2012_MLエンジニア / Machine Learning Engineer（大規模学習基盤）の求人

◆本求人は、MLのバックグラウンドを持ち、大規模かつ最先端の開発に挑戦したいソフトウェアエンジニア向けのポジションです◆ 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。 本ポジションでは、大規模分散学習システムの設計・実装から、学習パイプラインの最適化までを一貫して担っていただきます。膨大な走行データ（動画・車両ログ等）を前提に、学習リソースを最大限に活用しながら、スケーラブルで高性能な機械学習パイプラインを構築することがミッションです。 具体例 - データセットのライフサイクル全体を管理、大規模なデータ取得、処理、キュレーションのパイプラインを設計および実装 - ペタバイトオーダーのマルチモーダルデータを扱う学習基盤の構築 - 学習時の動画デコード処理の高速化 - 多様な情報を統合するためのシンプルかつ拡張性の高いデータスキーマ設計 など、エンジニアリングの力でモデル開発サイクルそのものを進化させていきます。 これらの取り組みを通じて、モデルの性能向上と開発速度の両立を実現し、システム全体のスケーラビリティとパフォーマンスを最大化することが期待される役割です。 既存の枠組みにとらわれず、次のスケールを見据えた学習基盤をゼロベースで設計・進化させることで、エンジニアリングの力で自動運転開発の限界を押し広げていきます。

・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

・PyTorch などの深層学習フレームワークを利用した3年以上のモデル開発の経験 ・チームでの開発経験 ・日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）

・複数GPU、複数ノードに跨るモデル学習の経験 ・IaC（AWS CDK / Terraform 等）の実践経験 ・パフォーマンスチューニングの知識・経験 ・オープンソースの ML ライブラリへのコントリビューション経験 ・コンピュータービジョンモデルの学習経験や知見

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