自動運転システムアーキテクト / Autonomous Driving Systems Architect

必須

• ロボティクス、自動車、組込み、その他実世界で動作するシステムにおけるソフトウェア設計・実装経験
• 複数コンポーネントの統合から、実機での動作検証・不具合解析までを主導した経験
• C、C++等によるシステムソフトウェア開発経験と、Linux上での開発・デバッグ能力
• 既存のC/C++・Pythonコードを読解し、必要な改修・統合を進められる能力
• 遅延、処理周期、並行処理、通信、計算資源の制約を踏まえた設計能力
• センサー処理、自己位置推定、機械学習推論、計画、制御のうち、少なくとも一領域の深い専門性と、隣接領域の担当者と設計を議論できる知見
• 複数チームの要求を整理し、技術的なトレードオフを説明して合意形成した経験

歓迎

• 自動運転・ADASの開発、実車評価経験
• 運転支援・自動運転基盤の理解・開発経験
• Rustの実務経験と、C/C++ライブラリやPythonコンポーネントとの連携経験
• Autoware、ROS 2等の理解・開発経験
• カメラ、LiDAR、GNSS、IMUの統合、時刻同期、キャリブレーションの経験
• GPU・車載SoC上での推論実行や性能最適化の経験
• CAN、車両インターフェース、MCU連携の開発経験
• SIL・HIL、ログ再生、CIによる自動検証の構築経験
• 車載・ロボティクス向けミドルウェアの要件定義、選定、性能評価、導入経験
• 機能安全・意図した機能の安全性に関する知識、または安全担当との協業経験
• 試作システムの課題を踏まえ、継続運用可能な基盤を構築した経験

求める人物像

• 個別コンポーネントの完成ではなく、システム全体として動くことに責任を持てる方
• 設計書だけで判断せず、自らコード・ログ・実機の挙動を確認できる方
• 各領域の専門性を尊重し、責任分界やインターフェースの曖昧さに向き合える方
• 短期の検証に必要な変更と、長期的に残す設計を区別し、現実的な構築の道筋を示せる方
• 安全を優先し、不確実性・未検証事項・懸念を隠さず共有できる方
• 自分の専門領域に閉じず、技術判断の根拠と知見を共有してチームの能力を高められる方

使用ツール

募集背景

• 自動運転開発において、認識・自己位置推定・計画・制御の各機能を改善するだけでは、実車で安定して動くシステムはつくれません。どのデータを、どの座標系・時刻・処理周期で受け渡すのか。計算資源や遅延の制約の中で、どう性能と安全性を確保するのか。領域間の接続とシステム全体の設計に向き合う必要があります。
• 自動運転システムの開発を継続的に進めるには、データ収集・学習・シミュレーション・実車検証を支える基盤を整備し、短期の検証と長期の設計を両立する必要があります。各チーム間で設計方針を共有し、実装の整合性を担保することが重要です。
• 本ポジションには、以下の2つを一気通貫でリードしていただきます。
• 1. センサーや車両状態の取得から自己位置推定、モデル推論、軌道生成・補正、車両制御までをつなぐ、車載システム全体のアーキテクチャ設計
• 2. 各機能をつなぐソフトウェアと共通基盤の設計・実装、および実車検証を含む開発・評価環境の構築
• 設計書の作成やチーム間の調整に留まらず、自ら実装・検証に取り組み、コード・ログ・実機の挙動を確認しながら統合上の課題を解決します。各領域の専門家と協働し、システム全体として動く状態をつくります。

ミッション

• センサー入力から車両制御までを一つの車載システムとして統合し、実車で検証・改善できる開発基盤をつくる。短期の実証開発と将来のL4運用を見据えた設計を両立し、技術判断とシステム統合をリードするとともに、自ら実装・検証も担う。**

車載システム全体のアーキテクチャ設計

• センサー・車両情報の取得、自己位置推定、計画、制御を担う各コンポーネントの責任分界とインターフェースの設計
• データ形式、座標系、時刻同期、処理周期、遅延許容値の定義と、領域間の整合性の確保
• 車載計算機・MCU間の役割分担、通信、計算資源の配分の設計
• 安全性・性能・開発速度・保守性のトレードオフの整理と、設計判断の文書化

L4を見据えたミドルウェアの選定・検証

• 関係担当と連携した、運行設計領域（ODD）・安全要求の整理と、車載ミドルウェアの要件への具体化
• 通信・プロセス間連携、実行管理、時刻同期、ログ・診断などを支える候補の調査・比較と、採用方針の策定
• リアルタイム性、遅延・ジッタ、障害検知・分離、再起動・縮退動作の評価と、車載計算機・MCUを含む構成との適合性の検証
• センサーSDK、推論ランタイム、既存のC/C++・Python資産との連携、保守性、ライセンス、長期サポートの評価
• 安全担当と連携した、機能安全等に必要な開発・検証の証跡、ツールチェーン・サポートの適合性の確認
• PoC・ベンチマーク・故障注入等による選定根拠の検証と、導入・構築計画の策定
• 特定のミドルウェアの採用だけでL4の安全性や認可が成立するとは捉えず、システム全体の要求・設計・検証との整合を確認します。

ハンズオンのシステム統合

• 接続部分・共通基盤の重要な実装とコードレビュー
• 実車ログを用いた、モデル・通信・実行基盤・制御をまたぐ不具合の原因切り分け
• 結合テスト、ログ再生、シミュレーション等による回帰検証の整備

開発・評価サイクルの整備

• データ収集と車載推論で共通化すべき処理の整理と、二重管理の抑制
• モデル・設定・ソフトウェアのバージョン追跡と、走行結果を再現できる仕組みの構築
• 専門チームと連携した、シミュレーションと実車評価の接続の改善

チーム横断の技術リード

• Vehicle、Planning、Ground Truth等の関係チームとの、改修優先度・担当範囲・インターフェースの合意形成
• 安全担当と連携した、異常検知・縮退動作・安全な停止等の要件の設計への反映
• 外部パートナーとの、車両・計算機・通信に関する技術要件の調整
• 技術判断・統合上の知見の文書化と、特定個人に依存しない開発基盤の構築

ポジションの魅力

• 自動運転を「個別の技術」から「動くシステム」へつなぐ役割**：センサー入力から車両制御までを横断し、各領域の成果が実車で成立するアーキテクチャと接続をつくります
• 設計と実装の両方に向き合う仕事**：方針策定に留まらず、自らコード・ログ・実機の挙動を確認し、システム統合の重要な課題を解決できます
• 実証と将来のL4運用をつなぐ基盤づくり**：短期の実証検証と、ミドルウェア・実行基盤・検証環境の長期設計を両立する挑戦です
• リアルアセットを持つnewmoならではの開発サイクル**：車両と現場のデータを活かし、データ収集・学習・シミュレーション・実車評価をつなぐ仕組みに取り組めます
• 専門性をシステム全体の価値へ広げる経験**：各領域の専門家と協働し、責任分界・技術判断・再現可能な検証の仕組みを立ち上げます