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Optimal Control Engineer/最適制御エンジニア
- 勤務地
- 東京都大田区
- 休日
- 有給休暇
- 雇用形態
- 正社員
- 週5日 出社
- 車通勤可
どんな仕事かAIによる生成
E2E自動運転モデルの出力に対し、安全制約を満たす軌道修正・制御を行う最適制御アルゴリズムを開発するポジションです。車両運動モデルの構築、モデル改善への貢献、シミュレーション評価に加え、量産車での検証・チューニングを担います。
この求人に応募
応募資格
必須
歓迎
求める人物像
- newmoの大事にしている以下のコンピーテンシーを体現できる方
- 持続的改革を実行するための精神（Grit)
- 自走力
- 誠実さ
- チームへの信頼、貢献
- 熱意
- ステイクホルダーへのリスペクト
- 高い目標意識
- リスクと安全のバランスを取る力
募集要項最終確認 10/16
- 職種
- システムエンジニア（SE・SIer）
- 雇用形態
- 正社員あり（3ヶ月）
- 給与
- 800〜1800万円/年
- 給与の詳細
- 給与 800万円〜1800万円※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）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
- 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一定職位以上にはストックオプション制度があり、事業成長に応じたアップサイドを狙えます。マイカー通勤制度
- 社会保険
- 加入保険: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
- 2026/07/03 22:22（106日前）
- 最終確認
- 2026/10/16 21:02（1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」を目指し、E2E自動運転モデルの内製開発を進めています。
- モデルの学習・改善はこれまでプランニング（計画）側を中心に進んできましたが、そのモデルにどう「制御」を追従させるか、学習に入れるべきデータをどう選定するか、そして制御起点で自動運転全体を改善するための情報連携をどう作るかが、次のフェーズの課題です。
- E2Eモデルの出力を車両で安全に実行するには、車両ダイナミクスや安全制約を数理的に扱う仕組みが必要であり、最適制御アルゴリズムの設計から実装までを担うエンジニアを募集します。
業務内容
- E2E自動運転モデルの出力に対して、安全制約を満たす軌道修正・制御を行う最適制御アルゴリズムの開発
- 車両ダイナミクスと安全制約を考慮した最適制御アルゴリズム（MPC等）の設計・実装
- E2Eモデル出力に対する安全フィルタ・軌道修正ロジックの開発
- 車両運動モデルの構築と制御・最適化問題の定式化
- 学習用データの選定・評価指標の設計など、制御起点でのモデル改善への貢献
- シミュレーション評価、ロバスト性評価、計算効率の改善
- 量産車を制御対象として、実車での検証・チューニング
現状の技術ステージとこのポジションに期待するブレイクスルー
- newmo Autonomyでは、E2Eモデルの学習・改善はプランニング（計画）側を中心に進んできました。一方で、そのモデルの判断に車両制御をどう追従させるか、学習にフィードバックすべきデータをどう選び取るか、という「制御起点での自動運転改善ループ」はこれから作り込むフェーズです。
- また、MPC等の最適制御手法を実際に公道を走る量産車に実装するという取り組み自体、業界的にもごく最近になって現実的になってきた領域です。大手OEMでは今なお職人的なPIDチューニングが中心になっている中、newmoでは最新の数理最適化手法を実車に落とし込む機会があります。
- 量産車を制御対象として直接触れる環境があるため、OEM等で実車テストの勘所（何を、どこから、どの順番で検証すべきか）を培った方の知見が大きく活きるポジションです。
ポジションの魅力
- 難易度が高い社会課題の解決
- 「自動運転タクシー」という極めて安全性が求められるプロダクトにおいて、技術的に非常にハードルの高い課題に挑み、社会実装するやりがいがあります。
- E2E自動運転と最適制御の接点をつくる役割
- ニューラルネットワークの出力に対して物理的な安全性を保証するという、E2E時代ならではの制御課題に数理的アプローチで挑めます。
- 論文・研究を実車に落とし込む機会
- MPC等、大手企業や研究では検証止まりになりがちな最適制御手法を、実際に公道を走るタクシーに実装し、社会実装インパクトに変える機会があります。
- モジュール分業を越えた、一気通貫の裁量
- 自分が定式化した最適化問題に基づく制御が、シミュレーションや実車で動作する様子を確認できます。立ち上げフェーズのため、数理モデルから実装、実車検証まで大きな裁量を持って取り組めます。
- 経済的アップサイド
- 一定職位以上にはストックオプション制度があり、事業成長に応じたアップサイドを狙えます。
この求人は、newmo株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト
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