業務内容
【概要】トヨタは、労働力不足の解消や危険作業の代替といった社会的課題の解決と、人々に感動を与えることを通じて人類の進歩と豊かな未来を築くため、ヒューマノイドロボットの開発に注力しています。特に、近年の学習技術の革新は、この分野の可能性を飛躍的に拡大させましたが、これにはソフトウェアの進化に加え、それを支えるハードウェアの進展も必要です。
この研究開発を一層加速させるため、研究成果と実績を有し、自身も研究者として手を動かしながら、国内外の研究機関との連携・開発をリードできる即戦力の人材を募集します。
【詳細】
- 高い身体性を有するヒューマノイドロボットの全体設計、機構設計
- 国内外研究機関との共同研究の推進
- 国内外のトップカンファレンスへの参加、研究発表 など
■本求人の想定役割：メンバー・チームリーダー・マネージャー
応募資格
◆歓迎する経験/スキル
- 査読付き国際学会での発表経験
- ロボットの設計,製作,電装,制御,評価,デバッグまでの一貫した開発経験
- 動力学シミュレーション、実験コード、評価コードの実装経験
- 物理シミュレータを用いた強化学習制御経験
待遇等
想定年収 5,000,000円～16,800,000円
参考）各役割と想定年収
《メンバー相当》
想定年収 ：5,000,000円~
トヨタでの資格：担当事技職 or 指導職以上
《チームリーダー相当》
想定年収 ：8,300,000円~
トヨタでの資格：主任職以上
《マネージャー相当》
想定年収 ：15,400,000円~
トヨタでの資格：基幹職以上
トヨタでの資格に関する詳細は人材育成体系の概要（事技職）を参照ください。
https://recruit.toyota/environment/train/
※給与は経験・能力を考慮の上決定します。
選考の結果、想定役割以外でのオファーとなる場合があります。
※その他については募集要項を参照下さい。
https://recruit.toyota/career/info/
職場イメージ・職場ミッション
◆職場イメージ
20～40代の若いエンジニアが多い部署です。
自主性を重んじるオープンでフラットな組織を目指しており、また社内他部署、国内外の大学・研究機関との連携も盛んに行っています。
よろしければ、以下をご参照ください。
未来につながる研究
TECH PLAY/トヨタのヒューマノイドロボット
◆職場ミッション
未来創生センターでは、モビリティのみにとどまらず、それらを取り巻く環境やロボット、サービス、社会システムなど、幅広い事業の出口を見据えた研究開発を行っています。
ダイナミックロボティクスグループでは異業種とのコラボによりヒューマノイドロボットの実証活動で現場を経験する機会を多く持ちながら、次世代技術の研究開発を両立して進めるポリシーの元、ヒューマノイドロボットの研究開発に取り組んでいます。
やりがい・PR
◆やりがい
・様々な専門家が垣根なくワンチームとして集い、一体感を持って開発を進めています。どの領域も自身で手を動かすのが基本スタンスであり、自分事としてモノづくりに取り組むことができます。
・中長期の大目標がありつつも、短期的な成果を披露する実証の機会も多いので、お客様の意見を直に聞いて次の開発にフィードバックすることができます。
・ヒューマノイドロボットは非常に複雑な構成であり、開発中は多くの予期せぬトラブルに見舞われます。それでも自身の思い描いた通りにロボットが動作したり、それを多くの方が見て喜んで頂けたときに大きなやりがいを感じます。
◆PR
未来創生センターは、トヨタ自動車社内での最先端研究部署であり、モビリティカンパニーとしての未来の事業を担うシステムや要素技術の研究開発を実施しています。
その中でヒューマノイドロボットの研究開発も将来に向けた可能性ある領域として精力的に開発に取り組んでいます。
ヒューマノイドロボット x 〇〇による新価値創造という観点で他業界とのコラボレーションを数多く実施しており、実証の機会をすでに多く持っていることが強みです。
またそれら用途に応じた70cm程度の小型ロボットから2mを越える大型ロボットまで有し、用途に応じて様々なハードウェアPFを使い分けて開発を行うことができます。
また中長期を視野に抜本的に要素技術を見直し、さらなる運動性能の向上に焦点を当てた次世代ヒューマノイドロボットの研究開発にも力を入れており、共同研究を通じて先端的な社内外の研究者、技術者と広く連携しながら開発を進めることが出来ます。
在宅勤務
職場上司が認めた場合、在宅勤務可。
必要性に応じて開発現場に在社。
採用の背景
下記の２つの観点で採用を強化しています
・深いダイナミクスの知識を有する人材を補強し、運動制御開発を加速するため
・機械学習の知見をヒューマノイドロボットの運動制御に取り入れるため
AIによる学習による脚型ロボットの制御も大きなトレンドとなっており、二足歩行ロボットへの適用例徐々にみられるようになってきています。
またハードウェアの観点からもソフトロボティクスの要素が追加されると完全剛体として考慮できないこともあり、機械学習を用いた制御系の実現が望まれる状況です。
そこで世界最先端の技術をキャッチアップしながら独自理論を織り込み、実環境で使える技術に磨き上げ貢献頂けることを期待しています。