02. Autoware & AI Engineering の求人一覧 - 株式会社ティアフォー

TIER IVでは、多様な運用領域にわたる幅広い用途の自動運転ソリューションを提供しています。広く使用されているオープンソースソフトウェアを基盤に、基盤となる自動運転技術と、完全な自動運転アプリケーションを顧客に提供するために必要な統合とカスタマイズの両方を提供しています。 自動運転ソフトウェアエンジニア（ロボティクス）として。自動運転および関連ソフトウェアの開発と統合を担当していただきます。 ・自動運転車両のソフトウェアの統合を行い、その行動が社会に対して安全で予測可能であることを保証します。 ・自動運転車両の周辺ソフトウェアの設計、開発、最適化、および統合を行い、開発と運用が安全、効率的、かつ効果的であることを達成します。 ・様々な読者向けにソフトウェア設計、仕様、ガイド、指示書を文書化します。 ・ソフトウェアシステムを検証し、不正確または予期しない動作を発見し、その根本原因を特定し、修正します。 ・異なるチーム、会社のエンジニアと協力し、ソフトウェアが安全であり、世界中で使用されるようにします。 At TIER IV we build self-driving solutions for many operational domains covering a broad range of applications. Building on widely-used open-source software, we provide both the foundational self-driving technology as well as the integration and customisation necessary to provide our customers with complete self-driving applications. As an Autonomous Driving - Software Engineer (Robotics), you will be responsible for developing and integrating our self-driving and surrounding software, ensuring that self-driving vehicles and its operations are safe and predictable to the society. You will also make constructive discussions in the worldwide community so that the software is safe and is used everywhere in the world. ・Integrate software and its algorithms of self-driving vehicles, ensuring that its behavior is safe and predictable to the society. ・Design, develop, optimize, and integrate surrounding software of self-driving vehicles, achieving that our developments and operations are safe, efficient, and effective. ・Document software design, specification, guides, and instructions for a wide variety of readers. ・Verify the software systems, find incorrect and unexpected behaviors, identify root causes, and fix them. ・Collaborate with engineers from different teams, companies, and/or countries so that the software is safe and is used everywhere in the world. ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 At TIER IV, we build self-driving solutions for many operational domains covering a broad range of applications. Building on widely-used open-source software, we provide both the foundational self-driving technology as well as the integration and customization necessary to provide complete self-driving applications. Keyword ROS/ROS2, C++ Safety Security Diag Logging HILS System/Software Integration CI/CD DevOps TIER IVでは、数多くの運営ドメインかつ幅広い応用分野をカバーすることを目的とした自動運転ソリューションを開発しています。既に広く使われているオープンソースのソフトウェアをベースに、基礎となる自動運転の技術のみに留まらず、安全かつ予測可能である全体として機能する自動運転システムへの応用に必要なインテグレーションやカスタマイズも行っています。 キーワード ・ROS/ROS2, C++ ・Safety ・Security ・Diag ・Logging ・HILS ・System/Software Integration ・CI/CD, DevOps 【仕事内容】 As an Autonomous Driving - Software Engineer (System Programming), you will be responsible for developing and integrating our self-driving and surrounding software, ensuring that autonomous vehicles and its operations are safe and predictable to society. You will also have constructive discussions and R&D in the worldwide community to make software safe and usable everywhere in the world. System and software requirement definition, software design, development and verification for various types of autonomous vehicles Software integration along with Autonomous Driving application and computing hardware to make features reasonable. Issue and root cause analysis and fix it of the software and the system you integrate. Develop documents of the software design, spec, integration and verification. Research and evaluate cutting-edge Autonomous Driving technologies Continuous software development and improvement for safety, security, reliability, predictability and development/operation efficiency Continuous improvement of OSS Collaborate with engineers from different teams, companies, and countries. Autonomous Driving - Software Engineer (System Programming) として、自動運転車とその運行が、社会にとって安全かつ予測可能であることを常に意識しながら、自動運転及び周辺ソフトウェアの開発及びインテグレーションを担当して頂きます。また、国内外を含めたコミュニティーにおいて、ソフトウェアが安全かつ世界で利用可能にするために必要な議論および研究開発に参加して頂きます。 ・複数ある自動運転車両システム向けのシステムおよびソフトウェアの要件定義、およびソフトウェア設計、実装、評価 ・自動運転アプリケーション・コンピューティングハードウェアを関連要素技術としてシステムとして成立させるソフトウェアインテグレーション ・インテグレーションした自動運転車両向けシステムおよびソフトウェアの不具合解析・対策 ・ソフトウェア仕様・設計、構築、テスト方法のドキュメンテーション ・自動運転車両システム向けの最新技術システム・ソフトウェアの研究・評価 ・安全性・セキュリティ・信頼性・予測可能性や開発・運用の効率性も含めた継続的なソフトウエアの改善 ・継続的なOSSプラットフォームの改善 ・様々な国のチームや企業のエンジニアと共同でシステムおよびソフトウェアの研究開発 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する様々なアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Autonomous Driving Sensing System R&D Engineer は自動運転システムにおける Sensing 技術の開発を行います。 関連分野における学位やソフトウェアエンジニアリングのスキル、自動運転/運転支援(ADAS)分野やロボティクス分野での実経験をお持ちの方が特に歓迎されます。 Autonomous Driving Sensing System R&D Engineer は以下のことを行います。 - 自動運転の Perception/Localization のためのセンサシステムの設計/開発 - センサシステムにおけるセンサドライバ/キャリブレーション/同期システムの設計/開発 - 次世代センサやシステムについて車両/ベンチ等での性能/機能評価、テストケース設計 - ADAS/自動運転分野におけるセンシングの最新技術やトレンドを調査する 上記のような技術群を開発し、TIER IV におけるプロダクト群や OSS に対して貢献につなげることが求められます。 参考: TIER IV ADK（https://sensor.tier4.jp/） ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Perceptionエンジニアは、Lv4 自動運転において最も重要な機能の1つである、車両に搭載したセンサを利用しての自車両の周囲に存在する交通参加者・静止物の認識を行う技術の開発が主な責務となります。 研究・開発・評価・ベンチマーク等を通して、Perceptionの専門的知識の蓄積と現実課題への対応を行い、これら技術を社内/社外で利用可能な形で成果をオープンにすることで自動運転開発の加速を目指しています。 【仕事内容】 ・Sensing & Perception関連の最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ・自律運転向けセンサーシステムの設計、実装（センサーコンフィグレーション、キャリブレーション、同期、ノイズ除去等） ・自律運転向け認識システムの設計、実装（detection, segmentation, tracking, prediction等） ・機械学習基盤/評価基盤への機能実装、テストコードの実装、学習評価用データセットの構築 ・OSSへの自律走行技術の貢献 TIER IV uses Autoware, a widely used open source autonomous driving software stack, to provide a wide range of applications,solutions and services related to autonomous driving. Autonomous Driving Perception Engineers develop autonomous driving systems that can be deployed in various situations. Applicants will be favorably looked upon if they have a grauate degree in a related subject, strong software engineering skills, and demonstrated experience in the fields of autonomous vehicles or robotics. Perception Engineers will: ・Survey of the latest papers related to Sensing & Perception, as well as their reproduction and benchmarking ・Design implementation and test of sensor systems for autonomous driving (sensor configuration, calibration, synchronization, noise reduction, etc.) ・Design implementation and test perception systems for autonomous driving (detection, segmentation, tracking, prediction, etc.) ・Implementation of functions for machine learning platforms/evaluation platforms, implementation of test code, and construction of datasets for learning evaluation ・Contribute autonomous driving technology to OSS ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Autonomous Driving Planning and Control Engineerは、複雑な環境で利用可能な行動計画、正確で乗り心地を意識した車両制御、車両プラットフォームにおける共通インターフェース設計など、自動運転に用いられる計画・制御技術の設計開発を行い、これらの技術をプロダクト/OSSとして世の中に送り出すことを目的とします。 【仕事内容】 ・自動運転において必要となる行動計画・車両制御の確立 　・多様な環境下で自動運転が可能な機能の設計 　・高い安定性・品質・保守性を実現する機能の実装、及びソフトウェアテストの作成 　・シミュレーションと実車両を用いた統合評価 ・開発した機能の実車両へのインテグレーション ・Planning & Control関連の最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ・シミュレーション評価基盤の改善 　・評価するユースケースの設計 　・より網羅的・多角的なシミュレーション評価基盤の検討・開発サポート ・OSSへの自動運転技術の貢献 【参考情報】 ・以下のリンクを開発内容の参考情報としてご利用ください。 　・行動計画 　　<Autowareにおける行動計画のデザインドキュメント> 　　https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/main/design/autoware-architecture/planning/ 　・車両制御 　　<Autowareにおける車両制御のデザインドキュメント> 　　https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/main/design/autoware-architecture/control/ 　　<速度制御> https://autowarefoundation.github.io/autoware.universe/main/control/autoware_pid_longitudinal_controller/ 　　<ステアリング制御> https://autowarefoundation.github.io/autoware.universe/main/control/autoware_mpc_lateral_controller/ ・公道における実環境での統合テスト https://www.youtube.com/watch?v=GtD28m9dnxk 履歴書に加え、GitHubやLinkedIn、開発関連ブログのリンクなど技術判断が可能な情報があれば、お送りください。 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する様々なアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Localization & Mapping teamのミッションは，LV4自動運転の実現に必要な、様々な状況で安定して利用可能な位置推定を提供することです。 【役割】 本ポジションは、Path planning、Perceptionにも利用される高精度地図の作成・更新に関わる技術開発が主な責務となります。Mappingに係るコンポーネントレベルの機能設計/検証/評価を実施するとともに、当技術をPilot.autoやWeb.autoで活用、インテグレーションするための評価ツール開発や仕様の策定を実施します。Autowareに関する位置推定の専門的知識の蓄積及びMappingに関わる技術的な問題への対応等を行います。 【仕事内容】 ・現実世界における困難な位置姿勢推定問題に対する最先端の技術を調査、開発する。 ・説明性のあるLocalizationの性能指標をもってインテグレーションプロセスを開発し、自動化により迅速な車両適用を実現する ・ロバストかつsafety-criticalなLocalizationを構築するためのアルゴリズム問題を解決する。 ・公称環境外での走行やセンサー故障時など、位置推定システムの障害を特定し、軽減する。 ・外界センサと内界(オドメトリ)センサの情報を融合し，安定性と信頼性を向上させ、高精度な位置推定を実現する。 ・位置推定のための3次元点群地図の生成に関する最先端の技術を調査，開発する。 ・プロトタイピング、要件把握、設計、実装、検証を含むソフトウェア開発サイクルの全フェーズに貢献する。 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

Autowareを効率的に開発し将来的に起こりうる事故を防止する鍵となるSimulation技術は非常に重要な柱の一つです。そのため様々な走行環境をSimulationするツール群を開発していただけるエンジニアを募集しています。 【仕事内容】 ・自動運転シミュレータの自律移動エージェントの開発 ・自動運転シナリオ記述言語（OpenSCENARIO など）処理系の開発、実装 ・自動運転シナリオの自動生成ツールの開発 【チャレンジ・やりがい】 ・自動運転 チームと密に連携をとった シミュレータ開発が可能で、自動運転において、真に必要とされるシミュレーション機能開発ができます。 ・また、開発した機能がすぐに自動運転 チームに使ってもらえるため、やりがいを実感しやすい環境です。 ・研究要素が強い業務も多く、成果は学会、シンポジウム、tech blog などで発表していただける事も期待します。 ・さらに調査・技術交流などで海外メンバ・団体とのcommunication が オンライン・オフラインともに多く、欧州・US・アジアなど世界中の様々なエンジニアと交流可能です。( e.g. 2023 年はメンバにUSのROSCon へ調査へ行ってもらいました。) ・"仕事内容"に記載の領域で、第一人者がチームメンバにそれぞれいるため 、メンバからも勉強になる事が多い体制です。 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

自動運転システムの安全性と消費電力の改善を推進するソフトウェアエンジニア（パフォーマンス解析・改善に秀でた方）を募集しています。 【背景】 TIER IV では自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転のソフトウェアをオープンソース化するとともに、それらソフトウェアの要求を満たすことのできるハードウェア（センサー、ECU、車両）をリファレンスハードウェアとして提供しています。 自動運転システムが安全かつ低消費電力で走行するために必要なソフトウェアやハードウェアの性能を明らかにし、プロファイリングによりそれらの性能のボトルネックの分析及び改善に取り組んでいます。 【仕事内容】 ・自動運転システムを安全に動作させるためのソフトウェア性能の分析 ・自動運転システムを低消費電力で動作させるためのハードウェア資源の分析 ・性能メトリクスのプロファイリング及び分析（応答時間、演算資源、メモリ資源、メモリ帯域） ・分析作業や評価作業のプロセスの構築 ・分析作業や評価作業の自動化のためのツール開発 【チャレンジ・やりがい】 ・安全性と消費電力という自動運転の普及を阻害する大きな課題に対して、社内関係者、提携している大学の有識者を巻き込んで取り組む ・特定の領域だけではなく、パフォーマンスという観点から自動運転システム全体を俯瞰した開発に取り組むことができる ・アプリケーション、ミドルウェア、ハードウェアの協調性を意識する必要があり、技術知見の幅が広がる ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する様々なアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Localization & Mappingチームのミッションは、Lv.4自動運転の実現に必要な、様々な状況で安定して利用可能な位置推定を提供することです。 【役割】 ・本ポジションは、Path planning、Perception、Localizationにも利用される高精度地図の作成・更新に関わる技術開発が主な責務となります。 ・Mappingに係るコンポーネントレベルの機能設計、検証、評価を実施し、当技術をTIER IVの製品で活用・インテグレーションするための評価ツールの開発や仕様の策定を行います。Autowareに関する位置推定の専門知識を蓄積し、Mappingに関わる技術的な問題に対応します。 【業務内容】 ・データフォーマット、検証フレームワーク、後処理パイプライン、下流の顧客が使用するインターフェースなど、マッピングに不可欠なコンポーネントの設計と開発 ・大規模化やストリーミングなど、自動運転における将来の利用シーンを見据えたAutowareで利用可能なHD Mapの仕様定義 ・関連するプロジェクトチームとの機能横断的な協力、それらのチームが使用するAPIの成長とサポート ・プロトタイピング、要件把握、設計、実装、検証を含むソフトウェア開発サイクルの全フェーズへの貢献 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する様々なアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 R&D - Sensing Teamのミッションは、自動運転の実現に必要なセンサシステムを開発・提供することです。 【役割】 本ポジションは、自動運転システム向けのセンサを利用する為の組込みLinuxを開発するポジションです。 Linuxデバイスドライバの開発・保守、Linuxカーネルのチューニング、コード修正などを行います。 カメラやLiDAR、レーダーなど多種多様なセンサの自動運転システムへの組み込み、及びそれらの評価ツールの作成なども行います。 【仕事内容】 Linuxデバイスドライバの開発・保守 Linuxカーネルのチューニング、解析 テスト効率化の為のCI/CD環境の構築 カメラ、LiDAR、レーダーなどの評価ツールの作成 【チャレンジ・やりがい】 本ポジションでは、Linuxカーネル、Liunxデバイスドライバの開発・保守を行います。 また、自動運転に使用するセンサの技術仕様からに関する幅広い知識と経験に加え、実機を用いて開発から検証までを一貫して作業する事が出来るスキルも必要です。開発したデバイスドライバは、実際に運用する自動運転車に利用され、技術開発の成果が社会実装に適用されることが実感できます。TIER IVは、各ECUベンダーとも協業しており、幅広いプラットフォームの製品を調査する事ができます。

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自動運転ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自動運転に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 【役割】 本ポジションは、機械学習の技術を自動運転の動作計画に適用し、単純なアルゴリズムでは対応が難しい複雑環境下での走行性能を改善すること、およびこれらの技術をプロダクト/OSSとして世の中に送り出すことを目的とします。 【仕事内容】 ・機械学習技術を用いた動作計画手法の確立 ・関連技術の最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ・高い安定性・品質・保守性を実現する機能の実装、及びソフトウェアテストの作成 ・開発した機能の実車両へのインテグレーション ・開発した機能のOSSへの公開 【補足情報】 以下のリンクから、我々が開発する自動運転OSS Autowareについてご確認いただけます。 <Autowareにおける行動計画の設計> 　https://autowarefoundation.github.io/autoware-documentation/main/design/autoware-architecture/planning/ <公道における実環境での統合テスト> 　https://www.youtube.com/watch?v=GtD28m9dnxk&ab_channel=TIERIV 履歴書に加え、GitHubやLinkedIn、開発関連ブログのリンクなど技術判断が可能な情報があれば、お送りください。 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

自動運転分野におけるSensing技術開発チームのマネージャーを募集いたします。 【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 その中でSensing技術開発チームは、自動運転システム開発の中核として、Lv.4自動運転の実現に必要な様々なセンサーのインテグレーションや評価、同期やキャリブレーション、ノイズ除去や外界認識などのセンシング技術を提供しています。 【役割】 Sensing Team Managerのポジションは、チームの組織運営面でのマネジメントを行うことが期待されます。Sensingシステムの性能向上と自動運転車における実時間での動作に責任を持ち、会社の方針からチームの開発方針を議論・決定し、チームメンバーをコーチングしながら目標を達成していくことが求められます。Sensingチームでは、国内外の様々なSensorベンダーから最新の情報を収集して、自動運転車に必要なセンサ構成も検討します。社内外で幅広いステークホルダーが存在する為、円滑な開発が進められるための調整が重要となります。AutowareはOSSとしての一面を持つため、時にはOSS contributorと連携し、開発評価と品質管理を進めることが求められます。 【仕事内容】 ・自動運転において必要となるSensing技術を確立させる ・国内外のSensorベンダーからの製品仕様の情報収集 ・自動運転におけるSesningの要件分析 ・短期および長期的なチームの開発方針策定 ・開発プロセスの定義・改善 ・開発の進捗管理と品質管理 ・メンバーのコーチングを通したチーム運営 ・OSS contributerと連携したAutowareの開発評価・品質管理 ・継続的な改善を目的とした、開発プロセス全体のふりかえりの主導 ・R&Dで開発した技術をプロダクトへ繋げるための要件定義や計画 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

自動運転分野におけるPerception技術開発チームのマネージャーを募集いたします。 【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Perception Team Managerのポジションは、Perception Teamのリーダーとして、技術面・組織運営面でのマネジメントを行うことが期待されます。Perceptionシステムの性能向上と自動運転車における実時間での動作に責任を持ち、会社の方針からチームの開発方針を議論・決定し、チームメンバーをコーチングしながら目標を達成していくことが求められます。チームとしての目標達成に失敗した場合には振り返りを実施して今後の開発に活かし、目標達成が困難な状況下では的確な優先順位付けを基に開発を進める胆力が重要です。AutowareはOSSとしての一面を持つため、時にはOSS contributorと連携し、開発評価と品質管理を進めることが求められます。 【仕事内容】 ・自動運転において必要となるPerception機能を確立させる ・Perception関連タスクの技術リード ・メンバーと協力してPerception stackを構築・性能改善 ・短期および長期的なチームの開発方針策定 ・開発プロセスの定義・改善 ・自動運転におけるPerceptionの要件分析 ・ソフトウェアリリースの進捗管理と品質管理 ・メンバーのコーチングを通したチーム運営 ・OSS contributerと連携したAutowareの開発評価・品質管理 ・継続的な改善を目的とした、開発プロセス全体のふりかえりの主導 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

End to Endの自動運転技術開発に関する機械学習の専門家を募集いたします。 【背景】 ティアフォーは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 End to End Machine Learning Engineerのポジションは、自動運転2.0に向けて機械学習モデルの設計・実装・学習・評価に責任を持っていただきます。素早いプロトタイプング能力と、最新の機械学習の研究に精通している必要があります。加えて、車載ECUは計算資源が限られていることも多いため、時間制約を守りつつ高い性能を実現する機械学習モデルの開発を目指します。 【仕事内容】 ・自動運転車両における高性能でロバストなEnd to End 機械学習モデルの開発 ・最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ・機械学習モデルの学習・最適化・車載ECUへの実装 ・OSSへの自律走行技術の貢献 ・End to Endな機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げ、および、各コミュニティや企業との連携 【チャレンジ・やりがい】 自動運転社会の実現に向かって、高性能かつロバストなEnd to End機械学習モデルの開発を行っていく。また、End to End機械学習モデルをオープンソース化していき、Autoware FoundationでEnd to End機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げていく。 【参考情報】 ・https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000040119.html ・https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02252/052500022/

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Autowareに対する機能追加・改善は日々行われており、開発効率の向上と品質の担保のためには性能評価と定期的なリリースが欠かせません。 【仕事内容】 Autonomous Driving Release Engineer は、Autowareを利用した自動運転ソフトウェアプラットフォームの品質向上および定期的なリリースに責任を持ちます。 具体的には、次のような業務に取り組んでいただきます。 ◾️自動運転プラットフォームの定期的なリリース 　・開発効率と品質を両立するリリースプロセスの確立 　・リリース作業の自動化 ◾️自動運転プラットフォームの定量的な品質評価 　・自動運転としての性能評価 　　・認識精度、自己位置推定精度、車両行動計画性能など 　・実行性能評価 　　・実行時間、計算リソース利用状況など 　・コード品質評価 　・評価結果の可視化 【チャレンジ・やりがい】 自動運転システムは、多数のコンポーネントから成り立つ複雑なシステムです。自動運転の実現のためには、あらゆる機能を実現するコンポーネント群が一体となって適切に動作することが求められます。Autonomous Driving Release Engineerは自動運転システム全体を俯瞰して品質を管理するため、あらゆるコンポーネントとの関わりを持つことが可能です。

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 その根幹をなすAutowareは発展途上にあり、日々多くの機能の追加が行われています。このような中にあっても顧客に対して信頼性の高い自動運転システムを提供するためには信頼性・安定性を高めていくためにAutowareの品質向上の取り組みも必須です。 【仕事内容】 Infrastructure Software Engineerの仕事は大きく分けて次の2つです。 - Autowareの開発スピードを維持しつつ品質を向上させるためのCI/CDの実装 - 開発効率を高めるためのツールやライブラリの作成およびメンテナンス これらは当社独自のツールやライブラリの開発だけでなく、必要に応じたオープンソースソフトウェアの改善も含みます。 実際の職務では、Autowareの開発に関連する問題の発見し、問題が再発しないような仕組みをCI/CDの枠組みとして構築することを通して上記2つの仕事を実践することになります。 【チャレンジ・やりがい】 問題の発見には高い問題認識力と当事者意識、さらに問題を察知する能力が求められます。 問題の解決には、背景情報の理解と関連部署との調整が可能なビジネスレベルのコミュニケーション能力、そしてCI/CDを実装・運用するための技術力が必要となります。 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

Perception技術開発に関するデータエンジニアを募集いたします。 【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Expert Data Engineerのポジションは、機械学習モデル学習に必要なデータセットの構築・改善の方針をデータ分析による知見に基づいて意思決定することに責任を持ちます。Data Centric AIの思想に基づき、収集したデータの特性の分析や分析コードの実装を行い、機械学習モデルの性能改善に貢献することが求められます。現状のデータセットの特性に基づき、今後構築するデータセットの規模を決定し、アノテーションタスクのマネジメントと品質管理を実施します。自動運転システムにて収集したデータのキャリブレーション精度・同期精度の確認等にも責任を持つため、自動運転システム全体と基盤となるネットワーク・OS等の技術への深い理解も重要となります。 【仕事内容】 ・機械学習データセットの分析・可視化コード実装 ・データセット分析に基づいた今後のデータセット構築方針決定 ・アノテーションタスクのマネジメント ・データセットの品質管理と品質自動確認コード実装 ・車両におけるデータ収集・デバッグ ・データセットに関連する変換コードの実装 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

Perception技術の最適化・実装の専門家を募集いたします。 【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 ML Performance Optimization Engineerのポジションは、自動運転車両における、高速で精度の高い機械学習モデルによる推論の実現に責任を持ちます。PyTorchで学習されたモデルのonnxへの変換とオペレータの実装、現状のモデルのボトルネック分析と最適化、車載システムで動作させるための適切なモデル構築と学習方法の選定を行います。ハードウェアとコンパイラ、機械学習モデル構築のテクニックと知見のすべてを駆使し、計算資源の限られる車載ECU内での安定した周囲環境認識を実現することが求められます。 【仕事内容】 ・C++とTensorRTを用いた、機械学習モデルのROS 2 node実装 ・Nsightを用いた、機械学習モデルのボトルネック分析 ・量子化・pruningによる機械学習モデル高速化 ・自動運転向けPerception技術全体の高速化 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

Perception技術開発に関する機械学習の専門家を募集いたします。 【背景】 TIER IVは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 Professional Machine Learning Engineerのポジションは、機械学習モデルの学習と評価に責任を持ちます。正確な実装力と、経験に裏打ちされた意思決定能力が求められます。特に、車載ECUは計算資源が限られていることも多いため、時間制約を守りつつ高い性能を実現する機械学習モデルの開発を目指す必要があります。 【仕事内容】 ・自動運転車両における高性能かつロバストなPerceptionのための機械学習アルゴリズムの開発 ・Sensing & Perception関連の最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク ・機械学習基盤/評価基盤への機能実装、テストコードの実装 ・機械学習モデルの学習・最適化・車載ECUへの実装 ・OSSへの自律走行技術の貢献 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

自動運転車両へのPerception技術搭載を推進していただける、Edge AIエンジニアを募集いたします。 【背景】 ティアフォーでは、自動運転のためのAIの開発をスケールさせる取り組みとして「Co-MLOps」プロジェクトを推進しています。その中で、自動運転向けのリファレンスAIとして、Deep Neural Network (DNN)を使った認識機能の開発に取り組んでいます。。 このようなDNNの実行には膨大な計算が必要なため、高性能なハードウェアが必要不可欠です。しかしながら、車載システムには熱・電力の制約があり、DNNを動作させるための高性能なハードウェアを用意することは困難となります。 　モデルの軽量化・低電力化と認識精度・ロバスト性の向上、両方を実現するために、私たちは、車載システムにおけるハードウェア（AIプロセッサ）の特性を十分に理解し、DNNモデルを協調設計・最適化することにより、 超多層な高精度なモデルを車載システムに実装することを目指しています。 【仕事内容】 ・GPU/FPGA/AI Acceleratorなどのハードウェア特性に最適なDeep Neural Networks (DNN）の実装 ・Low Cost/Low Power化を目的とした軽量なDNNの開発・Camera/LiDARのDNNデプロイ ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 ティアフォーでは自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転技術の進歩に貢献し、オープンソース化を通じて業界のイノベーションを加速させるとともに、AI開発のための高品質で大規模なデータを有するプラットフォーム（Co-MLOps Platform）の開発を加速させています。このプラットフォーム上で提供されるMLOpsに関わる各機能の実装やサービス運用をリードして頂けるエンジニアの方を募集します。 【仕事内容】 ・クラウドサービス上でのSaaS製品の開発や運用・保守 ・プラットフォームの障害対応、性能監視、およびセキュリティ管理 ・顧客からの技術的問い合わせに対するサポートや対応 【チャレンジ・やりがい】 ・世界中で収集される大規模なデータを用いた自動運転AI開発、およびサービス提供 ・世界中のパートナー企業と連携した新規ソリューション開発 ・AI技術を駆使した自動運転の社会実装への寄与 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】ティアフォーでは自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転のソフトウェアをオープンソース化するとともに、AI開発のための高品質で大規模なデータを有するプラットフォーム（Co-MLOps）の開発を加速させています。本プラットフォームではデータ収集システムからデータ提供アプリケーションまで含めてフルスタックで開発を行っており、その中でも本求人ではAI開発に適した高品質・大規模なデータを記録するためのデータ収集システム（Data Recording System）の開発業務に従事いただける方を募集します。 At TIER IV we build self-driving solutions for many operational domains covering a broad range of applications. In addition, we are accelerating development of a platform, named “Co-MLOps”, that shares large volumes of high quality data for use in AI development cycles. We are conducting full-stack development for this platform, including the implementation of a dedicated data acquisition system (Data Recording System). As an engineer in this project, you will play a key role in the development of the Data Recording System towards the goal of realization of the platform as a whole. 【仕事内容】 データ収集システムの開発に関連した - メカトロニクス観点からのシステム設計・プロトタイピング・製作 - システムインテグレーション - センサ評価 【Job Description】 Development of the Data Recording System will include: - Mechatronics system design, prototyping and production - System integration - Sensor evaluation 【チャレンジ・やりがい】 - 大規模なデータを用いた自動運転AI開発 - 世界中のパートナー企業と連携した自動運転技術の開発 - AI技術を駆使した自動運転の社会実装への寄与 【Challenges and Motivation】 - AI development for autonomous driving systems using large scale data - Development of autonomous driving technology co-operating with global partners - Contributing to the social implementation of autonomous driving through the use of AI technology 【参考情報】 ・プレスリリース ティアフォー、大規模データ共有による自動運転AI開発のためのCo-MLOpsプロジェクトを開始　世界8地域のデータを用いたエッジAIモデルをCES 2024で展示 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000052.000040119.html ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 ティアフォーでは自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転のソフトウェアをオープンソース化するとともに、AI開発のための高品質で大規模なデータを有するプラットフォーム（Co-MLOps）の開発を加速させています。本プラットフォームではデータ収集システムからデータ提供アプリケーションまで含めてフルスタックで開発を行っています。 本求人では、機械学習モデル学習に必要なデータセットの構築・改善の方針をデータ分析による知見に基づいて意思決定する担当ポジションを募集しています。Data Centric AIの思想に基づき、収集したデータの特性の分析や分析コードの実装を行い、機械学習モデルの性能改善に貢献することが求められます。また、本プロジェクトで継続的に実施するアノテーションタスクのマネジメントと品質管理を実施します。データ収集システムにて収集したデータのキャリブレーション精度・同期精度の確認等にも責任を持つため、自動運転に使われるセンサと基盤となるネットワーク・OS等の技術への深い理解も重要となります。 At TIER IV we build self-driving solutions for many operational domains covering a broad range of applications. In addition, we are accelerating development of a platform, named “Co-MLOps”, that shares large volumes of high quality data for use in AI development cycles. We are conducting full-stack development for this platform, including the implementation of a dedicated data acquisition system (Data Recording System). We are seeking a professional to oversee the strategic development and refinement of datasets essential for machine learning models, utilizing insights derived from comprehensive data analysis. Based on the principles of Data Centric AI, this role entails thorough analysis of gathered data attributes and the implementation of analytical methodologies to optimize machine learning model performance. Additionally, responsibilities include managing ongoing annotation tasks and ensuring quality control measures. The position also involves verifying calibration accuracy and synchronization precision of data collected via our data recording system, requiring a deep understanding of sensor technologies, operating systems, and network infrastructure crucial to the autonomous driving system. 【仕事内容】 - 機械学習データセットの分析・可視化コード実装 - データセット分析に基づいた今後のデータセット構築方針決定 - アノテーションタスクのマネジメント - データセットの品質管理と品質自動確認コード実装 - 車両におけるデータ収集・デバッグ - 各データセット、データフォーマット等に関連する変換コードの実装 【Job Description】 - Implementation of code for analyzing and visualizing machine learning datasets - Decision of future dataset construction policy based on dataset analysis - Management of annotation tasks - Implementation of code for quality control and automatic quality verification of datasets - Data collection and debugging in vehicles - Implementation of conversion code related to each dataset, data format, etc. 【チャレンジ・やりがい】 - 大規模なデータを用いた自動運転AI開発 - 世界中のパートナー企業と連携した自動運転技術の開発 - AI技術を駆使した自動運転の社会実装への寄与 【Challenges and Motivation】 - AI development for autonomous driving systems using large scale data - Development of autonomous driving technology co-operating with global partners - Contributing to the social implementation of autonomous driving through the use of AI technology 【参考情報】 ・プレスリリース ティアフォー、大規模データ共有による自動運転AI開発のためのCo-MLOpsプロジェクトを開始　世界8地域のデータを用いたエッジAIモデルをCES 2024で展示 https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000052.000040119.html 開発をリードするエンジニアが語る！新リファレンスプラットフォームEdge.AutoとCo-MLOpsプロジェクト https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=1466fLio7kWqMD0Q2NCMAH&category=PEOPLE ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

下記取り組みをさらに加速させるため、システムエンジニアリング業務に従事いただける方を募集します。 【背景】 ティアフォーでは自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転のソフトウェアをオープンソース化するとともに、それらソフトウェアの要求を満たすことのできるハードウェア（センサー、ECU、車両）を統合したリファレンスデザインを提供します。 新たな自動運転システム開発者、サービス開発者に対しての参入障壁を下げることによって、自動運転コミュニティを活性化させ、コミュニティによる自動運転システム開発の加速を目指しています。 【仕事内容】 ・顧客ニーズや規制の分析を通じてシステム要件や機能要件を策定し、オートウェアを含む関連コンポーネントに機能要件を割り当てる。 ・システム要件と自律走行コア技術を仲介し、コンポーネント間のインターフェース定義など、最適なアーキテクチャを定義する。 ・開発チーム間のハブとして、コスト、品質、消費電力、性能、能力、拡張性のトレードオフを行い、 システムの複雑性を最小化する。 ・システム要件やアーキテクチャなど、システムレベルの成果物を管理し、ソフトウェア、ハードウェア開発チーム、フィールドアプリケーションチームなどの関連チームと共有する。 ・安全・故障解析を行い、製品・安全目標を達成するための堅牢なソリューションを開発し、必要に応じて、安全な運用のための緩和策を確保する。 【チャレンジ・やりがい】 ティアフォーでは「自動運転の民主化」を進めるべく、自動運転システムを開発しています。 自動運転全体を幅広く理解し、安全に動くものを作る、ということにチャレンジしています。 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 ティアフォーでは自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転のソフトウェアをオープンソース化するとともに、それらソフトウェアの要求を満たすことのできるハードウェア（センサー、ECU、車両）を統合したリファレンスデザインを提供します。 新たな自動運転システム開発者、サービス開発者に対しての参入障壁を下げることによって、自動運転コミュニティを活性化させ、コミュニティによる自動運転システム開発の加速を目指しています。 上記取り組みをさらに加速させるため、システムエンジニアリング業務に従事いただける方を募集します。 【仕事内容】 ・顧客ニーズや規制の分析を通じて策定されたシステム要件や安全要件に対して、自動運転システム(vehicle及びservice)をどのように検証(verify)及び妥当性確認(validate)をするかのテスト設計を実施する。 ・テスト設計をインプットにテストケースの作成をし、適切な評価基盤/ツールでのテストを実行し、テスト結果からレポートを作成する。 ・テストケースやテスト結果を規定された開発プロセスの元、管理する。また、テストより発見した不具合は課題チケットを作成し、開発者に適宜フィードバックする。 ・大量のテストケースを効率的かつ正確に評価するための評価基盤に求める要件の検討/提案及び評価基盤の開発を実施する。 ・自動運転システムの開発者と密に連携し、V&Vに関する要求を現実的かつ明確なものにする。 【チャレンジ・やりがい】 ティアフォーでは「自動運転の民主化」を進めるべく、自動運転システムを開発しています。 自動運転全体を幅広く理解し、安全に動くものを作る、ということにチャレンジしています。 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 TIER IVは、オープンソースの自動運転ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自動運転に関連する様々なアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 自動運転システムは様々なコンポーネントが複雑に絡み合うシステムであり、これらの技術を統合するには点群/画像処理、自己位置同定技術、制御技術といった多くの技術分野に精通している必要があります。 そのため､一つの分野だけでなく幅広い技術分野に知見を持ち、多種多様なシステムを効率的にインテグレーションできる人材が求められます。 また、自動運転に関する知識やインテグレーション能力だけではなく、開発チーム・評価チームなど多くの人員を巻き込んで自動運転サービス提供を含めたエコシステム全体を良くしていく積極性・自主性も求められます。 ティアフォーの目指すVisionである「自動運転の民主化」に向けて､グローバルで利用される自動運転サービスを支えるシステムを構築し､ユーザーへの価値を提供していきたいメンバーを募集しています｡ 【仕事内容】 自動運転オープンソースであるAutowareを活用した自動運転システム/サービス関連業務に従事していただきます。 ・顧客要件に応じた自動運転システム設計・開発・統合・解析等 Autowareやその周辺ツール(シミュレーションツールや運行管理システムなど)を顧客要件に応じてカスタマイズし、サービスとして提供できるレベルにするための業務です。 顧客要望に合わせたセンサ・技術選定からパラメタチューニングや自動運転技術開発、自動運転上で発生した課題の解析・修正など幅広い業務に従事していただきます。 【チャレンジ・やりがい】 ティアフォーでは「自動運転の民主化」を進めるべく、様々なユーザーに向けて自動運転サービスを開発しています。バス型やタクシー型といった一般的な自動運転車両から、小型移動ロボット、工場搬送用ロボットといった物流自動搬送ロボットまで、幅広いモビリティに触れられます。 また、自動運転車両をAutowareで動かせるようにする初期段階のインテグレーション業務から、サービスインできる品質に仕上げる最終段階の製品化業務まで幅広いフェーズで自動運転に携わることが可能です。 【参考情報】 自動運転EVを用いた無人搬送サービス「eve auto」の提供を開始 https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=1C6fiBovP6ThS6CUoVs8Lr&category=NEWS EVバスを用いた自動運転レベル4に向けた走行試験を開始 https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=222qsuqdZGi1WDcQvOmOMd&category=NEWS 西新宿における自動運転実証実験 https://tech.tier4.jp/entry/2021/02/03/160000 筑西市における小型自動搬送ロボットの実証実験 https://tech.tier4.jp/entry/2021/04/28/160000 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務

【背景】 ティアフォーでは「自動運転の民主化」というスローガンのもと、オープンソース自動運転ソフトウェアであるAutowareを開発し、自動運転技術を活用した様々なソリューションを提供しています。 自動運転システムは、自己位置推定、障害物検知、経路計画、車両制御などといった機能が連携して動作するシステムです。このように複雑なシステムを統合し、かつ、期待する機能や性能を発揮させるためには、高い技術力を備えたエンジニアが必要不可欠です。 そこで当社では、自動運転システムのインテグレーションエンジニアを担ってくださる方を募集しています。 【仕事内容】 自動運転システム開発に関連する様々な業務をご担当頂きます。 ・自動運転システムのプラットフォームを構成するハードウェア（コンピュータ、センサーなど）やOS／ミドルウェアのセットアップ、Autowareとの統合、機能／性能検証 ・自動運転車のフィールド評価、発生した課題の原因分析／解決 ・顧客要件にあわせた自動運転システムの設計変更、パラメータチューニング、品質向上 【チャレンジ・やりがい】 バス型やタクシー型といった一般的な自動運転車から、小型移動ロボット、工場搬送用ロボットといった物流自動搬送ロボットまで、色々なタイプのモビリティと、その上で実現される自動運転技術に触れられます。他の仕事では決して得られない経験をしながら、大きなやりがいと達成感のある仕事に携わることができます。 【参考情報】 EVバスを用いた自動運転レベル4に向けた走行試験を開始 https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=222qsuqdZGi1WDcQvOmOMd&category=NEWS

【背景】 ティアフォーでは自動運転の民主化というミッションの達成に向けて、自動運転技術の進歩に貢献し、オープンソース化を通じて業界のイノベーションを加速させるとともに、AI開発のための高品質で大規模なデータを有するプラットフォーム（Co-MLOps Platform）の開発を加速させています。このプラットフォームの開発および事業開発のためのプロジェクトマネジメントをリードして頂ける方を募集します。 【仕事内容】 ・各ステークホルダ（テーマ責任者、リードエンジニア、事業開発責任者、パートナー企業等）と連携したPlatformの開発および製品リリースのためのプロジェクトマネジメント ・顧客要望に基づくPlatform機能提案、ロードマップ提案 ・エンジニアに対する各種サポート、管理・調整業務（タスク/工数/予算/スケジュール等） 【チャレンジ・やりがい】 ・スタートアップにおける新規ソリューションおよび事業立上げに関する幅広いマネジメント ・世界中のパートナー企業と連携した事業推進 ・雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 ・変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務