Perception Model Deployment&Integration

募集停止

フルスタックエンジニア

Perception Model Deployment&Integration

株式会社T2

株式会社T2

AI要約(β)

未来の物流を変革するフルスタックエンジニアを募集。年収600万〜2000万円、フルリモート可能な柔軟な働き方で、Lv4自動運転トラックの開発に挑戦。C++を駆使し、Camera・LiDAR・Radarを用いた3次元物体検出器の開発をリード。自動運転技術で物流危機を解決し、社会に貢献するチームの一員として、あなたの技術力を発揮してください。共に未来の物流インフラを築き上げましょう。挑戦を歓迎します。

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

給与・報酬

年収 600万円 ~ 2,000万円

稼働時間

96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)

雇用形態

業務委託

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

株式会社T2は自動運転技術を活用した物流サービスを提供することにより、2024 年問題を始めとする物流危機という社会課題の解決に寄与し、物流インフラの維持・向上に貢献することを目指しております。

お願いする業務

トラックを用いたレベル4自動運転システムの開発を担います。自動運転は周囲の環境を高精度に認識し安全かつ快適な走行経路に車両を導くというタスクです。様々な技術的チャレンジがあり、機械学習、数理最適化、シミュレーション、組み込みシステムなど幅広い分野で人材を募集しています。

Perception チームでは現在 Camera・LiDAR・Radar を用いたマルチモーダル3次元物体検出器を開発しており、開発したモデルは既に実車両にデプロイされ、公道走行に用いられております。T2ではデータ収集、アノテーションパイプライン、モデル開発、デプロイまで全て内製で開発しており、機械学習インフラにも投資がされております。

本チームではこの3次元物体検出器にトラッキング・Predictionおよび周辺環境認識含めた機能の開発を担っています。このポジションでは、特に車載のエッジデバイス上でこれらの機能を実現する高品質・高効率なソフトウェアコンポーネントの設計・開発・評価に携わっていただきます。

開発環境/技術スタック
言語

C/C++ (14/17) python

ミドルウェア、フレームワーク

CUDA / Eigen / OpenCV / TensorRT / ONNX

OS

ubuntu

その他

Slack / Git / GitHub Copilot / JIRA / Confluence

勤務地

会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

募集要項

概要

求人情報をご覧いただくには会員登録が必要になります

メールアドレスで登録する

雇用形態

業務委託

給与・報酬

年収 600万円 ~ 2,000万円

稼働時間

96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)

出社頻度

相談の上決定する

必須スキル/経験

  • データ構造・アルゴリズムなどのコンピュータサイエンスの基礎知識
  • コンピュータビジョン、特に3次元幾何に関する専門知識と実装経験
  • マルチスレッドプログラミングに関する知識と実装経験
  • 学習済みモデルをエッジデバイスにデプロイするワークフローに関する知識、およびその過程で必要なフレームワークやツールの利用経験
  • コンピュータアーキテクチャに関する基礎知識を有し、エッジデバイス上でのボトルネック解析や高速化を実施するスキル
  • 効率的で高品質なC++コードを設計・実装・テストする技術
  • ビジネスレベルの日本語

歓迎スキル/経験

  • コンピュータビジョン、ロボティクス関連分野における修士または博士号
  • 2D/3D object detection, monocular/multi-view depth estimation, BEV perception などの分野に関する専門知識と実装経験
  • LiDAR/radar/camera などのセンサーに関する専門知識
  • End-to-End 自動運転に関する専門知識
  • シミュレータを利用した性能検証経験
  • ROSなどのモジュールベースのフレームワークを用いたアプリケーション開発の経験

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

C++指定なし必須
ROS指定なし歓迎

一緒に働くメンバー

  • 辻勇気

    辻勇気

    技術開発本部

    株式会社T2で技術開発本部長をしている辻です。 レベル4自動運転トラックを活用した幹線輸送サービスを提供を目指しております。 会社紹介資料: https://speakerdeck.com/t2auto/t2-companydeck 前職は、Preferred NetworkというAIスタートアップで自律移動ロボット開発のテックリード、T2の前身となるPoCプロジェクトの立ち上げに携わりました。

サービス内容の詳細

Lv4自動運転トラックによる幹線輸送サービスでドライバー不足を解消する T2 は自動運転技術を活用した物流サービスを提供することにより、2024 年問題を始めとする物流危機という社会課題の解決に寄与し、物流インフラの維持・向上に貢献することを目指しております。

選考フロー

  1. 書類選考
  2. カジュアル面談
  3. コーディングテスト
  4. 1次面接
  5. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

同じポジションの求人

おすすめのイベント

もっと見る
  • ISUCON本著者 金子氏による Offers 公開パフォーマンスレビュー キャッシュは敵か味方か?

    開催前

    ISUCON本著者 金子氏による Offers 公開パフォーマンスレビュー キャッシュは敵か味方か?

    パフォーマンス・チューニングは、Webサービスの成長とともに避けて通れないテーマです。中でも「キャッシュ」は有効な手段の一つですが、設計や運用を誤るとデータ不整合やメンテナンス負荷の増大につながる可能性もあります。 「パフォーマンス・チューニングといえば、まずDBやアプリケーションロジックの改善が語られることが多いが、キャッシュはどのタイミングで検討すべきなのか?」 「実務で触れる機会が少なく、方法論を体系的に理解できていない」 ——こうした悩みの声は、現場のエンジニアから数多く寄せられています。 本イベントでは、『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』にてキャッシュの章を執筆され、ご自身でもキャッシュライブラリを実装されている金子達哉氏をお迎えします。 今回は特別に、Offersの実サービス( offers.jp/jobs )を題材とした公開パフォーマンスレビューを実施します。 実際のサービスを見ながら、「キャッシュを使うべき場所・使うべきでない場所」をどのように判断するのか、その検討プロセスを公開でお届けします。 👇ISUCON概要はこちら https://isucon.net/ 👇『達人が教えるWebパフォーマンスチューニング〜ISUCONから学ぶ高速化の実践〜』はこちら https://gihyo.jp/book/2022/978-4-297-12846-3

  • ハッカソン優勝者はこう使うのか!「Everything Claude Code」から学ぶ 基本と実践

    開催終了

    ハッカソン優勝者はこう使うのか!「Everything Claude Code」から学ぶ 基本と実践

    昨今の開発現場において、Claude CodeをはじめとするAIコーディングエージェントの利用は急速に普及しています。一方で、進化のスピードが非常に速く、「全ての機能を把握し、実戦レベルで使いこなす」ことに壁を感じているエンジニアの方も少なくありません。 そうした中、Anthropic主催のハッカソンでも活用された「everything-claude-code」リポジトリがSNS上で大きな話題となりました。Claude Codeのベストプラクティスが網羅的にまとめられた注目のリソースですが、一定の前提知識がないと読み解くのが難しい側面もあります。 そこで、本イベントでは、RevenueCat Shipaton 2025に入賞し、Claude Codeの機能検証・解説を精力的に発信されているOikon氏をお迎えし、「everything-claude-code」を題材にClaude Codeの基本機能と実践的な活用法を紐解きます。 前半では、Claude Codeの基本機能を押さえたうえで「everything-claude-code」の全体像について解説します。 後半のディスカッションでは、実際の画面をご覧いただきながら「everything-claude-code」リポジトリを参照し、手元の環境でいくつかのコードを動かすデモを通じて、より具体的な活用法を深ぼっていきます。 Claude Codeを触り始めたばかりの方から、もっと使いこなしたい方まで、幅広いエンジニアのご参加をお待ちしています。 ↓「everything-claude-code」リポジトリはこちら https://github.com/affaan-m/everything-claude-code

    開催日:

    2026年3月17日(火)12:00~13:00

  • React 19、コンポーネント設計どう変わった?〜うひょさんに聞く最新 実務Tips〜

    アーカイブ公開中

    React 19、コンポーネント設計どう変わった?〜うひょさんに聞く最新 実務Tips〜

    前回「LT&ディスカッション5ラウンド!うひょさん・よしこさんと改めて考えるReactコンポーネント設計」( https://offers.connpass.com/event/298939/ )のイベント開催から約2年が経過し、その間にReactやNext.jsは大きく進化してきました。Server ComponentsやSuspense、新しい非同期処理のAPIの登場などにより、パフォーマンスや表現力は向上した一方で、コンポーネント設計は以前にも増して複雑になりやすい状況になっています。 またAIの登場により、設計部分の重要性は、以前にも増して高まっていると感じており、AIライクとヒューマンライクのどちらに寄せるべきなのかの判断も難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。 そこで本イベントでは、うひょ氏をお招きし、「今、現場で採用すべきコンポーネント設計のベストプラクティス」を実務経験をもとに解説していただきます。 迷いなく設計判断ができるようになるための指針を、持ち帰れるイベントです。ぜひご参加ください。

    開催日:

    2026年2月18日(水)19:00~20:00

  • MIXI×ユーザベース アプリエンジニアのための「AI×SRE」入門 〜障害対応・ログ解析を楽にする実践Tips〜

    アーカイブ公開中

    MIXI×ユーザベース アプリエンジニアのための「AI×SRE」入門 〜障害対応・ログ解析を楽にする実践Tips〜

    「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか? 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。

    開催日:

    2026年1月21日(水)19:00~20:15

  • なぜRemix 3はReactを離れたのか -Web標準とAI時代に最適化された新アーキテクチャ

    アーカイブ公開中

    なぜRemix 3はReactを離れたのか -Web標準とAI時代に最適化された新アーキテクチャ

    2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか?Web標準に回帰することで何が変わるのか?そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか? 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction

    開催日:

    2026年1月14日(水)19:00~20:15

転職に役立つノウハウ

もっと見る