Woven CityのVision AIチームで、コンピュータビジョンと深層学習を用いた空間知能の研究開発を担います。物理環境の理解や人と機械の相互作用に関するアルゴリズムを試作し、Web、モバイル、ロボットなどに対応する実用システムへ発展させます。研究成果の発表や論文投稿にも取り組みます。
この求人について
自動運転ソフトウェアの評価と検証に使用するSIL（Software-in-the-Loop）環境の開発を担うポジションです。勤務地は東京都中央区です。対象となる基盤はClosedSILSとOpenSILSの2種類で、シミュレーションの精度、実車環境の再現性、処理性能を高める開発が中心となります。
ClosedSILSでは、シミュレーターを自動運転ソフトウェアとリアルタイムに接続し、相互のフィードバックを利用して検証を行います。車両のダイナミクスや制御ロジックを動的に評価できるよう、シミュレーションモデルの精度向上に取り組みます。また、シミュレーションから出力される信号を実車の挙動と正確に対応させるための技術も開発します。処理を高速化するため、計算方法の最適化や負荷を減らす工夫も対象です。
OpenSILSは、実車走行で取得したログデータを用いて、ソフトウェアの挙動をオフラインで確認するための環境です。実車で発生する通信の遅れや、CPU負荷に起因する処理遅延を仮想環境上で再現することが重要になります。記録されたログをそのまま再生するのではなく、実車での負荷状態や処理タイミングを考慮して補正を加え、実際の走行時に近い条件を再現します。これにより、走行中に発生した問題の原因を効率的に調べ、ソフトウェアの改善につなげます。
両環境に共通するテーマは、リアルタイム性を含む処理速度の向上です。シミュレーションをより効率的に実行できるテスト基盤を整え、ソフトウェア開発における評価の速度と精度を高めます。シミュレーション技術と実車データの解析を組み合わせ、自動運転技術の安全性と信頼性に関わる課題の解決を支援する役割です。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。
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