【フルリモート／週5／C++】自動運転シミュレータにおける物理演算エンジンの高速化・最適化開発

お任せしたいこと ［役割］ バックエンド/組み込みエンジニアとして、C++を用いた自動運転シミュレータの物理演算・車両挙動エミュレートエンジンの機能拡張およびリファクタリングを担当していただきます。 ［役割に対して求める成果］ 並行プログラミングの最適化とメモリリークの徹底的な排除により、仮想空間内におけるリアルタイムの衝突判定や路面摩擦計算を高フレームレート（60fps以上）のリアルタイム処理で実現すること。 具体的な業務内容 C++17/20を用いた、車両の物理挙動シミュレーションロジックの新規実装・改修 マルチスレッド（std::threadやOpenMP等）を活用した、演算プロセスの並列化・高速化 メモリプロファイラ（Valgrind等）を用いた、メモリリークの検出およびアロケーション最適化 シミュレータのコアエンジンと外部通信インターフェース（gRPC/Shared Memory等）のデータ中継実装 Google Testを用いた、物理演算ロジックに対する網羅的な単体テストコード作成 CMakeを用いたビルド環境の整備、およびGitHub上でのプルリクエストベースのコードレビュー対応 必須スキル・経験 C++を用いたシステムプログラミングまたは3D/物理演算アプリケーションの開発実務経験3年以上 マルチスレッド（スレッドセーフ、排他制御など）を用いた並行処理の実装経験 C++でのオブジェクト指向（メモリ管理、スマートポインタの活用など）に関する深い知識 Linux（Ubuntu）環境での開発、およびGDB等のデバッガを用いたトラブルシューティングスキル Git / GitHubを用いたチーム開発（ブランチ管理、コンフリクト解消等）の実務経験 歓迎スキル・経験 OpenCV、OpenGL、またはCUDAを用いたGPU並列演算の基礎知識・開発経験 gRPC、Protocol Buffersを用いた、プロセス間通信（IPC）の設計・実装経験 CMakeを用いた大規模プロジェクトのビルド構成管理の経験 自動車の運動力学（物理挙動、車両制御）に関する数理的な知識や興味 開発環境 言語・ツール：C++17/20, CMake, GDB, Google Test OS・環境：Linux (Ubuntu), Docker 管理ツール：GitHub, Slack, Jira 技術スタック：gRPC, OpenMP, Valgrind 開発チームについて 技術志向が極めて強い、少数精鋭のシニアエンジニアチーム（4名）です。 不要なミーティングを徹底的に排除し、JiraのチケットとGitHubのログを中心に、非同期かつロジカルに開発を推進する合理的な文化です。 求める人物像 「動く」だけでなく、CPUサイクルやメモリフットプリントのレベルまで意識した、妥協のない極限の最適化を楽しめる方 複雑な数理モデルや数式を、可読性の高い美しいコードへと落とし込める抽象化・実装能力のある方 仕事の魅力 C++のポテンシャルを100%引き出す、非常にディープで技術的難易度の高い開発に挑戦できます。 フルリモート環境下で、最高峰の技術力を持つメンバーと切磋琢磨しながらスキルを極めることができます。 働き方 リモート環境 [フルリモート] フルリモートで働いていただけます。

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