Web system の求人一覧 - 株式会社T2

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。

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