Turing株式会社の3030_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（エッジ推論最適化）の求人

◆本求人は、エッジ環境で推論最適化・デプロイ最適化の経験があるソフトウェアエンジニア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。

現在の自動運転システムはNVIDIA Orin搭載の車載PC上で動作し、推論はTensorRTで最適化されていますが、並行して開発パートナーとの取り組みの中でターゲットに定めた車載SoCの上で、自動運転モデルとシステムが成立することを示す先行開発を進めています。加えて、外付けGPUを車載計算機に接続する推論システムを実車で運用しており、新しい推論ハードウェアを短期間で実車評価できる環境も持っています。

このポジションでは、MLモデル・コンパイラ・ランタイム・SoC/ハードウェアの境界を跨いで、計算資源の限られる車載環境での推論を安定かつ高速に実行できる状態に責任を持ちます。まだ答えが定まっていない領域で「性能・コスト」の最適解を探り、SoCベンダーや開発パートナーに対する性能要求として落とし込むことがミッションです。

【業務内容】
特定の車載SoCへのモデル移植と最適化

• 開発パートナーとの取り組みでターゲットに定めたSoC／NPU上で、自動運転モデルを要求レイテンシ・精度で動作させる（ONNX変換、量子化、独自オペレータ実装、精度検証、レイテンシ最適化）
• ベンダーSDK・ランタイムの制約調査、実機プロファイリングによるボトルネック特定、SoC上でシステム全体（推論以外の画像処理等も含む）を動かすための対応項目の洗い出しと実装
• 得られた知見を、SoCベンダーやパートナーに提示する要求仕様としてまとめる

推論速度の向上

• チームを横断して、MLモデルの推論速度を高速化（ボトルネック特定〜改善まで）
• 量子化・KV cache・グラフ/カーネル最適化、推論パイプラインおよび推論基盤（modelcore）の改善

デプロイフローの改善

• 量子化キャリブレーションを含む、モデル変換〜ビルド〜デプロイまでの自動化（自動ビルド環境/CIの整備）、シナリオテストへの結合

• 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

【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

【応募時のお願い】

• 応募時の書類（履歴書・職務経歴書）はPDF形式にてご提出いただきますようお願い申し上げます
• 応募時の書類（履歴書・職務経歴書）やエントリーページの入力箇所に年収情報（現在年収や希望年収）を記載するのはお控えください
• 年収情報については選考プロセスが進む中でHRよりヒアリングをさせていただきます

機械学習の最適化技術のうち、以下のいずれかに経験があること

• TensorRT等の推論向けSDKでの実装経験
• 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
• NPU／アクセラレータ向けSDK・コンパイラでのモデル変換・実行経験
• 量子化後の精度劣化をレイヤ単位で評価・改善した経験

• 自動運転向けSoC／NPU（e.g. NVIDIA Orin）での実装経験
• 組込みLinux／BSP・ドライバ・PCIeまわりの低レイヤ知識
• OSSの推論エンジン（tinygrad等）の内部に手を入れた経験
• 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／ロボティクス分野での開発経験
• OSSへの貢献実績