制御エンジニア

建設機械の自律運転を支える制御エンジニアとして、ブルドーザーなどを対象に実機データの収集計画からモデル構築、制御アルゴリズムの実装、検証までを担います。センサーやサンプリング周期、データパイプラインを設計し、収集データから状態空間モデルのA・B行列を推定・検証します。統計的フィッティングによるパラメータ最適化や、AGX Dynamics、NVIDIA IsaacSim、Gazeboなどの物理シミュレーターを使ったモデル精度の確認も行います。

MPC・NMPCを含む自律制御アルゴリズムの実装・調整、Q/R行列によるコスト関数の設計、Kalman Filter、EKF、UKFなどの状態推定モジュールの開発・改善にも取り組みます。実機検証では実験設計、データ収集、結果分析をリードし、制御実装の知見をチーム内で共有します。AIチームと協力して実験環境やデータ基盤を整備するなど、制御・AI・実機検証を横断する役割です。

必須条件は、状態方程式・観測方程式を含む状態空間モデルの理解と実装経験、LQR・LQGなどの最適制御の設計・実装経験、Kalman Filterなど状態推定の理論理解と実装経験です。C++による制御系・リアルタイム処理の実装経験、casadi・acados・scipyなどを用いたPythonでの制御実装、システム同定またはModel Estimationの実務経験（3年以上目安）、物理シミュレーターでの検証経験、ロボット・建機・自動車などでの実機制御経験、一般的な車両ダイナミクスの知識が求められます。

サンプリングベース制御、非線形MPC、CUDA・GPUによる高速化、強化学習とMPCの組み合わせ、ROS、MATLAB・Simscape、特殊環境での車両制御、技術内容の英語コミュニケーション経験は歓迎されます。雇用形態は正社員、給与は能力・経験により応相談です。勤務地は東京都港区六本木一丁目で、原則週2日の出社を含むハイブリッド勤務です。裁量労働制、年間休日128日、完全週休2日制（土日）・祝日、各種社会保険、通勤手当、時間外手当があります。試用期間は2か月です。