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T2で独自開発しているLv4自動運転ソフトウェアのアーキテクチャを設計いただきます。 システムアーキテクトやプロジェクトマネージャ、各コンポーネントの開発チームとも連携し、ソフトウェア全体の整合性を担保しながら、各コンポーネントの役責整理、リソースの割り当て、IFの定義などのソフトウェアアーキテクチャを設計いただきます。 L4の自動運転ソフトウェアは、常に安全に動作することが求められる一方、複雑度が高く個々のコンポーネントが正常に動作するだけでは課題が解決できません。ピークパフォーマンスではなく、システム全体のワーストケースが許容可能なレベルであることを保証する必要があります。これを短い開発期間で実現するために様々なトレードオフを考慮し開発を推進していける方を求めていきます。 例えば １．コンポーネントを分割したほうがテストの効率は良くなる傾向にありますが、レイテンシ面で不利になります。 ２．追加機能に対し、新しいコンポーネントや強引なデータフローの追加で対応したほうが短期的な開発効率は良いかもしれませんが、中期的にはシステムの複雑度が増し、レビューやテストの工数が溢れてしまうリスクがあります。 ３．スマートなアルゴリズムで対処しきれない場合、地道で手間のかかる手段を検討する必要があります。 ４．追加機能に対し、どのコンポーネントで対応するか、は純粋な設計面だけではなく、担当するチームのスキル面を考慮する必要があるかもしれません。 また、複数のコンポーネント間の相互影響によって発生する課題は設計面での対策の他、後から課題が見つかった場合に最小の影響でどのように対策するか、という難しいパズルを解く必要があります。 これらの要素を考慮しながら、機能をコンポーネントに分割し、データフローを定義し、インターフェースを具体化し、処理レイテンシ、CPU、RAMなどのリソースを配分していく、というのが主な役割になります。 単なるプログラマや小規模プロジェクトとは違い、考え方の違う多数の人々と協力する大変さがあります。一方、多人数だからこそできる”現実世界で物流を支える自動運転トラック” が "どう動いているのか？どう動くべきか” を決める1人として、自動運転システム全体に影響を与えることができるポジションになります。 業務としては関係者を特定し、 １．実現する機能を明確にする。どういった状況で車両がどのように振る舞うべきか？ ２．実現すべき日時を明確にする、一発で実現するのか、段階を踏むのかも含む。 ３．ソフトウェアアーキテクチャの変更内容のたたき台を作る (これが本業) ４．関連実装チームなどと相談し、変更内容を合意する ５．ドキュメントに変更内容を反映する ６．変更内容のテスト方法を相談する といった内容をまずはチームリーダーと一緒に進めてもらい、最終的には独り立ちしてもらうことを想定しています。

レベル4自動運転実現に向けた、安全で信頼性の高いソフトウェアプラットフォーム構築を担います。C++を主軸に、リアルタイムOS上のミドルウェア開発、機能安全・セキュリティを考慮したアーキテクチャ設計、高効率な開発環境構築、および車両システム統合まで幅広く携わります。 例えば以下のような業務があります。 - リアルタイム性・高い実行効率・安定性/安全性などの特性を備えた自動運転ソフトウェアプラットフォームのアーキテクチャ設計・開発（ミドルウェア、ドライバ、共通機構） - 機能安全・サイバーセキュリティを考慮したソフトウェア開発 - 高効率な開発環境の構築と改善（CI/CD、品質向上） - 次世代自動運転車両のシステムインテグレーション

トラックを用いたレベル4自動運転システムに必要な 3D object detection / 3D lane detection / online HD map construction などの認識モデルのためのデータ基盤 / データパイプラインの設計・構築・運用を担っていただきます。T2 では2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・利用できるクラウド基盤の構築を目指し、膨大な量の走行データから、認識モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、データセットの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築しております。またクラウド上に96台の H200 が搭載された GPU クラスタを構築しており、国内最大規模の潤沢な計算リソースを用いた開発が可能です。

トラックを用いたレベル4自動運転システムに必要な 3D object detection / 3D lane detection / online HD map construction などの認識モデルの設計や学習パイプラインの構築に携わっていただきます。現在 T2 では LiDAR / radar / camera を用いたマルチモーダルな認識モデルを開発しており、開発したモデルは既に実車両にデプロイされ、公道走行でリアルタイムに動作しております。またクラウド上に96台の H200 が搭載された GPU クラスタを構築しており、国内最大規模の潤沢な計算リソースを用いた開発が可能です。

自動運転システムの開発効率を上げ、関連サービスの品質向上を目指して、実験の管理や監督業務を担当していただきます。具体的には、自動運転トラックに関わる実験や検証、評価において、実験計画の策定やスケジュール調整、現場での指揮や監督を行います。また、実験の効率化や安全性の継続的な改善、全体の計画のとりまとめも担っていただきます。 【具体的な業務例】 - 実験計画の策定と各種予定の調整とアサインメント - 安全管理とリスクアセスメント - 実験効率化及び安全確保における継続的改善活動 - クロスファンクショナルでの業務調整とコミュニケーション - 実験機材や実験車両のメンテナンス管理及び車両改修予定の調整 - 実験現場の指揮、管理、監督及び実験安全管理とその推進。 - 法令遵守と規制対応 - ピープルマネージメント - 上記に付随する各種業務

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。 Perception チームでは現在 Camera・LiDAR・Radar を用いたマルチモーダル3次元物体検出器を開発しており、開発したモデルは既に実車両にデプロイされ、公道走行に用いられております。T2ではデータ収集、アノテーションパイプライン、モデル開発、デプロイまで全て内製で開発しており、機械学習インフラにも投資がされております。 本チームではこの3次元物体検出器にトラッキング・Predictionおよび周辺環境認識含めた機能の開発を担っています。このポジションでは、特に車載のエッジデバイス上でこれらの機能を実現する高品質・高効率なソフトウェアコンポーネントの設計・開発・評価に携わっていただきます。 - 開発環境/技術スタック 言語: C/C++ (14/17), python ミドルウェア、フレームワーク: CUDA / Eigen / OpenCV / TensorRT / ONNX OS: ubuntu その他: Slack / Git / GitHub Copilot / JIRA / Confluence

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。本ポジションでは、自動運転に用いる各種センサー（LiDAR、RADAR、カメラ、GNSS、INS、IMU）の仕様検討・選定から評価、キャリブレーション、設備設計に至るまで、センサーシステム全体の構築をリードしていただきます。 また、センサーの高精度な取り扱いやインテグレーションを実現するためのキャリブレーション設備の設計・開発や、外部ベンダーとの協業による調達・検収業務にも携わります。センサー起因の不具合に対してもトラブルシューティングを行い、システムの安定運用に貢献していただきます。 ■業務内容 - 自動運転システムで使用するセンサー（LiDAR / RADAR / カメラ / GNSS / INS / IMU）の要求仕様定義、選定、調達 - センサーの性能評価、ベンチマーク、トラブルシューティング - 各種センサーのキャリブレーション手法の開発・実施 - キャリブレーション設備（ハード・ソフト）の設計、導入、運用 - センサーの取り付けに関わる構造設計との連携 - 外部委託先との技術調整、業務管理、納品検収 - 実車両を用いたセンサーシステムの動作確認および精度検証

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

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 魅力・やりがい - 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。 - 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます。 【開発環境】 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機会をご提供致します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 例えば以下のような業務があります。 - 自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用 - 大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化 - データの品質管理および異常検知のためのシステム開発 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発 魅力・やりがい - 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。 - 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます。 【開発環境】 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。 膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。 例えば以下のような業務があります。 - 機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化 - 物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area - Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - アノテーションパイプラインの構築および最適化 - 実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発） - コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築 - CI/CDパイプラインの設計・運用 - クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化 魅力・やりがい - 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。 - 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます。 【開発環境】 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。 MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。 膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。 例えば以下のような業務があります。 - 機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化 - 物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area - Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築 - 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案 - アノテーションパイプラインの構築および最適化 - 実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発） - コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築 - CI/CDパイプラインの設計・運用 - クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化 魅力・やりがい - 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。 - 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます。 【開発環境】 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira

自動運転車両や物流オペレーションを支えるプラットフォームの構築、および各種オペレーションを自動化するツールの開発を担当していただきます。 【背景】 当社は、自動運転と物流オペレーションの未来を切り拓くため、革新的な技術とサービスの提供に取り組んでいます。今回のポジションでは、物流に関するインフラ環境の構築・運用・保守を担当し、サービスの安定稼働を支える重要な役割を担っていただきます。次世代のインフラストラクチャを共に築き上げていく意欲ある方をお待ちしています。 【具体的な業務例】 - クラウド上に構築するマイクロサービス基盤の整備・支援・監視 - オンプレミスサーバー環境の保守・運用 - 開発・検証・本番環境の運用、障害対応 - CI/CDパイプラインの構築および運用 - 各種オペレーション自動化ツールの開発・運用 - 情報セキュリティの設計・運用 【チャレンジ・やりがい】 成長途上のチームにおいて、チームビルディングに積極的に関わる機会があります。また、このポジションでは、自動運転車両から得られる多様なデータを効率的に処理し、走行計画の管理やリモート制御を可能にする次世代システムの構築をリードする役割を担います。物流業界を革新するシステムの一端を担い、最先端の技術を駆使し、変化し続ける未来を共に創り上げていきましょう。

自動運転車両や物流オペレーションを支えるプラットフォームの構築、および各種オペレーションを自動化するツールの開発を担当していただきます。 【背景】 当社は、自動運転と物流オペレーションの未来を切り拓くため、革新的な技術とサービスの提供に取り組んでいます。今回のポジションでは、物流に関するインフラ環境の構築・運用・保守を担当し、サービスの安定稼働を支える重要な役割を担っていただきます。次世代のインフラストラクチャを共に築き上げていく意欲ある方をお待ちしています。 【具体的な業務例】 - クラウド上に構築するマイクロサービス基盤の整備・支援・監視 - オンプレミスサーバー環境の保守・運用 - 開発・検証・本番環境の運用、障害対応 - CI/CDパイプラインの構築および運用 - 各種オペレーション自動化ツールの開発・運用 - 情報セキュリティの設計・運用 【チャレンジ・やりがい】 成長途上のチームにおいて、チームビルディングに積極的に関わる機会があります。また、このポジションでは、自動運転車両から得られる多様なデータを効率的に処理し、走行計画の管理やリモート制御を可能にする次世代システムの構築をリードする役割を担います。物流業界を革新するシステムの一端を担い、最先端の技術を駆使し、変化し続ける未来を共に創り上げていきましょう。

自動運転トラックを安全かつ効率的に運行させる管制システムの要件定義や設計を推進していただきます。 自動運転トラックを安全に運行して都市間で荷物を搬送しつづけるためには、自動運転車両の開発だけでなく、車両の状態や道路環境の状況に応じて適切に運行を計画し遠隔でモニタリングするような管制システムが不可欠です。また、多種大量の荷物を効率的に運搬するためには、物流ニーズに合わせてトラックの配車や運行計画を適宜見直すことも重要となってきます。T2では、自動運転トラックによる物流サービス開始にむけて、これら運行管理・管制システムの構築を進めようとしております。 本ポジションでは、自動運転トラックによる物流サービスに必要となる運行管理・管制システム全体の要件を定義し、サブシステムへの分割や実現方針の設計、および社内外と連携しての開発と運用導入を推進していただきます。 【開発対象システム（予定）】 - 自動運転トラックが正常に運行していることをモニタリングし、異常発生時には適切な介入指示や現地対応手配を行う、遠隔管制システム - 自動運転トラックの運行経路・スケジュールを管理して各車両へ配信指示するとともに、運行スケジュール遅れや輸送中の荷物の状態をモニタリングして、適切な運行計画などの見直しを行う車両管理システム - 輸送する荷物と運行予定車両の情報などから、各荷物の配車や所在管理を行う、荷物管理システム 【想定業務】 - システム要件定義 - システム構成の設計 - 各サブシステムの基本設計 - サブシステム間連携の設計 - 実現手段の選定（外部システムの調達、内製開発、外部連携開発など） - 開発推進・開発管理 - 導入の計画立案と推進 【チャレンジポイント】 国内ではまだ高速道路を商用運行するLv4無人自動運転の事例が存在していないため、システム開発を通じて世の中を切り拓く経験を積んでいただけます。

車両からのデータ収集・検索・解析基盤におけるAPIの開発や、増加するデータ量への対応を担当していただきます。また、自動運転車両および物流オペレーションの基盤となるバックエンドシステムの設計、開発、テスト、運用もお任せします。 【背景】 当社は、自動運転と物流オペレーションの新たな未来を築くため、革新的な技術とサービスを提供しています。このポジションのミッションは、車両の動態管理や走行ログの管理、物流関連のバックエンドシステムの開発に携わり、自動運転システムの性能と業務効率を向上させるシステムを構築することです。 【具体的な業務例】 - 自動運転車両の走行データを管理・分析するデータプラットフォームの開発 - 自動運転システムの継続的インテグレーション/デリバリ（CI/CD）パイプラインの構築 - 車両の遠隔管理・運行計画システムの開発 - 拠点の稼働状況や在庫管理を行うシステムの開発 - 荷物やコンテナのリアルタイム追跡システムの開発 【チャレンジ・やりがい】 - ビッグデータの管理・分析・効率的な処理を考えながら、アーキテクチャの検討にも携わる事が可能です。 - 自動運転車両の多様なデータを効率的に処理し、走行計画の管理や遠隔からの制御を可能にする次世代システムの構築をリードすることができます。 - このポジションでは、物流業界を革新するシステムの一端を担い、最先端の技術を活用して、変化し続ける未来を共に形作っていきましょう。

車両からのデータ収集・検索・解析基盤におけるAPIの開発や、増加するデータ量への対応を担当していただきます。また、自動運転車両および物流オペレーションの基盤となるバックエンドシステムの設計、開発、テスト、運用もお任せします。 【背景】 当社は、自動運転と物流オペレーションの新たな未来を築くため、革新的な技術とサービスを提供しています。このポジションのミッションは、車両の動態管理や走行ログの管理、物流関連のバックエンドシステムの開発に携わり、自動運転システムの性能と業務効率を向上させるシステムを構築することです。 【具体的な業務例】 - 自動運転車両の走行データを管理・分析するデータプラットフォームの開発 - 自動運転システムの継続的インテグレーション/デリバリ（CI/CD）パイプラインの構築 - 車両の遠隔管理・運行計画システムの開発 - 拠点の稼働状況や在庫管理を行うシステムの開発 - 荷物やコンテナのリアルタイム追跡システムの開発 【チャレンジ・やりがい】 - ビッグデータの管理・分析・効率的な処理を考えながら、アーキテクチャの検討にも携わる事が可能です。 - 自動運転車両の多様なデータを効率的に処理し、走行計画の管理や遠隔からの制御を可能にする次世代システムの構築をリードすることができます。 - このポジションでは、物流業界を革新するシステムの一端を担い、最先端の技術を活用して、変化し続ける未来を共に形作っていきましょう。

自動運転車両や物流オペレーションを支えるフロントエンドアプリケーション（Webおよびモバイル）の開発・運用に携わっていただきます。UX/UIの設計から実装までの一連の流れを担当し、データの可視化やシステムの操作性を追求することで、物流の効率化をサポートします。 【背景】 当社は、自動運転と物流オペレーションの新たな未来を築くため、革新的な技術とサービスを提供しています。今回のポジションでは、物流に関するフロントエンドアプリケーション開発に携わり、ユーザーの業務効率や操作性を向上させるシステムを構築することがミッションです。 【具体的な業務例】 - 自動運転車両の走行データを管理・分析するデータプラットフォームの開発 - 自動運転システムの継続的インテグレーション/デリバリ（CI/CD）パイプラインの構築 - 車両の遠隔管理・運行計画システムの開発 - 拠点の稼働状況や在庫管理を行うシステムの開発 - 荷物やコンテナのリアルタイム追跡システムの開発 【チャレンジ・やりがい】 デザイナーと密に連携し、ユーザーのインサイトを深く考慮したUI/UX設計・実装を担当できます。 自動運転車両の多様なデータを効率的に処理し、走行計画の管理や遠隔からの制御を可能にする次世代システムの構築をリードすることができます。 このポジションでは、物流業界を革新するシステムの一端を担い、最先端の技術を活用して、変化し続ける未来を共に形作っていきましょう。

自動運転車両や物流オペレーションを支えるフロントエンドアプリケーション（Webおよびモバイル）の開発・運用に携わっていただきます。UX/UIの設計から実装までの一連の流れを担当し、データの可視化やシステムの操作性を追求することで、物流の効率化をサポートします。 【背景】 当社は、自動運転と物流オペレーションの新たな未来を築くため、革新的な技術とサービスを提供しています。今回のポジションでは、物流に関するフロントエンドアプリケーション開発に携わり、ユーザーの業務効率や操作性を向上させるシステムを構築することがミッションです。 【具体的な業務例】 - 自動運転車両の走行データを管理・分析するデータプラットフォームの開発 - 自動運転システムの継続的インテグレーション/デリバリ（CI/CD）パイプラインの構築 - 車両の遠隔管理・運行計画システムの開発 - 拠点の稼働状況や在庫管理を行うシステムの開発 - 荷物やコンテナのリアルタイム追跡システムの開発 【チャレンジ・やりがい】 デザイナーと密に連携し、ユーザーのインサイトを深く考慮したUI/UX設計・実装を担当できます。 自動運転車両の多様なデータを効率的に処理し、走行計画の管理や遠隔からの制御を可能にする次世代システムの構築をリードすることができます。 このポジションでは、物流業界を革新するシステムの一端を担い、最先端の技術を活用して、変化し続ける未来を共に形作っていきましょう。

自動運転システムの開発項目は多岐に渡るため、効率的な開発環境の構築が必要不可欠です。自動運転システム開発の効率化、自動運転に関わる各種サービスの品質向上を目指したシステム開発業務全般に携わっていただきます。 例えば以下のような業務があります。 【自動運転車両走行データ活用システム】 自動運転車両から取得した大量の走行データを保管・活用するシステムを構築します。 - 走行時の状況や位置から走行データを検索・可視化し、自動運転システムのデバッグに活用する - 自動的に交通シーンを判別し、認識モデル学習データとして抽出する 【自動運転ソフトウェアCI/CDパイプライン構築】 自動運転ソフトウェアを効率的に開発するためのCI/CDパイプラインを構築します。 - 自動運転システムの性能評価の自動化 - 様々なハードウェアへのビルド・デプロイの自動化 【自動運転トラック運行管理システム】 自動運転トラックを用いて物流サービスを提供するために必要なシステムを構築します。 - 自動運転トラックの遠隔監視および操作システムの構築 - 自動運転トラックの運行管理や車両と荷物のマッチング管理 【魅力・やりがい】 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます 【開発環境】 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira

自動運転システムの開発項目は多岐に渡るため、効率的な開発環境の構築が必要不可欠です。自動運転システム開発の効率化、自動運転に関わる各種サービスの品質向上を目指したシステム開発業務全般に携わっていただきます。 例えば以下のような業務があります。 【自動運転車両走行データ活用システム】 自動運転車両から取得した大量の走行データを保管・活用するシステムを構築します。 - 走行時の状況や位置から走行データを検索・可視化し、自動運転システムのデバッグに活用する - 自動的に交通シーンを判別し、認識モデル学習データとして抽出する 【自動運転ソフトウェアCI/CDパイプライン構築】 自動運転ソフトウェアを効率的に開発するためのCI/CDパイプラインを構築します。 - 自動運転システムの性能評価の自動化 - 様々なハードウェアへのビルド・デプロイの自動化 【自動運転トラック運行管理システム】 自動運転トラックを用いて物流サービスを提供するために必要なシステムを構築します。 - 自動運転トラックの遠隔監視および操作システムの構築 - 自動運転トラックの運行管理や車両と荷物のマッチング管理 【魅力・やりがい】 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます 【開発環境】 開発言語：TypeScript、Python インフラ：Google Cloud Platform 構成管理：Terraform ソースコード管理：GitHub CI/CD：Github Action、Cloud Run コミュニケーションツール：Slack、Google meet タスク管理：Jira

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。 自動運転技術の一部、又は複数領域に携わっていただきます。 - 地図作成、自己位置推定機能の開発 - 3次元物体認識機能の開発 - 動作計画機能の開発 - 走行テストシナリオの設計 - 大型トラック制御機能の開発 - シミュレータを利用した性能検証 - センサードライバ開発 - 実車両を使用した評価

トラックを用いたレベル4自動運転システムの内、車両制御システムの開発に携わっていただきます。大型トラックの車両特性を考慮した正確かつスムーズなステアリング制御、速度制御の実現を目指します。 - 車両状態および動作計画に基づき、トラックに送付する制御信号（ステアリングトルク、Throttle/Brake）を求めるアルゴリズムの設計及び、仕様書作成 - シミュレータを利用した性能検証 - 実車両を使用した評価・改善

トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を行うソフトウェアチームのマネジメントを行います。自動運転システムの開発は複雑性の高い仕事です。エンジニアリングマネージャーとして、組織全体の不確実性を減らし、アウトプットを最大化する業務を行っていただきます。また、ソフトウェアチームの採用と、組織作りも行っていただきます。 具体的な業務内容 - エンジニアの採用・教育・配属 - エンジニアメンバーへの評価、フィードバック、スキル向上 - 専門性の高いチームメンバーをまとめ上げて、プロジェクトを遂行 - エンジニアリング業務の生産性を向上 - 技術的負債の受け入れと解消の判断 - 会社内の組織的な摩擦を減らす

当社成長の礎となる優秀な人材と強固な組織づくりを担う労務担当の一員となっていただける方を募集します。最先端LV4自動運転開発に携わる優秀な社員が毎月多く入社してきている状況です。会社全体の労務オペレーションおよび、今後の会社体制強化に向けた施策を担っていただきます。 具体的には以下の業務となります。 ・勤怠管理、給与計算、社会保険等の手続き ・年間行事（算定・住民税・年調等） ・社内規程の制定、管理 ・オンボーディング業務（入社手続き） ・衛生管理（健康診断・ストレスチェック） ・各拠点オフィス管理および施設管理 ・ファシリティの管理・維持 ・社内イベントの企画・実施 各拠点のファシリティ管理・維持を担当し、環境の最適化を図っていただきます。また、労働法令や企業の方針に基づき、給与計算や社会保険等の手続きなどの労務管理していただきます。 配属予定部署：コーポレート本部 ※労務担当の増員募集です。

トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を行う技術開発本部長の補佐を行います。 自動運転システムの開発は複雑性の高い仕事です。技術開発本部長の補佐として、組織の内外のメンバーとのコミュニケーションを通して、自動運転システムの開発を成功させるように業務を行っていただきます。部門の円滑な運営とプロジェクトの進捗管理、技術革新の促進、チームメンバーの指導と協力、メンバーの採用など、後半な業務に携わっていただきます。 具体的な業務内容 - プロジェクト管理 - 技術戦略の作成 - チームリーダシップ - 技術革新の推進 - 品質保証と規制遵守

【募集背景】 自動運転トラックによる幹線輸送サービスの事業拡大に伴い、現在1名所属である法務部の拡大・体制強化を図るため、契約管理や社内法務支援をはじめとした業務を担当いただける方を募集します。 ・各種契約書の作成・レビュー及び契約管理 ・電子契約システムの運用及び管理 ・知的財産戦略の支援 ・株主総会・取締役会の運営支援（議事録作成、日程調整等） ・社内からの法務相談対応 ・顧問弁護士との連携・調整 ・内部規程の整備・運用

当社成長の礎となる優秀な人材と強固な組織づくりを担う総務担当の一員として企業の運営における支援と効率化を担当していただきます。 具体的には以下の業務となります。 ・各拠点オフィス管理および施設管理 ・総務業務全般の企画・運営（規定の整備、契約管理、各拠点の固定資産管理、備品管理など） ・働きやすい職場環境の整備・改善 ・社内イベントの企画、運営 ・社内外の関係者との調整業務 ・経営陣への総務関連の提言とサポート

トラックを用いたレベル4自動運転車両のシステム設計を行います。自動運転システムの開発は複雑性の高い仕事です。アーキテクトとして、ビジネスを成功に導くために必要なシステムへの要件定義、全体のアーキテクチャ設計、ハードウェアやソフトウェアに対する要求導出、妥当性検証の方策、検証ストラテジーの構築を行うことで自動運転システムを実現するために必要な開発の青写真を描く業務を担っていただきます。 具体的な業務内容 - 自動運転システムの要件定義：ビジネスコンテキストから自動運転システムに対する要件整理を行い、自動運転システムに求められる機能の導出を行います。 - 自動運転システムの設計：自動運転システムのアーキテクチャを設計し、開発のための方針を示します。これには、ハードウェアの構成や冗長設計、ソフトウェアアーキテクチャ、インターフェース設計、その他の関連する技術の開発が含まれます。 - 安全性と信頼性の確保：システムの安全性や信頼性を確保するための手法や機能を把握し、安全基準や法規制に適合するようにします。 - 新しい技術の継続的な調査：自動運転技術や関連する分野の最新動向を把握し、新しい技術や手法を導入するための継続的な調査を行います。 - 妥当性の検証：システム全体がビジネス要求に合致するものとなっていることをシステム、ハードウェア、ソフトウェアの観点でどのように検証し、その妥当性を確認するかを考案します。また、自動運転システムの設計が妥当であることを第三者に説明できるように検証エビデンスを整理します。

■募集の背景 　T2は、物流業界の未来を革新する自動運転輸送システムの開発を推進しています。最先端の自動運転トラック開発プロジェクトにおいて、シミュレーター環境の設計、構築、運用、および継続的な改善をリードしていただきます。実車走行では困難または危険なシナリオを仮想環境で再現し、自動運転システムの安全性と信頼性を向上させるための重要な役割を担います。 ■業務概要 　Lv4自動運転システムのシミュレーション検証を行うべく、インフラ環境の構築（オンプレ・クラウドでの環境）や、シミュレーション・シナリオ管理ツールの実装やメンテナンス・分析ツールの開発など多岐にわたる業務の担当を担っていただきます。 -インフラ構築 　-シミュレーション環境を構築する為、オンプレ機器の選定や購買・設置、クラウド環境での実行環境の選定、設定、整備を担当。 -シミュレータの運用・整備 　-シミュレータとしてHILS・SILSを実行する中、実行環境 どのように確認を行っていくかの戦略を立案・実施・管理していただきます。

■募集の背景 　T2は、物流業界の未来を革新する自動運転輸送システムの開発を推進しています。より安全で効率的な輸送システムの実現に向け、開発の最終段階における重要な「検証」プロセスを担っていただくエンジニアを募集します。最先端技術に触れながら、社会実装に貢献できるやりがいのあるポジションです。 ■業務概要 　Lv4自動運転システムおよびトラックでの搬送サービス(TaaS:Track as a Service)の機能検証・非機能検証を行う為の環境等も含めて、戦略の立案・実行・管理までトータルで考えるリーダーの責務を担っていただきます。 ・自動運転トラックの機能検証戦略立案 　T2では自動運転トラックを独自開発しています。Lv4自動運転トラックの認可を目指すため、ソフトウェア開発、ハードウェア開発、システム設計の検証という視点、機能開発後の機能検証・異常/故障時の動作検証の視点、机上検証として形式検証・シミュレータ(SILS・HILS)、実車検証の視点等、非常に多岐にわたる視点で検証を考え実行する必要があります。設計から上がてきた機能の検証をどう行っていくかの戦略を立案・実施・管理していただきます。 ・自動運転トラック輸送サービス検証 　T2では輸送サービスを行う為、サービスを行う為に必要なコトとしての非機能の検証についてもどのように確認を行っていくかの戦略を立案・実施・管理していただきます。