シナスタジアは東京大学発のITベンチャー企業で、『先進技術で描く、人と空間の新しい関係』という構想の下、空間コンピューティング技術を核に、まちづくり・インフラ整備のデジタル変革をリードするテクノロジースタートアップです。 デジタルツイン・シミュレーション領域を中心にソフトウェアの受託開発・自社製品提供や、DX・技術コンサルティング事業をおこなっております。 主な事業・開発 ・3D都市データ（PLATEAUデータ）を活用したユースケース開発 ・3D AIを用いた自社プロダクトの開発・提供 ・RideVision事業（XR x 乗り物、自動運転車内エンタメ事業） ・VR/AR/MR関連技術開発　など ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【業務内容】 当社では、国土交通省主導のPLATEAUプロジェクトなどをはじめとする 国内の3D都市モデル（デジタルツイン） の作成を支援しています。現在、その生成プロセスを自動化・効率化するためのプロダクト「PLATEAU Builder」を開発中です。 PLATEAU Builderでは、MMS・ドローン・航空・衛星測量などから得られる点群・画像データをもとに、都市空間に存在する建物・道路・樹木・信号機などの地物を抽出・解析し、3Dモデルとして自動生成することを目指しています。 本ポジションでは、都市スキャンデータを活用した点群解析・地物抽出アルゴリズムの開発 を推進していただけるエンジニアを募集しています。 以下のような点群解析業務を担当していただきます： ・都市スキャン点群（MMSや地上レーザー）からの建物、道路、樹木、信号機等の自動抽出 ・セマンティックセグメンテーションを用いたオブジェクト単位のクラス分類 ・大規模点群のノイズ除去および特徴点抽出アルゴリズムの最適化 ・異なるソース（MMS、ドローン、既存地図等）の点群同士の高精度な位置合わせ（Registration） 必須スキル ・PCL（Point Cloud Library）または Open3D の実務での利用経験 ・PyTorch / TensorFlow を用いた 3D 深層学習モデルの利用経験 ・C++ / Python による点群処理アルゴリズムのスクラッチ実装経験 ・ICP / NDT アルゴリズムなどを用いた点群マッチングの実装経験 歓迎スキル ・PointNet++ / RandLA-Net / KPConv 等の最新論文の再実装・チューニング経験 ・不均衡データセット（例：都市における稀少な標識など）に対するデータオーギュメンテーションの知見 ・Factor Graph Optimization（GTSAMなど）を用いた位置誤差修正の経験 求める人物像 ・最新技術のキャッチアップを積極的に行い、自ら実装・検証していくことが好きな方 ・都市の3D表現に関心を持ち、地図・都市・空間情報にロマンを感じられる方 ・探索的な開発環境を前向きに楽しみながら、粘り強く課題解決に取り組める方