募集終了 【Python/C言語/C++/フルリモート】自動運転システム環境認識モジュール研究開発の求人・案件
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- 職務内容
自動運転システムの環境認識モジュールの研究開発です。 主な業務内容は下記3点です。 ①カメラとLiDARデータをもとに走行中の他車両や障害物を検出し、障害物の動作推定（距離、進行方向、速度）が可能となるアルゴリズムの開発。 ②上記アルゴリズム、AIモデルを開発する上で必要となる学習データの内容・収集方法の企画、また実際に収集する活動そのもの。 ③上記プロジェクトを遂行する上で必要となるシミュレーション環境等の構築。
- 求めるスキル
・ROS/ROS2を用いた開発経験 ・2年以上の少人数チームでの開発経験 ・Pythonを用いた開発経験 ・C/C++を用いた開発経験 ・基本的なLinuxコマンドの理解 ・Gitコマンドの使用経験
※上記に似た経験やスキルをお持ちであれば申し込み可能なケースもございます！まずはお気軽にご相談ください！
- この案件で扱う技術
- フレームワーク
Flask
- OS
Linux
- 開発ツール
Git
- この案件のポイント
- 業務内容
受託開発
- 特徴
長期プロジェクト
- 精算・お支払い
- 精算条件
標準となる稼働時間が定められている場合、その契約上、稼働時間が上限値を超過したり、反対に下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されることになります。
ここではこのような精算のある契約を「有」、精算のない契約については「無」と表記しています。 有
- 精算基準時間 標準となる稼働時間の上限値・下限値です。
業務委託案件の契約上、稼働時間が上限値を超過したり、下限値を下回った場合には実際の作業時間に基づき標準となる委託料から増額または減額されます。
140時間〜180時間
- 支払いサイト 報酬お支払いまでの期間です。基本、月末締め翌月15日払いの15日サイトをとっています。
※業務委託契約のみに適用
※参画する現場により変動する場合があります。
15日
- 精算条件
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募集が終了した案件
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担当者より
AIの開発に力を入れている企業です。 Autowareをベースに、自動運転システムの研究開発を行っています。中でも、車の周辺の環境を認識する部分に特化した研究開発をしており、AIエンジニアとチームを組んで、最終的にはAutowareに組み込む形で開発をしていただきます。 実機での実証実験の期間中は、数週間単位で現地での作業をしていただく可能性があります（その場合も休日は帰宅いただけます）。 開発環境としてもフルリモート及びフレックスでの稼働も可能でございます。