01.新卒/インターン の求人一覧 - 株式会社T2

株式会社T2では自動運転システムの開発で一緒に働いていただけるインターンを募集しています。 T2では無人のLv4自動運転トラックを開発しております。自動運転システムの各分野を担当する社員がメンターとなりテーマを決めて長期にわたって一緒に議論・研究・開発を行います。 実際の車両（乗用車、大型トラック）を使用した実験に参加することができます。 インターンの成果は権利上の問題が無い範囲で論文にまとめることもできます。 期間：2026年8月上旬~9月下旬　※応相談 開始日・終了日は授業日程など参加者のご都合により応相談 インターン期間中であっても、研究室の活動や学会参加、帰省等による不在は柔軟に対応いたします。 ★本格的な開発を行った経験がない方も、ぜひ積極的にご応募ください。なお、以前ご応募いただいた方の再エントリーも可能です（但し、既に過去のインターンシッププログラムに参加された方は除きます）。 ☆応募時に『応募先へのメッセージ』の欄に希望ポジションを記載してください。 ★外国人留学生の方へ インターン開始までに【 資格外活動許可 】を取得し、インターン開始時に在留カードの写しをご提出いただきます。 応募締め切り：7/5(日) 23:59まで 選考フロー - コーディングテスト(応募時／オンライン) - 書類選考 - 一次面接（オンライン） - 最終面接（オンライン） ------------------------------ ■Perception - Machine Learning Engineer & Researcher 概要 Perception チームとして 3D object detection, multi-object tracking, motion prediction および周辺環境認識のための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。 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。 必須要件 -データ構造・アルゴリズムなどのコンピュータサイエンスの基礎知識 -機械学習と深層学習に関する専門知識と実装経験 -コンピュータビジョン、特に3次元幾何に関する専門知識と実装経験 -PyTorch や TensorFlow などの学習フレームワークを用いた実装スキル -gitもしくは類するバージョン管理システムを用いた開発経験 -ソフトウェアの不具合に対する問題の切り分け・解決能力 -ビジネスレベルの日本語 望ましい要件 -コンピュータサイエンス、ロボティクス関連分野における修士または博士号 -2D/3D object detection, monocular/multi-view depth estimation, BEV -perception などの分野に関する専門知識と実装経験 -LiDAR/Radar/Camera などのセンサーに関する専門知識 -大規模分散学習に関する専門知識と実装経験 -End-to-End 自動運転に関する専門知識 -NeurIPS, ICLR, ICML, CVPR, ICCV, ECCV, ICRA, SIGGRAPH などのトップカ-ンファレンスへの第一著者としての出版実績 -シミュレータを利用した性能検証経験 ■Perception - Model Deployment and Integration 概要 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。 必須要件 -データ構造・アルゴリズムなどのコンピュータサイエンスの基礎知識 -コンピュータビジョン、特に3次元幾何に関する専門知識と実装経験 -マルチスレッドプログラミングに関する知識と実装経験 -学習済みモデルをエッジデバイスにデプロイするワークフローに関する知識、およびその過程で必要なフレームワークやツールの利用経験 -コンピュータアーキテクチャに関する基礎知識を有し、エッジデバイス上でのボトルネック解析や高速化を実施するスキル -効率的で高品質なC++コードを設計・実装・テストする技術 -ビジネスレベルの日本語 望ましい要件 -コンピュータビジョン、ロボティクス関連分野における修士または博士号 -2D/3D object detection, monocular/multi-view depth estimation, BEV -perception などの分野に関する専門知識と実装経験 -LiDAR/radar/camera などのセンサーに関する専門知識 -End-to-End 自動運転に関する専門知識 -シミュレータを利用した性能検証経験 -ROSなどのモジュールベースのフレームワークを用いたアプリケーション開発の経験 ■Localization/Calibration 概要 Localizationチームでは現在 Camera・LiDAR・Radar・GNSS・IMUの複数のセンサのキャリブレーション、およびそれらセンサデータを用いた自己位置推定機能を開発しています。 このポジションでは、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。 必須要件 -データ構造・アルゴリズムなどのコンピュータサイエンスの基礎知識 -コンピュータビジョン、特に3次元幾何に関する専門知識と実装経験 -Linux 環境での開発経験 -C++ のコーディング能力 -ビジネスレベルの日本語 望ましい要件 -コンピュータサイエンス、ロボティクス関連分野における修士号 -LiDAR/radar/camera/GNSS/IMU/INS などのセンサーに関する専門知識 -3DGSやSLAM、カルマンフィルタに関する専門知識や開発経験 -画像処理および点群処理に関する専門知識や開発経験 -センサキャリブレーションや自己位置推定に関する専門知識や開発経験 -ROSなどのモジュールベースのフレームワークを用いたアプリケーション開発の経験 ■Integration : AD Issue Analysis テーマ概要 公道での自動運転データを使い, Level4自動運転実現に向けた実務的な課題の抽出や解析に取り組んでいただきます 必須要件 -単独でソフトウェアを実装できる能力. 特にPython + Pandas -SQL系のデータベースへのアクセス -周囲の助言を元に, 自ら目標, ゴールを設定できる方 望ましい要件 -BigQuery, Java Scriptの使用経験 -複数スレッド/プロセスを用いた効率の良いデータ処理実装 ■A-TOPS(BMSチーム): 無人幹線輸送サービス開発インターン テーマ概要 当社は自動運転トラックを用いた無人での幹線輸送サービスの実現を目指しています。 このインターンシップでは、実際の開発チームの一員として無人の幹線輸送サービスに必要なプロダクトの開発・改善・運用に関わっていただきます。 業務内容 開発チームのメンバーと協力しながら、以下のような業務を担当していただきます。 フロントエンドまたはバックエンドの機能開発 既存機能の改善、不具合修正 UI/UX改善に向けた実装・検証 API設計・実装・テスト 社内向けデモの実施 コードレビューへの参加 技術調査、検証、ドキュメント作成 ご経験や希望、チーム状況に応じて、担当範囲を相談しながら決定します。 使用技術例 フロントエンド：TypeScript, React バックエンド：Go データベース：Spanner, Redis インフラ・開発環境：Google Cloud, Docker, Terraform, GitHub Actions その他：Slack, Figma など 必須要件 -Webアプリケーション開発に関する基礎知識 -TypeScript / JavaScript、またはその他プログラミング言語での開発経験 -Git / GitHubを用いた開発経験 -新しい技術やプロダクトへの学習意欲 -チームメンバーと円滑にコミュニケーションできること 歓迎要件 -React / Next.js を用いた開発経験 -APIやデータベースを利用したアプリケーション開発経験 -個人開発、ハッカソン、研究、授業などでのプロダクト開発経験 -UI/UXやプロダクト改善への関心 -テストコードの作成経験 -クラウド環境やCI/CDの経験 求める人物像 ユーザー価値を意識して開発に取り組める方 分からないことを自ら調べ、周囲に相談しながら前に進められる方 チームでの開発を楽しめる方 品質とスピードのバランスを考えながら実装できる方 技術だけでなく、プロダクトや事業にも関心を持てる方 インターンで得られる経験 実際のプロダクト開発現場での実装経験 チーム開発、コードレビュー、設計議論への参加経験 モダンなWebアプリケーション開発の実践経験 ユーザー課題を踏まえた機能改善の経験 エンジニアとしての実務レベルの開発プロセスへの理解 ■Planning 概要 Motion Planning Engineer Intern として、自動運転システムにおけるモーションプランニングおよび End-to-End（E2E）自動運転アーキテクチャの開発・統合・評価に携わっていただきます。 Perception・Localization・Control チームと連携しながら、自動運転システム全体の走行性能、安全性、堅牢性の向上に取り組んでいただきます。インターンシップでは、大規模な走行データを用いた評価、機械学習ベースの運転モデルの統合、実環境におけるシステムレベルの挙動解析などに取り組んでいただく可能性があります。 T2では、データ基盤、Perception、Planning、機械学習、デプロイメントを含む自動運転スタック全体を内製で開発しており、実車両にデプロイされるプロダクションレベルの自動運転システム開発に携わることができます。 業務内容 -自動運転向けモーションプランニングアルゴリズムの調査・実装・評価 -End-to-End 自動運転システムの統合開発 -End-to-End システムの評価パイプラインおよび評価指標の開発 -大規模な走行ログやデータセットを用いた性能解析およびボトルネック分析 -Perception・Localization・Control チームと連携した車両挙動改善 -機械学習モデルの自動運転ソフトウェアスタックへの統合支援 -実環境デプロイに向けたソフトウェア品質・性能・信頼性の改善 -デバッグ、テスト、およびシステムレベルの検証 必須要件 -C++ によるプログラミング能力 -データ構造・アルゴリズム・ソフトウェア設計などのコンピュータサイエンス基礎知識 -ロボティクスまたは自動運転システムに関する基礎知識 -ソフトウェアの不具合解析および問題解決能力 -Linux 環境での開発経験 -ビジネスレベルの日本語または英語によるコミュニケーション能力 望ましい要件 -自動運転システムアーキテクチャに関する知識 -End-to-End（E2E）自動運転システムに関する経験 -PyTorch や TensorFlow などの深層学習フレームワークの利用経験 -機械学習およびニューラルネットワークに関する基礎知識 -LLM（Large Language Models）や Foundation Models に対する興味・経験 -機械学習モデルを実システムへ統合した経験 -ROS / ROS2 などのロボティクスミドルウェアの利用経験 -車両運動制御・軌道生成・制御理論に関する知識 -大規模な走行データやセンサデータの解析経験 -Git を利用したチーム開発経験 -以下の分野に関連する研究・開発経験 ロボティクス 自動運転 機械学習 深層学習 知能システム インターンシップを通じて得られる経験 実運用レベルの自動運転システム開発経験 大規模な自動運転ソフトウェア基盤への理解 最先端の End-to-End 自動運転技術への実践的な取り組み 機械学習システムを実車両へ統合する経験 ロボティクス・AI・自動運転分野のエンジニア／リサーチャーとの協働 大規模走行データおよび実運用システムを用いた開発経験 ■Simulation 概要 自動運転システムの開発を加速化し、安全性論証の基盤として用いる高精度シミュレータの開発および検証環境の構築。 現実世界の走行ログを再現するログリプレイシミュレータや仮想空間内でのクローズドループシミュレータの開発・拡張において、AI Agent（ClaudeやCodexなど）を開発ツールとしてフルに活用し、コード生成やシナリオ作成、環境構築などを効率的に進めながら、スピード感を持って開発を推進していただきます。 必須要件 -C++ および Python の高度なコーディング能力 -AI Agent（Claude, GitHub Copilot / Codex など）を開発や検証のプロセスで使いこなし、効率的に開発・作業を進める能力・経験、およびAIが生成したコードを適切にレビュー・修正できるスキル -データ構造・アルゴリズムなどのコンピュータサイエンスの基礎知識 望ましい要件 -ロボットコンテスト（つくばチャレンジ、RoboCup、ロボコン等）への参加経験、またはフルスクラッチでロボティクス関連のソフトウェアを実装した経験 -CarMaker などのサードパーティ製シミュレーションツールの使用経験、および走行テストシナリオ（OpenSCENARIOなど）の作成経験 -Unreal Engine、Unity、CARLA などのシミュレータを用いた開発・拡張経験 -ROS / ROS2 などのロボットミドルウェアを用いたアプリケーション開発経験 -CI/CD（GitHub Actionsなど）を用いた自動テスト・評価パイプラインの構築経験 -コンピュータサイエンス、ロボティクス、AI関連分野における修士または博士号 ■Control 概要 走行軌道に対して、車両（ステアリング、アクセル、ブレーキ）を正確かつ安全に追従させるための制御アルゴリズムの設計・実装・評価。 車両運動力学に基づくシミュレーション環境での評価から、フィードバック制御のチューニング・検証まで、安全で快適な車両挙動を実現するためのコアロジック開発に携わっていただきます。 インターンシップ期間中には、Simulationチームと協力して、Closed Loop環境で自作した制御アルゴリズムを用いてコース走行をしていただきます。 必須要件 -C++ のコーディング能力 -高校卒業レベルの物理（特に力学）の深い理解 望ましい要件 -ロボットコンテスト（つくばチャレンジ、RoboCup、ロボコン等）への参加経験、またはフルスクラッチでロボティクス・制御関連のソフトウェアを実装した経験 -古典制御理論、現代制御理論（PID制御、状態フィードバックなど）の基礎知識 -車両運動力学（Vehicle Dynamics）に関する基礎知識 -AI Agent（Claude, GitHub Copilot など）を研究・開発プロセスで使いこなし、効率的な論文の理解からコードへの落とし込み、および実装テストまでを迅速に行う能力・経験 -モデル予測制御（MPC）や最適制御理論の知識、および実装経験 -ロボティクス、制御工学、機械工学関連分野における修士または博士号 -MATLAB / Simulink を用いた制御システムのデザイン・シミュレーション経験 -実車またはロボットを用いた制御アルゴリズムのパラメータチューニング・実験経験