2Eモデル・最適制御レイヤーと車両制御レイヤー間のインターフェースおよび制御アーキテクチャの設計E2Eモデル・最適制御レイヤーと車両制御レイヤー間のインターフェースおよび制御アーキテクチャの設計

▼ 現在の開発フェーズとこのポジションの役割
newmo Autonomyでは現在、E2Eモデル、最適制御、車両・アクチュエータ制御を含む自動運転システムの開発と実車検証を進めています。各領域の開発はすでに進行していますが、レイヤー間の役割分担やインターフェース、実行基盤を含むシステム全体のアーキテクチャについては、実車での検証を重ねながら継続的に設計・改善している段階です。本ポジションでは、車両制御系の設計・実装に加え、E2Eモデルや最適制御、車載ハードウェアを一つのシステムとして接続するロボットシステムアーキテクチャの設計を担っていただきます。具体的には、コンポーネントの責務分割、データフローとインターフェース、通信方式、実行周期、状態管理、異常時の振る舞いなどを、実時間性・安全性・保守性を考慮しながら設計します。また、車両のダイナミクスやアクチュエータの特性・制約を踏まえた制御ソフトウェアを実装し、シミュレーションと実車評価を通じて、追従性能、ロバスト性、乗り心地、安全性をシステム全体で改善していきます。完成したシステムの一部を運用する役割ではありません。これまでの開発成果や既存の実装を土台にしながら、必要に応じてシステム構成やレイヤー間の接続方法まで見直し、アーキテクチャ設計から実装、実車検証、改善まで一貫して関われるポジションです。

▼ 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。
• E2E自動運転 × 制御工学の融合領域
  • 学習ベースのE2Eモデルと制御工学を組み合わせ、モデルの出力を実車の安全で滑らかな走行につなげるシステム開発に取り組めます。
• モジュール分業を越えた、一気通貫の裁量
  • 大企業やTier1では「制御レイヤーの一部」しか担当できないことが多い中、制御理論から実車検証、車両アーキテクチャ設計まで、立ち上げフェーズならではの大きな裁量を持って関われます。
• 実車データと実運用に基づく制御システム開発
  • 確立された制御理論と最新の学習ベース手法を組み合わせ、E2Eモデル、最適制御、車両・アクチュエータ制御を統合したシステムを、自社フリートで検証・改善できます。シミュレーションにとどまらず、実際のタクシー運行を見据えた安全性、乗り心地、ロバスト性の向上に取り組めます。
• 経済的アップサイド
  • 一定職位以上にはストックオプション制度があり、事業成長に応じたアップサイドを狙えます。

参考情報

• 3分でのぞく、newmoの自動運転開発拠点
• newmo、シリーズB総額で208億円の調達を完了。累計調達金額は407億円に到達、自動運転タクシーへ本格参入
• newmo CTOが語る、自動運転の今と未来予測〜フィジカルAI・山の登り方・偶然と制約〜
• newmo 自動運転ホームページ

• 何らかの言語（C++、Python等）を用いた制御ソフトウェアの設計・実装経験
• フィードバック制御、状態空間法、最適制御などに関する知識と、実機への適用経験
  • 目安：3年以上、もしくはロボコン・研究機関等での実機制御に相当する経験
• 実機（自動車、ロボット、ドローン等）を対象とした制御システムの開発・チューニング経験
• 車両または移動体ダイナミクスの基礎理解
• 日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）

• 自動車OEM（ADAS/自動運転部門）、サプライヤー、自動運転関連企業、またはロボティクス・ドローンメーカーでの実機制御開発経験
• C++ を用いた制御ソフトウェアの開発経験
• 車両モデルや制約を考慮した最適制御・軌道追従制御の設計・実装経験
• CAN通信、Drive-by-Wire、車載ネットワークの実装経験
• ロボコン等、実機を動かした開発・競技経験
• 機械工学、制御工学、電気工学、航空宇宙工学、ロボティクス等の修士号以上

求める人物像 newmoの大事にしている以下のコンピーテンシーを体現できる方

・持続的改革を実行するための精神（Grit)
・自走力
・誠実さ
・チームへの信頼、貢献
・熱意
・ステイクホルダーへのリスペクト
・高い目標意識
・リスクと安全のバランスを取る力

このほか、以下のような課題感・志向をお持ちの方にフィットしやすいポジションです。

• モジュール分業の中で、全体像や実車実装まで見えないフラストレーションを感じている方
• ルールベース制御からE2E時代の制御へ、キャリアをシフトさせたい方
• 研究・論文レベルの制御手法を、実際に公道を走る車両に実装したい方