【当事業部の役割】
「SUBARU Lab」は、SUBARUの車のあらゆる道路での安全性を高めていく事を目的に、2020年12月に新たに渋谷の地にオープンしました。
SUBARUのコアテクノロジーであるアイサイトのステレオカメラの画像認識に、AIをはじめとした最先端技術を融合していく事で新たな技術革新を生み出していきます。
新しい技術を世の中に役立てたいといった方、技術を進化させることに喜びを感じられるような方に、チームに加わっていただけることを期待しております。

【事業部のビジョン】
リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年死亡交通事故ゼロ※」を目指し、新時代でも安心と愉しさで選ばれる存在となることを目指しております。
※SUBARU車乗車中の死亡交通事故およびSUBARU車との衝突による歩行者・自転車等の死亡交通事故ゼロを目指す。

その中でも当課では、ComputerVisionおよび計算科学のスペシャリスト集団として、ADASアプリに必要とされるComputerVision要素技術開発を"超"生産性で行い、商品の付加価値創造することを目指しております。

【取り扱っていただくプロダクト/技術】
■プロダクト
・次世代アイサイトのSoCで動作するソフトウェア内製開発
■技術
・組み込みSoC上でのDNNモデル開発および車両制御挙動を含めた動作評価
・オフライン処理を前提とした大規模DNNモデルの開発・検討

【職務内容】
高度運転支援で使用する高精度地図情報をDNNを用いた手法で生成(図化)する検討を行います。さらに、オンラインで生成手法を行い、その地図上でパスプランを経てレベル2以上の自動運転への車両制御応用も検討します。


以下のうち、1つまたは複数の業務を担当します
①DNNを用いた高精度地図の図化手法の研究・量産開発。DNNのモデル選定・学習から性能評価いずれか、または複数のフェーズをお任せします。
②高精度地図の変化点検知手法の研究・量産開発
③Full self drivingに関する基礎研究

【使用するツール/言語/開発環境】
使用言語： C/C++, Python/PyTorchまたはKeras/Docker
環境：WindowsおよびLinux

【身に着けることが出来るスキル】
SUBARUは完成車メーカーであるため、机上での研究だけではなく、実際に車両でAIを動かして実験するなど、直接商品をお届けするエンドユーザーを意識した開発を行っています。
ステレオカメラの認識と、高精度地図など、各種センサーをSUBARU Labが所有する試験車両に取り付け、私たちが開発した認識、経路、制御ソフトを実装し、挙動の確認をします。
机上のシミュレーションだけでなく、自ら作ったロジックで実車を動かし、実際に実現した車両の制御挙動を商品化に向けて提案していきます。
これを極少数のメンバーで、目指すべき車両挙動や開発目標から、その手段まで、自由闊達に議論し、トライ&エラーを繰り返し開発していきます。企画、設計、実験、机上検討、というような枠組みに一切とらわれることなく幅広く自動運転車両開発に携わることで、最新のAI技術や、制御技術を実機で動かすスキルを身に着けることが出来ると考えております。

【業務のやりがい】
・完成車メーカの中では珍しく、ADASの組み込みソフトウェアの内製開発を行っています。最上流に位置していることから、実現したい運転支援の機能を立案、自ら内製実装し実車で試験できることが、SUBARUの強みです。
・業務範囲を広げることもできますし、特定の業務に特化するキャリアを選択・または、それぞれを行き来することができます。中途採用者が多く、互いに協力しあい問題解決に対処することが常であり、業務がスタックしたり一人で抱え込むことはありません。
・技術開発やソフトウェア開発が好きで、”自ら内製したものを商品化したい"という方は、応募資格や歓迎要件に関わらず応募ください。

【働く環境について】
研究に必要な物は基本的に自由に利用できます。
ハイスペックデスクトップ環境(例：GeForce RTX 4080搭載PC、5Kモニタ）
オンプレミス計算環境（例：NVIDIA A100搭載マルチGPUサーバーなど)
自動運転用の試験車両および、シミュレーション環境、海外主要学会への発表/聴講、海外サプライヤやメーカとの協議、世界中の環境での評価など、グローバルに活躍する機会があります。
そのほかにも「SUBARU Lab」はエンジニアの方が集中してアウトプットを高められるよう、エンジニアファーストの環境を目指し続けています。

■必須条件
普通自動車免許を有しており、以下ご経験をお持ちの方
・セマンティックセグメンテーションなどのピクセルワイズに推定を行うDNNモデルの研究開発
・Transformerの実装経験、Occupancy Grid Mapなど自立走行に必要なマップ技術の実装経験
・TOEIC700点以上および英語論文読み込み・実装経験

■求める人物像
・技術開発やソフトウェア開発が好きな方
・技術の細部にこだわり、原理・原則を探求できる方
・チーム一丸となり成果を追及できる方

■歓迎要件
・高精度地図情報をDNNモデルの実装または追試経験
・LLMのローカル追試経験