Senior Machine Learning Engineer, (Planning AIモデル)

# Planning AI Engineer 自動運転システムにおけるPlanning AIの開発・製品化を推進するエンジニアを募集いたします。 ## 【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。 Planning AI Engineerのポジションでは、自動運転システムの中核となる経路・行動計画（Planning）領域において、機械学習を活用したPlanning技術の開発から製品への適用までを担っていただきます。 現在、Planning AIの開発は研究開発から実用化・製品化のフェーズへと進んでおり、実際の交通環境における安全性、快適性、ロバスト性の向上が重要な課題となっています。 機械学習モデルの性能向上だけでなく、従来のPlanning技術との連携、実車での課題分析と改善、限られた車載計算資源でのリアルタイム処理など、製品として求められる品質を実現するための幅広い技術開発に取り組んでいただきます。 ## 【仕事内容】 - 自動運転車両における高性能かつロバストなPlanning AIの開発・改善 - 機械学習を活用した経路・行動計画アルゴリズムの設計・実装・最適化 - 実車走行データやシミュレーションを活用したPlanning AIの性能評価、課題分析および改善 - 多様な交通環境やエッジケースに対応するための安全性、快適性、ロバスト性の向上 - Planning AIと従来のPlanning・Controlモジュールとの連携および自動運転システムへの統合 - 車載ECUにおけるリアルタイム性、計算効率、安定性を考慮した最適化 - データ分析や評価結果に基づく継続的な性能改善と品質向上 - 最新の機械学習・自動運転技術の調査および製品への適用 - AutowareをはじめとするOSSへの技術貢献 ## 【チャレンジ・やりがい】 Planning AIは、自動運転車両の走行品質を左右する重要な技術領域です。 研究開発で培われた機械学習技術を実際の自動運転車両に適用し、複雑な交通環境において安全かつ快適に走行できるシステムへと進化させていくことが求められます。 実車で発生するさまざまな課題に対し、データ分析、アルゴリズムの改善、シミュレーションや実車評価を繰り返しながら、技術を製品として完成させていくことができるポジションです。 また、機械学習と従来のPlanning技術の双方を活用しながら、自動運転の実用化に直結する技術開発に携わることができます。 開発した技術をAutowareなどのオープンソースソフトウェアとして公開し、国内外の開発者や企業と連携しながら、自動運転技術の発展に貢献できることも大きな魅力です。 ## 【応募時の提出情報に関して】 該当する情報や実績がございましたら、応募フォーム（URL欄またはメッセージ欄）にご記載ください。 - GitHubのリンク - 自動運転、ロボティクス、機械学習に関連する開発実績 - 論文執筆、学会や講演会での発表・登壇経験 【ソフトウェア開発関連ポジションの方へ】 コンピュータサイエンス専攻の学位は必須ではありません。同等の実務経験があれば歓迎します。 - データ構造、アルゴリズム、計算量などのコンピュータサイエンスの基礎知識 - 保守性・テスト容易性・性能を考慮したソフトウェア設計・実装の実績 - 並行・並列処理およびネットワーク・通信プロトコルの基本的な理解 - チーム開発におけるデバッグ・コードレビューの経験 - プロダクション環境で稼働するソフトウェア開発における3年以上の実務経験 - 企画・設計からリリース、その後の運用まで、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を一貫して経験していること（1回以上） 【従事すべき業務の内容】 - 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 必須スキル # Planning AI Engineer 自動運転システムにおけるPlanning AIの開発・製品化を推進するエンジニアを募集いたします。 ## 【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。 Planning AI Engineerのポジションでは、自動運転システムの中核となる経路・行動計画（Planning）領域において、機械学習を活用したPlanning技術の開発から製品への適用までを担っていただきます。 現在、Planning AIの開発は研究開発から実用化・製品化のフェーズへと進んでおり、実際の交通環境における安全性、快適性、ロバスト性の向上が重要な課題となっています。 機械学習モデルの性能向上だけでなく、従来のPlanning技術との連携、実車での課題分析と改善、限られた車載計算資源でのリアルタイム処理など、製品として求められる品質を実現するための幅広い技術開発に取り組んでいただきます。 ## 【仕事内容】 - 自動運転車両における高性能かつロバストなPlanning AIの開発・改善 - 機械学習を活用した経路・行動計画アルゴリズムの設計・実装・最適化 - 実車走行データやシミュレーションを活用したPlanning AIの性能評価、課題分析および改善 - 多様な交通環境やエッジケースに対応するための安全性、快適性、ロバスト性の向上 - Planning AIと従来のPlanning・Controlモジュールとの連携および自動運転システムへの統合 - 車載ECUにおけるリアルタイム性、計算効率、安定性を考慮した最適化 - データ分析や評価結果に基づく継続的な性能改善と品質向上 - 最新の機械学習・自動運転技術の調査および製品への適用 - AutowareをはじめとするOSSへの技術貢献 ## 【チャレンジ・やりがい】 Planning AIは、自動運転車両の走行品質を左右する重要な技術領域です。 研究開発で培われた機械学習技術を実際の自動運転車両に適用し、複雑な交通環境において安全かつ快適に走行できるシステムへと進化させていくことが求められます。 実車で発生するさまざまな課題に対し、データ分析、アルゴリズムの改善、シミュレーションや実車評価を繰り返しながら、技術を製品として完成させていくことができるポジションです。 また、機械学習と従来のPlanning技術の双方を活用しながら、自動運転の実用化に直結する技術開発に携わることができます。 開発した技術をAutowareなどのオープンソースソフトウェアとして公開し、国内外の開発者や企業と連携しながら、自動運転技術の発展に貢献できることも大きな魅力です。 ## 【応募時の提出情報に関して】 該当する情報や実績がございましたら、応募フォーム（URL欄またはメッセージ欄）にご記載ください。 - GitHubのリンク - 自動運転、ロボティクス、機械学習に関連する開発実績 - 論文執筆、学会や講演会での発表・登壇経験 【ソフトウェア開発関連ポジションの方へ】 コンピュータサイエンス専攻の学位は必須ではありません。同等の実務経験があれば歓迎します。 - データ構造、アルゴリズム、計算量などのコンピュータサイエンスの基礎知識 - 保守性・テスト容易性・性能を考慮したソフトウェア設計・実装の実績 - 並行・並列処理およびネットワーク・通信プロトコルの基本的な理解 - チーム開発におけるデバッグ・コードレビューの経験 - プロダクション環境で稼働するソフトウェア開発における3年以上の実務経験 - 企画・設計からリリース、その後の運用まで、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を一貫して経験していること（1回以上） 【従事すべき業務の内容】 - 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 歓迎スキル - Kaggle等のコンテスト入賞経験 - 自動運転/ロボティクス分野での開発経験 - 自動車関連企業における認識技術開発経験 - OSS への貢献実績 - 10名以上のエンジニア組織またはプロジェクトチームのマネジメント経験 - 国内外の主要な技術カンファレンス、学会、または大規模な技術イベントでの登壇・発表実績 求める人物像 - 技術知識と経験に裏打ちされた責任のある意思決定ができる方 - 個々人としての生産性向上だけではなく、全体としての生産性向上を目指せる方 - 高い技術力を武器に、正確で素早い実装・評価の実現を目指す方 - 新しい技術知識を貪欲に学び続ける方 応募概要 給与 想定月収 / Estimated Monthly Salary：483,334円 ~ 1,375,000円 月額基本給 / Base Monthly Salary ：357,334円 ~ 1,017,000円 （固定残業手当を除く額/excluding fixed overtime pay） 固定残業手当 / Fixed Overtime Pay：時間外労働の有無に関わらず45時間分の時間外手当として 126,000円 ~ 358,000円を支給（45時間を超える時間外労働分、休日労働及び深夜労働分についての割増賃金は追加で支給 / A fixed overtime allowance of ¥126,000 ~ ¥358,000 will be paid, regardless of whether overtime is performed. Any overtime exceeding 45 hours, as well as holiday work and late-night work, will be paid separately as additional premium wages. 勤務地 （雇入れ直後 / Initial Assignment） 東京都品川区北品川一丁目12-10 ジャコムビル、東京都品川区北品川一丁目19-4 泉北品川ビル及び労働者の自宅 Jakom Building, 1-12-10 Kitashinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo, Izumi Kitashinagawa Building, 1-19-4 Kitashinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo, and Employee’s home （変更の範囲 / Potential Changes） 会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）/Any location designated by the company (including remote work locations) 就業の場所における受動喫煙を防止するための措置に関する事項：就業場所 全面禁煙 Smoking is prohibited at all work locations (completely smoke-free environment). 雇用形態 正社員（雇用期間の定め：なし）/Full-time employee (no fixed term of employment) 勤務体系 勤務時間 / Working Hours：フレックスタイム制/Flextime system applied （始業）午前6時00分 / Start: 6:00 AM （終業）午後10時00分 / End: 10:00 PM （所定労働時間 / Standard working hours）8時間/日 / 8 hours per day （休憩時間 / Break time）1時間 / 1 hour （所定労働時間を超える労働の有無 / Overtime）あり 休日：完全週休二日制（土曜日・日曜日）、国民の祝祭日 　　　夏期休暇：3日（7月～9月の間で各自取得） 　　　※当年7月8月入社の場合を除く 　　　年末年始：6日 ※元日を含み会社カレンダーによる 　　　【年間休日120日以上】 Holidays and Leave : Days off : Full five-day workweek with Saturdays, Sundays, and national holidays off Summer vacation : 3 days, to be taken individually between July and September(Excludes employees who join in July or August of the same year) Year-end and New Year holidays : 6 days, including New Year's Day, based on the company calendar Annual total : At least 120 days off per year 試用期間 あり(二か月) / Two months probation period 福利厚生 - 社会保険完備(厚生年金、健康保険、雇用保険、労災保険) - 通勤手当支給（社内規定に準ずる） - ライフサポート（育児休暇や介護休暇、時短勤務など） - 企業型確定拠出年金制度 - Social insurance coverage(Includes health insurance, employee pension (厚生年金), employment insurance, and workers’ compensation insurance) - Commuting allowance:Provided in accordance with company policy - Life support programs:Includes childcare leave, nursing care leave, and shortened working hours - Corporate Defined Contribution Pension Plan (401k-style plan): company-sponsored retirement savings plan