自動運転AIチャレンジの人材育成施策方針
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スキルセットの明確化
参加者が習得する具体的なスキル体系を定義・可視化します。 -
スキルレベルの定量化
大会の順位結果に基づき、参加者の技術レベルを客観的に評価します。 -
キャリア活用の促進
表彰者のスキルをHP上および一般公開サイトにおいて、チームの実力を評価する基準として公開し、参加者の就職・転職活動での活用を支援します。
自動運転AIチャレンジでは下記の領域で活躍するソフトウェア人材を育成します。
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1. Software Engineer
a.ソフトウエアの要件分析、アーキテクチャ設計工程の開発及び、ソフトウエア結合、仕様を設計する技術者
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2. Test Engineer
a.システムテストのテスト仕様、テスト設計・実行、テスト結果確認を実施する技術者
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3. Calibration Engineer
a.システムの目標性能達成のために、各種センサ、アクチュエータ、制御定数などをチューニングする技術者
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4. Data Scientist
a.データの収集及び、分析・解析結果に基づき業務課題を解決する専門技術者
本大会の人材育成領域
出典：『SDV スキル標準解説書』https://www.jsae.or.jp/assoc/hrd/sdvss/
大会における成績に応じて、参加チームの実力を可視化します。
発展レベル (Advanced Innovator)
対象：予選大会上位16チーム（決勝大会進出チーム）
- ソフトウエアの要件分析、アーキテクチャ設計工程の開発及び、ソフトウエア結合、仕様を理解し、改善することができる。
- シミュレーションテストの実行、テスト結果確認を実施し、PDCAを回すことで提案手法の有効性を検証することができる。
- 目標性能達成のために、車載の各種センサ、アクチュエータ、制御定数などをチューニングし、結果をだすことができる。
- 実機車両データの収集及び、分析・解析結果に基づき、専門的な課題を解決することができる。
応用レベル (Intermediate Developer)
対象：予選大会上位40チーム（相当の実力）
- シミュレーション環境を活用した開発を実践できる。
- 課題に対する解決手法を提案できる。
- 提案手法の基本的な有効性を確認できる。
実践レベル (Basic Practitioner)
対象：予選大会コード提出者
- ソフトウェア要件を理解し、与えられた仕様に従ってソフトウェアを実装することができる。
- 用意されたシミュレーションテストを実行し、テスト結果を確認してオンライン環境に提出することができる。
