00_08 Vehicle Control Engineer/車両制御エンジニア | 自動運転開発室
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00_08 Vehicle Control Engineer/車両制御エンジニア | 自動運転開発室
仕事概要
**newmoのミッション**私たち newmo(ニューモ)は、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げ、フィジカルAI(End-to-End自動運転モデルなど)と大規模なリアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計する次世代のモビリティテックカンパニーです。
私たちは、既存のタクシー・ハイヤーの運行エコシステムを最先端のテクノロジーで全レイヤーにわたりアップデートし、少子高齢化や人手不足に起因する地域交通の縮小という社会課題に対し、デジタルとリアルアセットの双方を統括する自社内製技術をもって、新たな"移動のかたち"をつくり続けています。
私たちの真の強みは、自社フリートから得られるエッジデータと走行・安全データを、内製化された自動運転パイプラインへ高速フィードバックする「リアルアセット・データ直結型」の稀有なAI開発エコシステムにあります。
さらに、経済産業省・NEDO「GENIAC」への採択、堺市での国家プロジェクトへの参画、自動運転ソフトウェアをリードする企業との協業など、多くのパートナーとともに挑戦を加速。日本特有の環境に対応したAI基盤モデルの社会実装をリードしていきます。
現在、私たちは2028年の自動運転レベル4商用化を見据え、自社システムの内製開発(newmo Autonomy)を本格始動しました。
狙うのは、従来の認識・予測・計画を切り離したルールベースのモジュール型にとらわれない、センサー入力から直接車両を制御する最先端の「End-to-End自動運転モデル」の開発です。
安全性と技術革新を究極のレベルで両立し、社会実装へ導く。この難易度の高い社会課題に、初期コアメンバーとして共に挑んでくれる方を募集いたします。
**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、End-to-End(E2E)自動運転モデルの内製開発を進めています。
E2Eモデル(Optimal Controlレイヤー)が出力する「最適な走行方法」(目標軌道、目標舵角・加減速など)を、実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発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を、実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発
- E2E/MPCレイヤーが出力する制御目標値(軌道追従、目標舵角・加減速等)を、実車で安全に実現する制御器の設計・実装
- PID、LQR等の低レイヤー制御を含む、車両アクチュエータレベルでの制御ロジック開発
- 車両の物理特性・アクチュエータ制約を考慮した制御ロジックの開発、および車両アーキテクチャ自体の設計への関与
- シミュレーション・実車評価を通じた制御性能の改善
- ニューラルネットワーク(E2Eモデル)の出力と、物理世界の実行層をつなぐ、E2E時代ならではの制御アーキテクチャの構築
**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では現在、E2Eモデル側(Optimal Controlレイヤー)の学習・改善を進めていますが、その出力を実車で安全かつ滑らかに実行する「最後の1マイル」である車両制御レイヤーは、これから作り込むフェーズです。
ここが弱いと、どれだけモデル側の判断が優れていても、実車での乗り心地・安全性・介入率に直結してしまいます。E2Eの意思決定を「絵に描いた餅」で終わらせず実車に落とし込む、まさにこのポジションが担う役割です。
立ち上げフェーズのため、既存の制御アーキテクチャを踏襲するのではなく、ゼロから設計に関わっていただくことになります。
**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 × 制御工学の融合領域
- ニューラルネットワークの出力を物理世界で安全に実行するという、E2E時代ならではの新しい制御課題に取り組めます。
- モジュール分業を越えた、一気通貫の裁量
- 大企業やTier1では「制御レイヤーの一部」しか担当できないことが多い中、制御理論から実車検証、車両アーキテクチャ設計まで、立ち上げフェーズならではの大きな裁量を持って関われます。
- 論文・研究を実車に落とし込む機会
- MPCやLQRなど、研究や大企業では検証止まりになりがちな制御手法を、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。
- 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。
**参考情報**
- newmo CTOが語る、自動運転の今と未来予測〜フィジカルAI・山の登り方・偶然と制約〜
- newmo 技術ブログ
- newmo、シリーズA総額で179億円の調達を完了。累計調達金額は199億円に到達、自動運転タクシーへ本格参入
必須スキル
**newmoのミッション**私たち newmo(ニューモ)は、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げ、フィジカルAI(End-to-End自動運転モデルなど)と大規模なリアルアセットを統合し、日本の移動インフラを根本から再設計する次世代のモビリティテックカンパニーです。
私たちは、既存のタクシー・ハイヤーの運行エコシステムを最先端のテクノロジーで全レイヤーにわたりアップデートし、少子高齢化や人手不足に起因する地域交通の縮小という社会課題に対し、デジタルとリアルアセットの双方を統括する自社内製技術をもって、新たな"移動のかたち"をつくり続けています。
私たちの真の強みは、自社フリートから得られるエッジデータと走行・安全データを、内製化された自動運転パイプラインへ高速フィードバックする「リアルアセット・データ直結型」の稀有なAI開発エコシステムにあります。
さらに、経済産業省・NEDO「GENIAC」への採択、堺市での国家プロジェクトへの参画、自動運転ソフトウェアをリードする企業との協業など、多くのパートナーとともに挑戦を加速。日本特有の環境に対応したAI基盤モデルの社会実装をリードしていきます。
現在、私たちは2028年の自動運転レベル4商用化を見据え、自社システムの内製開発(newmo Autonomy)を本格始動しました。
狙うのは、従来の認識・予測・計画を切り離したルールベースのモジュール型にとらわれない、センサー入力から直接車両を制御する最先端の「End-to-End自動運転モデル」の開発です。
安全性と技術革新を究極のレベルで両立し、社会実装へ導く。この難易度の高い社会課題に、初期コアメンバーとして共に挑んでくれる方を募集いたします。
**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、End-to-End(E2E)自動運転モデルの内製開発を進めています。
E2Eモデル(Optimal Controlレイヤー)が出力する「最適な走行方法」(目標軌道、目標舵角・加減速など)を、実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発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を、実車で安全かつ快適に実行するための車両制御システムの開発
- E2E/MPCレイヤーが出力する制御目標値(軌道追従、目標舵角・加減速等)を、実車で安全に実現する制御器の設計・実装
- PID、LQR等の低レイヤー制御を含む、車両アクチュエータレベルでの制御ロジック開発
- 車両の物理特性・アクチュエータ制約を考慮した制御ロジックの開発、および車両アーキテクチャ自体の設計への関与
- シミュレーション・実車評価を通じた制御性能の改善
- ニューラルネットワーク(E2Eモデル)の出力と、物理世界の実行層をつなぐ、E2E時代ならではの制御アーキテクチャの構築
**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では現在、E2Eモデル側(Optimal Controlレイヤー)の学習・改善を進めていますが、その出力を実車で安全かつ滑らかに実行する「最後の1マイル」である車両制御レイヤーは、これから作り込むフェーズです。
ここが弱いと、どれだけモデル側の判断が優れていても、実車での乗り心地・安全性・介入率に直結してしまいます。E2Eの意思決定を「絵に描いた餅」で終わらせず実車に落とし込む、まさにこのポジションが担う役割です。
立ち上げフェーズのため、既存の制御アーキテクチャを踏襲するのではなく、ゼロから設計に関わっていただくことになります。
**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 × 制御工学の融合領域
- ニューラルネットワークの出力を物理世界で安全に実行するという、E2E時代ならではの新しい制御課題に取り組めます。
- モジュール分業を越えた、一気通貫の裁量
- 大企業やTier1では「制御レイヤーの一部」しか担当できないことが多い中、制御理論から実車検証、車両アーキテクチャ設計まで、立ち上げフェーズならではの大きな裁量を持って関われます。
- 論文・研究を実車に落とし込む機会
- MPCやLQRなど、研究や大企業では検証止まりになりがちな制御手法を、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。
- 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。
**参考情報**
- newmo CTOが語る、自動運転の今と未来予測〜フィジカルAI・山の登り方・偶然と制約〜
- newmo 技術ブログ
- newmo、シリーズA総額で179億円の調達を完了。累計調達金額は199億円に到達、自動運転タクシーへ本格参入
歓迎スキル
- 自動運転・ADAS・ロボティクスの制御開発経験- MPC、LQR等のモデルベース制御の実装経験
- CAN通信、Drive-by-Wire、車載ネットワークの実装経験
- ROS/ROS2 を用いた開発経験
- MATLAB/Simulink を用いた制御設計・シミュレーション経験
- Python を用いたデータ解析・シミュレーション経験
- 機械工学、制御工学、電気工学、航空宇宙工学、ロボティクス等の修士号以上
求める人物像
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
応募概要
給与
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
雇用形態
正社員または業務委託勤務体系
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
試用期間
あり(3ヶ月)福利厚生
福利厚生: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:屋内全面禁煙
マイカー通勤制度