3050_シミュレーションエンジニア / Simulation Engineer（End-to-End自動運転モデル開発）

◆本求人は、シミュレーション領域で専門性を持つエンジニア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しているディープテックスタートアップです。 当社では、End-to-End 自動運転モデルの研究開発を加速させるために、次世代のシミュレーション技術の構築に取り組んでいます。具体的には、評価・学習に使用する 3D Gaussian Splatting ベースのシミュレータ, 大規模分散学習基盤, 制御システム（MPC等）を組み合わせることで、実車実験に依存しない効率的でロバストな自動運転システム開発を推進しています。 本ポジションのシミュレーションエンジニアは、その基盤となるクローズドループシミュレータの設計・開発をリードし、MLエンジニアと連携しながら、自動運転技術の進化を加速させる役割を担います。 ■業務内容 - 3DGSベースのクローズドループシミュレータ開発 - End-to-End自動運転モデル開発支援 - 分散学習基盤との統合 【シミュレータ開発の目的】 大規模に生成された3DGSシーンを活用し、End-to-Endモデルの学習・評価を可能にする高精度シミュレーション環境を構築していきます。制御レイヤーや物理シミュレーションを統合し、実車実験に依存せず制御アルゴリズム探索を行える環境を実現しようと考えています 【モデル開発支援とは？】 強化学習や模倣学習に適したE2Eモデルの事前学習をサポートしていきます。また、制御レイヤーを含めた効率的なE2Eモデル探索を推進をしていただきます。 【分散学習基盤との統合について】 われわれは多様な交通シナリオや物理特性のランダム化に対応した堅牢なモデル学習を支えるシミュレーション環境を拡張していきます。 シミュレーション環境を全社で活用可能な共通基盤にするには、現状のモデル開発のデータパイプライン環境や学習基盤環境とシームレスに接続していく必要があります。 単にシミュレーターを作るのではなく、共通基盤としての構築を目指し、全社のモデル開発を支援していきます。

・チューリングの理念への共感 ・ Python / C++ を用いたソフトウェア開発経験 ・ シミュレーション、ロボティクス、グラフィックスのいずれかの分野における知識・実務経験 ・ 技術課題に対する問題解決能力とチームでの協働スキル ・ 日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）

・ Gaussian Splatting / NeRF 等の最先端3Dグラフィックス技術の経験 ・ ゲームエンジン（Unreal Engine / Unity 等）やレンダリングシステムの開発経験 ・ 大規模システムやリアルタイムアプリケーションの開発経験 ・ 自動運転・車載システム開発経験 ・ LiDAR / レーダー / カメラなどセンサーシミュレーションの経験 ・ 剛体シミュレーションや物理ベースレンダリングの知識 ・ 大規模ML推論システムやGPUクラウド環境での設計・最適化経験 ・ クラウド環境（AWS, GCP, Azure 等）での開発経験

・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、TensorRT ミドルウェア：Slurm、Ray Cloud：AWS、（DWHとしてDatabricksを活用） プラットフォーム：Jetson、Linux 【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 Tech Talk ＃#27 デジタルから実世界へ：強化学習で切り拓く完全自動運転への道筋 https://www.youtube.com/live/atAd0hHMwwI?feature=shared 【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