Software Engineer の求人一覧 - 株式会社T2

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。

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

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