HC【3030】ソフトウェアエンジニア (学習・推論最適化）

職種

AI・データマイニング

勤務地

東京都

年収

700万～2,500万円

仕事内容

■本求人は、学習最適化、推論最適化に取り組んだMLや低レイヤ領域でソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方を対象としています。チューリングはマルチモーダル生成AIで完全自動運転の実現を目指しているディープテックスタートアップです。
今回の求人では、学習・推論最適化に対応できる方を募集しています。チューリングの自動運転技術で安定して車両を動かすためにAI技術や自動運転システムなどのソフトウェアレイヤーの要求を適切に理解し、各種ハードウェアのコントロールを担います。さまざまな機能を開発することはもちろんのこと、信頼性や保守性といった面でも高い性能を達成することがミッション。
【業務のミッション】
自動運転モデルによる推論の実現に責任を持ちます。ハードウェアとコンパイラ、機械学習モデル構築の技術と知見のすべてを駆使し、計算資源の限られる車載環境内での安定した推論実行を実現することが求められます。
【業務内容】
・自動運転向けSoCへの実装と最適化
・自動運転モデル全体の高速化
●モデル学習からデプロイメントまでのMLパイプラインの自動化（MLflow、Airflowなど）
●CI/CDの導入とエンジニアリング生産性の向上
●PyTorchで学習されたモデルのonnxへの変換とオペレータ実装
・現状のモデルのボトルネック分析と最適化
・車載システムで動作させるための適切なモデル構築と学習方法の選定

応募条件

【必須スキル】
・チューリングの理念への共感
・設計企画・仕様書、評価報告書、インターフェース仕様書など開発に必要なドキュメントライティングの経験があること
・機械学習の最適化技術のうち、以下のいずれかの経験
　- TensorRT等の推論向けSDKでの実装経験
　- onnxruntimeを用いたonnx形式の機械学習モデル推論
　- NVIDIA Nsight等を用いた機械学習モデルのボトルネック分析経験
　- 独自オペレータ記述によるtorch -onnx変換
　- 量子化・pruning等の機械学習モデル高速化技術の知識と使用経験
　- CUDA等を使用した並列プログラミングの経験
【歓迎スキル】
・センサーフュージョン、Lidar、SLAM、カメラセンシングなどを使った開発経験
・自動運転向けSoC(e.g. NVIDIA Orin) での実装経験
・自動運転/ロボティクス分野での開発経験
・OSS への貢献実績
【求める人物像】
・世界的企業をつくる強い気概のある方
・自走力がありなんでも積極的に取り組める方
・常に謙虚で、相手目線を忘れない人間性
・急激な事業、組織の成長に伴う様々な変化を楽しめる柔軟性
・成長に対して前向きなスタンス
・困難も楽しみながら乗り越えられるタフさ
◆技術スタック
言語：Python
ライブラリ：PyTorch、OpenCV、MMDetection、ONNX
ミドルウェア：Slurm
Cloud：AWS、GCP
プラットフォーム：Jetson、Linux

休日休暇

慶弔休暇　年末年始　夏期休暇　有給休暇　入社時に13日間の有給休暇付与・出産休暇・育児休暇制度完備・小学校3年生が終わるまで取得可能な育児時短制度・子の看護休暇・介護休暇(無給）

年間休日数

124日

就業時間

10:00～19:00

企業概要

「Tuiring株式会社」が目指すは【人類未到の完全自動運転の実現】です。あらゆる条件下において車が人間の代わりに運転操作を行う「完全自動運転」の実現です。「自動運転に必要なのは良い目ではなく良い頭である」というコンセプトを元に、
多くのセンサーや高精度地図を用いるのではなくカメラ画像からEnd-to-End（E2E）で直接運転指示を行う高度な自動運転AIを開発しています。自動車産業は、世界で年間300兆円、日本国内で50兆円規模を誇る基幹産業です。米中では数多くのスタートアップが次々と誕生し、その中でも急成長を遂げて市場をリードする存在が現れています。このようなゲームチェンジが起きている現在だからこそこの領域でチャレンジする意義があると信じチューリングを創業しました。AI技術は、ここ数年でさまざまな分野で急速に進化しその成果を発揮してきました。特に自動運転においてはAIがもたらす革新はこれまでにない速度で進行しています。私たちの第1の技術的信念はAIが交通システムの全体像を理解し、自動運転車が人間のドライバーよりも優れた意思決定を行うことができる未来を信じることです。AIの学習能力は複雑なシナリオにも柔軟に対応し限界を突破することが可能です。AIがもたらす変革は単なる技術的な進歩にとどまらず、社会全体の移動手段をより安全で効率的なものに変える力を持っています。第2の技術的信念は「シンプルさは複雑さに勝る」ということです。AIの開発においてシンプルでありながらも強力なエンド・ツー・エンド（E2E）のアプローチが、最も効率的かつ効果的なソリューションであると考えています。従来の自動運転システムは多くのモジュールが複雑に絡み合っいるため全体の最適化が難しいとされてきました。しかしE2Eアプローチを採用することで私たちはシステム全体をシンプルに保ちつつ卓越した性能を発揮させることができます。これは技術の進化と共にシステムの維持管理を容易にしスケーラビリティを高めるための重要な要素です。自動運転の未来を切り開くための鍵は世界を理解し予測する能力を持つ生成AIにあります。私たちの第3の技術的信念はこの生成AIこそが完全自動運転を実現する唯一の解法であるということです。人間のドライバーが世界の状況を理解し予測して行動するように生成AIもまた膨大なデータを学習してリアルタイムで最適な意思決定を行います。私たちの開発する生成AIは、単なる道路上の状況だけでなく社会全体の動向や予測不可能な事象にも対応できるように設計しています。これによりロングテールのケースにも柔軟に対応し完全自動運転の実現に向けて確かな一歩を踏み出すことができます。
【参考情報】
▼会社HP
https://tur.ing/
▼ Turing Tech Blog
https://zenn.dev/p/turing_motors
▼チューリポ（オウンドメディア）
https://tur.ing/turipo
▼Turing TechTalk #9 自動運転車両のハードウェア＆システム完全解剖
https://www.youtube.com/live/9FNxoaogKbg?feature=shared

従業員数

99人