オートノミー・エンジニアII

ポジションの概要

エンジニアリング・プラットフォーム研究開発チームの一員として、オートノミー・エンジニアIIは、独自のインドア・ナビゲーション・ソフトウェアの開発、保守、改良のために、機械学習技術を用いたロボットの知覚とデータ解析アルゴリズムを担当します。この職務では、機械学習、SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、コンピュータ・ビジョン、モーション・プランニング技術を組み合わせて使用し、機械が人や障害物を避けながら複雑な環境を認識、学習、ナビゲートできるようにします。

必須職務

• 最先端の機械学習、SLAM、知覚、運動計画アルゴリズムを研究開発し、自律航行システムを改善する。
• 新しいローカリゼーション、深度知覚、コンピュータビジョン、ミッション/行動計画、SLAM、運動計画アルゴリズムを実装する。
• システムのパフォーマンスを評価し、改善するためのデータ分析。様々なナビゲーションアルゴリズムのベンチマークとレポート。
• シミュレーションや実際のロボット上でプロトタイププロジェクトを統合、テスト、改善、実証する。
• 技術スタックの一部に対するオーナーシップを引き受け、製品ラインを横断してソリューションを統合し、維持するためにチームを横断する。
• 現在のナビゲーション・ソフトウェア・システムを最適化し、安定性と自律時間を改善する。
• ロボットに使用できる新しいコンピュータビジョン技術を研究し、学会論文やジャーナル、その他の関連出版物を読む。
• 他のチームメンバーと協力し、独自のインドアナビゲーションソフトウェアを推進するためのアイデアを出し合う。
• コンピュータビジョン、機械学習、SLAM、モーションプランニングの分野で研究論文を書く。

学歴および/または職務経験要件： 

• コンピューターサイエンス、電気工学、ロボット工学、または関連分野の修士号取得者。
• 大学または専門職において、2年間の関連業務経験および/または研究ベースのプロジェクト経験。
• アルゴリズム開発および研究手法に関する豊富な経験ロボット工学や自動運転における最先端技術への強い認識。
• 以下のいずれか1つ以上の経験2年以上
• 機械学習技術（教師なし、教師あり、強化） 
• 最適化アルゴリズム
• 最先端の運動・経路計画アルゴリズム
• 最先端のコンピュータ・ビジョン・アルゴリズム
• 最先端の奥行き知覚アルゴリズム
• ローカライゼーションとマッピングの同時技術
• Linux環境でのPythonおよびC++による強力なコーディングスキル。
• ディープニューラルネットワークパッケージ（TensorFlow、PyTorchなど）や、既存のロボット・ナビゲーションライブラリ、ツール、ロボットミドルウェア（ROSなど）の使用経験。
• アジャイルとスクラムの方法論とソースバージョン管理ツール（例：git、github）の経験。

必要な知識、スキル、能力、その他の特性： 

• 査読付き科学雑誌または学会での発表。
• 実際のロボットプロジェクトの経験
• シミュレーション環境の経験

 

違いを生むもの

 

• コンピュータサイエンス、ロボット工学、または関連分野の博士号があれば尚可。

肉体的な要求：

ここに記載されている身体的要求は、従業員がこの職務の必須機能を首尾よく遂行するために満たさなければならない代表的なものである。障がい者が必須職務を遂行できるよう、合理的な配慮がなされる場合があります。一定時間座ったり、歩いたり、立ったりするために必要な体調を維持すること、コンピューターやキーボードを操作すること、指を使ったり、握ったりするために手を使うこと、通常の部屋のレベルで話したり、聞いたりすること、与えられた仕事の正確さ、整頓、徹底さを判断するための視力、または施設や構造物の一般的な観察をするための視力、最大20ポンドまで押したり、引いたりすることが必要な場合があります。

職場環境：

ここに記載されている職場環境の特徴は、従業員がこの職務の必須機能を遂行する際に遭遇する代表的なものである。職場環境の騒音レベルは通常、静かか中程度である。従業員はコンピューター、プリンター、電話などの典型的なオフィス環境にさらされる。

給与

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