1_10 Simulation Engineer(Closed-Loopシミュレータ) | 自動運転開発室

• 1_10 Simulation Engineer(Closed-Loopシミュレータ) | 自動運転開発室
• 仕事概要
• ◆newmoのミッション◆
• newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。
• タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。
• 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。
• newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い"移動のかたち"をつくり続けています。
• ◆募集背景◆
• newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」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。
• 学習ベースの自動運転モデルを継続的に改善していくには、実車評価だけでなく、同じ状況を何度でも再現しながら高速に仮説検証できるシミュレーション環境が不可欠です。
• 特に今後は、実世界に近い見え方と挙動を再現できるPhoto-RealisticかつClosed-Loopシミュレータを自社で立ち上げ、モデル開発の改善サイクルを大きく前進させたいと考えています。
• 3D Gaussian SplattingやNeural Renderingをはじめとする新しい表現技術を活用しながら、研究要素の強いテーマを実用的な開発基盤へ落とし込んでいくことがこのポジションのミッションです。
• この領域はまだ確立されたアーキテクチャやベストプラクティスが少なく、各社が試行錯誤しているフェーズです。そのためnewmoでは、技術選定からアーキテクチャ設計、プロトタイピング、実運用に向けた改善までをリードし、次世代シミュレーション基盤をゼロから形にしていくSimulation Engineerを募集します。
• ◆業務内容◆
• Photo-Realistic Closed-Loopシミュレータの立ち上げをリードしていただきます。

• 走行ログから3D Gaussian Splatting等を用いて都市環境を再構成し、E2Eモデルをclosed-loopで評価できるパイプラインの設計・構築
• LiDAR点群を含むマルチセンサー入力のシミュレーション手法の調査・プロトタイピング
• レンダリング品質とsim-to-realギャップの定量評価手法の確立
• MLエンジニアと連携した、E2Eモデルの弱点分析に基づくシナリオの再現とclosed-loop評価を組み合わせた実験サイクルの推進
• 中長期的なシミュレーション基盤のロードマップ策定、およびチーム内での技術リード

◆ポジションの魅力◆

• Photo-RealisticかつMulti-SensorなClosed-Loopシミュレータの立ち上げに中核メンバーとして関われる
• 見た目のリアリティだけでなく、LiDARを含むセンサー入力をどう再現するかまで踏み込む、技術的難易度の高いテーマに取り組めます
• 先端的な表現技術を、実用的な開発基盤へと発展させられる
• 3D Gaussian SplattingやNeural Renderingを研究的な検証にとどめず、モデルの評価・改善サイクルの中で継続的に活用される基盤として構築できます
• 自社の自動運転タクシー開発に直結するシミュレーション基盤を主導できる
• newmoの自動運転モデルやセンサー構成を前提に、どの入力をどの精度で再現すべきか、どこまでをシミュレーションで担うべきかといった根本設計に関わることができます。研究用の実験環境ではなく、実際の開発競争力につながる基盤を形にしていくポジションです

• 必須スキル
• ◆newmoのミッション◆
• newmoは、「移動で地域をカラフルに。」をミッションに掲げるモビリティスタートアップです。
• タクシーやハイヤーなど、これまで地域の移動を支えてきた仕組みをアップデートし、誰もが安心して移動できる社会をつくっていきます。
• 地域によっては公共交通が減り、移動が不便になりつつあります。一方で都市部では、業務の煩雑さや人手不足といった課題が残っています。
• newmoは、こうした現場の課題に真正面から向き合い、テクノロジーを使ってより良い"移動のかたち"をつくり続けています。
• ◆募集背景◆
• newmoでは「自動運転タクシーサービスの社会実装」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。
• 学習ベースの自動運転モデルを継続的に改善していくには、実車評価だけでなく、同じ状況を何度でも再現しながら高速に仮説検証できるシミュレーション環境が不可欠です。
• 特に今後は、実世界に近い見え方と挙動を再現できるPhoto-RealisticかつClosed-Loopシミュレータを自社で立ち上げ、モデル開発の改善サイクルを大きく前進させたいと考えています。
• 3D Gaussian SplattingやNeural Renderingをはじめとする新しい表現技術を活用しながら、研究要素の強いテーマを実用的な開発基盤へ落とし込んでいくことがこのポジションのミッションです。
• この領域はまだ確立されたアーキテクチャやベストプラクティスが少なく、各社が試行錯誤しているフェーズです。そのためnewmoでは、技術選定からアーキテクチャ設計、プロトタイピング、実運用に向けた改善までをリードし、次世代シミュレーション基盤をゼロから形にしていくSimulation Engineerを募集します。
• ◆業務内容◆
• Photo-Realistic Closed-Loopシミュレータの立ち上げをリードしていただきます。

• 走行ログから3D Gaussian Splatting等を用いて都市環境を再構成し、E2Eモデルをclosed-loopで評価できるパイプラインの設計・構築
• LiDAR点群を含むマルチセンサー入力のシミュレーション手法の調査・プロトタイピング
• レンダリング品質とsim-to-realギャップの定量評価手法の確立
• MLエンジニアと連携した、E2Eモデルの弱点分析に基づくシナリオの再現とclosed-loop評価を組み合わせた実験サイクルの推進
• 中長期的なシミュレーション基盤のロードマップ策定、およびチーム内での技術リード

◆ポジションの魅力◆

• Photo-RealisticかつMulti-SensorなClosed-Loopシミュレータの立ち上げに中核メンバーとして関われる
• 見た目のリアリティだけでなく、LiDARを含むセンサー入力をどう再現するかまで踏み込む、技術的難易度の高いテーマに取り組めます
• 先端的な表現技術を、実用的な開発基盤へと発展させられる
• 3D Gaussian SplattingやNeural Renderingを研究的な検証にとどめず、モデルの評価・改善サイクルの中で継続的に活用される基盤として構築できます
• 自社の自動運転タクシー開発に直結するシミュレーション基盤を主導できる
• newmoの自動運転モデルやセンサー構成を前提に、どの入力をどの精度で再現すべきか、どこまでをシミュレーションで担うべきかといった根本設計に関わることができます。研究用の実験環境ではなく、実際の開発競争力につながる基盤を形にしていくポジションです

歓迎スキル

• 3D Gaussian Splatting / NeRF などのNeural Rendering技術の研究・開発経験
• カメラ、LiDAR、レーダーなどのセンサーシミュレーション経験
• 車両ダイナミクス、物理シミュレーション、物理ベースレンダリングの知識
• 自動運転 / ロボティクス分野におけるシミュレーション開発経験
• 機械学習モデルの評価、エラー分析、可視化に関する経験
• エンジニアリングチームのリードまたはメンタリング経験

• 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〜3000万円
• ※最終的にはスキルや経験に応じて決定します
• 勤務地
• 東京都大田区平和島6-1-1
• 東京流通センター物流A棟
• 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