2014_シニア強化学習エンジニア/ Senior Reinforcement Learning Engineer（End-to-End自動運転モデル開発）

◆本求人は、強化学習の領域で専門性を持つ強化学習エンジニア・リサーチャー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。 強化学習チームのミッションは、強化学習技術を用いて実世界で動作する頑健なE2E自動運転システムを実現することです．そのために、評価・学習に使用する3D Gaussian Splattingベースのシミュレータ，大規模分散強化学習基盤，制御システム（MPC等）に取り組んでいます。 ■強化学習エンジニアの業務内容 ・実世界で動作する頑健なE2E自動運転モデルの研究・開発を行います． ・E2E自動運転向けシミュレータの開発 ・大規模な分散強化学習基盤の構築 ・実世界で走行可能なE2E自動運転モデルを実現する強化学習アルゴリズムの研究・開発 ・実際の走行試験による強化学習モデルの性能検証

・チューリングの理念への共感 ・強化学習の理論と実装に精通していること ・自身で強化学習の環境・報酬を設計した経験 ・Pythonで基礎的なアルゴリズム実装が可能であること

・論文執筆・国際会議における採択実績 ・ロボット等の実世界で動作するシステムの研究・開発経験 ・強化学習・ロボティクス関連のコンペティションでの入賞経験 ・分散システムの開発経験 ・強化学習モデルの製品化経験 ・深層学習・深層強化学習ライブラリの開発経験

・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