【3011】シニアソフトウェアエンジニア （自動運転MLOps基盤開発）

職種

組み込み

勤務地

東京都

年収

800万～1,500万円

仕事内容

◆本求人は、技術負債・CI/CDなどの思想や経験を持つソフトウェアエンジニアを対象としています／大規模データ基盤・MLOps構築がミッションです◆チューリングでは、車載カメラの映像を入力に車の制御を行う「End-to-Endの自動運転MLモデル」の開発を行っています。モデルの開発には Data-Centric AI と呼ばれるアプローチを取っていますが継続的なデータおよびモデルの改善には高度なソフトウェアエンジニアリングやクラウドを活用した自動化が必要不可欠です。E2E自動運転MLモデルの開発効率を圧倒的に向上させるソフトウェアエンジニアを募集します。
【業務内容】
・機械学習エンジニアと協力し、データやモデルの継続的な改善
・クラウド等を活用した処理の自動化や内部ツール・サービスの実装
・システムアーキテクチャの設計
【SaaSやWeb開発とは異なる仕事の面白さ】
われわれが扱うテーマや自動運転です。開発したソフトウェアが車に搭載され、公道を走ります。また、E2Eのアプローチで自動運転モデルを開発するのは日本でチューリングだけです。この開発を行える唯一無二の環境となっています。E2Eの自動運転は通常の機械学習モデルとは違う難しさがあります。それはデータ多様性（モダリティ）、データ量、車両への搭載の大きく3つです。
・データ多様性（モダリティ）について
テーブルデータ・点群データ、画像データなどさまざまなモダリティのデータを扱います。これらの異なるデバイスからデータを収集するため、デバイス間の誤差や時刻同期のタイミングの違いを考慮してデータセットを作っていかなけばなりません。これにより品質の高いデータを多く適切に集め管理する難易度が高まっています。
・データ量について
数十TBのデータをクラウドで扱う必要がある
・車両への搭載について
E2E自動運転開発は1チームで行っています。MLOpsを担うエンジニアも実際にモデルが搭載された車に乗ります。モデルが現実世界でどう振る舞うかを体験できます。自身の開発を五感で味わえる環境です。強いMLエンジニアとソフトウェアが組むことで自動運転は実現していきます。これまでのソフトウェア開発経験を活かして人類のグランドチャレンジに一緒に挑みましょう。

応募条件

【必須スキル】
・チューリングの理念への共感
・C/C++、Python などの言語を使用した5年以上の開発経験
・クラウドなどを活用したDevOpsの実践経験
【歓迎スキル】
・機械学習プロジェクトの経験
・分散システムの開発、運用経験
・SQL、Spark 等を用いたデータエンジニアリングの経験
・AWS CDKやTerraformを用いた IaC の実践経験
・ユニットテストの作成とテスト駆動開発の実践経験
【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