Perception Model Deployment and Integration Engineer

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

- 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

- 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