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要約求人票をもとにAIがまとめたものです
本ポジションでは、収集したデータの品質確認から認識モデルによるラベル付けまでを担います。特性の異なるセンサを統合した自己位置推定やセンサキャリブレーションを中心に、データ基盤・評価ループの構築、システム連携にも取り組みます。
応募資格
必須
- Localization / Calibration の実務経験 — 自己位置推定・センサキャリブレーションに関する実務経験（下記のいずれか）
次のいずれか
- GNSS / IMU 系（デッドレコニング、RTK / PPK）
- LiDAR 系（点群マッチング）
- Vision 系（Visual Odometry / Visual SLAM）
- 状態推定系（確率的な状態推定、フィルタ設計）
- キャリブレーション系（オフラインでのパラメータ推定、オンラインキャリブレーション）
- 実車データ解析の経験 — 実車・実機から取得したセンサデータ（カメラ / LiDAR / IMU / GNSS 等）を解析し、課題特定・改善につなげた経験
- 課題推進力 — 技術的な不確実性が高い課題に対して、自ら調査・仮説構築・実装・検証まで推進できる力
- 実装スキル — Python / C++ でのデータ処理・アルゴリズム実装経験
- 語学力 — 日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2 相当以上）
歓迎
- 自動運転車や自律移動ロボット（ドローンなど）の開発経験
- 認識（Perception）の実装経験
- 車載組込み環境での開発経験（Linux、リアルタイム性）
- FPGA や回路設計（Verilog / VHDL 等）の経験
- センサハードウェアの物理特性に関する知識、ケーブル配線や熱管理など実装レベルの課題への対応経験
求める人物像
- 当事者意識と実行力 — 課題や問題を指摘するだけでなく、必要であれば自ら泥臭く手を動かして改善・修正できる方
- 微細な変化への洞察力 — 単なる要素技術にとどまらず、ハードウェアの微細なノイズや環境変化に気づき、仮説検証を行える方
- コラボレーション — 未知の課題に対して、チームや別領域のエンジニアと協力しながら柔軟に解決策を探せる方
募集要項最終確認 9/25
- 職種
- IoTエンジニア
- 雇用形態
- 正社員または業務委託あり（3ヶ月）
- 給与
- 800〜2000万円/年
- 給与の詳細
- 給与 800万円〜2000万円※最終的にはスキルや経験に応じて決定します※ 一定職位以上には、ストックオプション制度を用意しています
- 勤務地
- Autonomy Garage Tokyo〒143-0006 東京都大田区平和島6丁目1番1号 東京流通センターA棟2F AE-2-7-2
- 働き方
- 出社ポリシー: 事業立ち上げフェイズにつき、原則週５日出社
- 勤務時間
- 裁量労働制またはフレックスタイム（コアタイム11:00-14:00）
- 休日・休暇
- 有給休暇慶弔休暇出産育児休暇産前産後休暇看護/介護休暇夏季休暇Welcome休暇Sick Leave
- 福利厚生
- ※ 一定職位以上には、ストックオプション制度を用意していますマイカー通勤制度
- 社会保険
- 完備（健康保険、厚生年金、雇用保険、労災保険）
- 受動喫煙対策
- 受動喫煙対策:屋内全面禁煙
- 掲載日
- 2026/09/15 03:11（14日前）
- 最終確認
- 2026/09/25 22:09（4日前）
仕事内容
募集背景
newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」に向けて、自社での自動運転ソフトウェア開発を進めています。
E2Eモデルの性能は、学習に使う正解データ（Ground Truth）の質で決まります。
正解データを作ることを専門チームの役割と位置づけ、チーム名も Ground Truth としています。
品質を上げるには領域をまたいだ連携が欠かせないため、Localization と Perception のエンジニアが同じチームに所属しています。工程全体が共通の責任で、Ground Truthを作るという一つの目標に向かって動いていただきます。
その中で本ポジションが担うのは、収集したデータの品質確認から、認識モデルによるラベル付けまでです。
3つの条件
品質の悪いデータが混ざったままだと、そこから作る正解データも信用できません。
入力の品質を上げきっても認識の精度は100%にならず、誤検出と見逃しのトレードオフを取りながら精度を上げていくことになります。
人手のアノテーションを増やし続けるやり方では、毎日溜まるデータの量に追いつきません。
この3つを同時に満たす方法を考えて実行していただきます。
業務内容
※すべてを担当する必要はなく、強みを軸に周辺領域へ越境しながら開発いただきます。
特性の異なるセンサ（GNSS / IMU / LiDAR / カメラ / 車輪速）を統合した自己位置推定の設計・実装・改善
状態推定・フィルタ設計、誤差モデリング、出力する位置・姿勢の信頼度の設計
位置推定の入力を揃えるためのキャリブレーション（内部・外部パラメータ推定）、座標変換、時刻同期の設計・改善
実車で発生するノイズ・熱・アンテナ特性などを踏まえた補正ロジックの改善
センサデータの品質評価と仕様策定
物理特性や信号ノイズを考慮したデータ仕様・入力表現（Representation）の設計
下流モデル（E2Eモデル、Planning等）が扱いやすい、堅牢なデータ処理パイプラインの構築・改善
難例（Hard Example）抽出、評価データ整備などの改善ループ構築
実車ログ解析・失敗事例分析による精度・データ品質の継続的フィードバック
シミュレーションでは見えない"実世界のふるまい"を読み解く評価プロセスの設計
Planningとのインターフェース設計
E2Eモデル学習時の入力設計
実車・シミュレーションを含めた評価基盤との連携
ポジションの魅力
論文で出たばかりの手法の再現から専用ハードウェアの開発まで、いまの技術スタックや既存の OSS でできる範囲に合わせる必要はありません。
自社でタクシー事業を運行しているため、生の実車データが毎日蓄積されます。どんなセンサをいくつ、どこに付けるかまで自分たちで決められるので、集めたデータで改善し、実車で確かめるところまでを自分たちの判断だけで進められます。
大規模なフリートを運用する前提があるため、車両が増えても人手を増やさずに回す必要があります。キャリブレーションや点検のオペレーションを、ソフトウェアに限らず設備まで含めて見直し、作業時間と精度を同時に改善できます。
自車の位置・姿勢の推定結果は、E2E モデルの学習データを作る土台になります。軌跡の質がそのまま学習データの質に効くため、ML エンジニアと連携しながら「モデルが本当に必要とする精度と速さは何か」に踏み込んで開発できます。
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