新卒】ソフトウェアエンジニア​/Software Engineer; 自動運転システム, MLOps

1003_【新卒】ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転システム, MLOps）

本求人は、コンピュータサイエンスを専攻している、または機械学習・ロボティクスいずれかの領域のソフトウェア開発に実践的な開発経験を持つ学生を対象としています。

チューリングは完全自動運転の実現を目指すディープテックスタートアップです。
「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End(E2E)の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。

現在、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発しており、モデルが指数関数的に成長している段階です。

今後はE2Eモデルをさらに発展させ、物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルを構築し、運転能力だけでなく、言語やマルチモーダル理解を組み合わせて難しいシーンへも対応する自動運転AIを開発していきます。

我们相信，具有コンピュータサイエンス学习背景的年轻人才将成为关键人物。
因此，我们提供合适的挑战和环境，帮助您充分发挥潜力。

現在，以下のグループ・プロジェクトがあります。ご経験・志向性に応じてアサインを行います。なお、組織体制やプロジェクトは入社タイミングで変更される場合があります。正社員として入社する前にインターンとして参画することも推奨します。

• 自動運転第1・第3グループ：End-to-End 自動運転モデルや VLA モデルの開発、およびそのための MLOps 基盤。
• 自動運転第2グループ：E2E 自動運転を支える車両・システムの開発。データ収集用車載システムや次世代 SoC・車載アーキテクチャへの対応。

以下は各チームで想定される業務例です。各自の知識や経験を活かし、選定された業務（チーム）に従事します。

• 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
• シナリオテストの設計/実装/改善
• 3
  
  DGSベースのクローズドループシミュレータ開発
• 分散学習基盤との統合
• データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換
• 画像・動画データ処理パイプラインの高速化
• モデルのボトルネック分析と最適化
• 自動運転モデル全体の高速化
• 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
• 車両運動制御システムやアルゴリズムの設計/実装
• 実車両を用いた制御性能の評価/チューニング

• 様々な車種への対応（カーハック）
• 自動運転向け SoC への実装と最適化
• CI/CD の導入とエンジニアリング生産性の向上
• フリート管理・OTA への実装/改善
• 実用環境を意識した車載組み込み環境の構築
• PyTorch で学習されたモデルの ONNX への変換とオペレータの実装
• 実車でのモデル評価・実験管理

• コンピュータサイエンスを専攻している、または機械学習・ロボティクスいずれかの領域のソフトウェア開発に実務経験がある
• Python、C++ 等のアルゴリズム実装経験
• 機械学習モデルの構築・デプロイ経験（MLOps パイプライン構築等）
• クラウド環境（AWS、GCP、Azure 等）でのデータ処理・自動化経験
• チームでの開発経験とコミュニケーション能力

• 運転免許保有（運転が上手い必要はない）
• 最新機械学習研究に精通している
• Python、C++などのアルゴリズム実装が可能
• Kaggle CompetitionでMaster以上の成果
• 論文執筆・国際会議で採択実績
• ML エンジニアリング領域での論文発表・講演会登壇経験
• アルゴリズム設計・実装経験
• 競技プログラミング経験（AtCoder ランキング 水色+）
• 画像処理・自然言語処理モデルの学習に関する実務経験
• 自動運転/ロボ…