c. SWE（自動運転システム） の求人一覧 - Turing株式会社

◆本求人は、Webサービス開発・MLOps、低レイヤーのソフトウェア開発（Linux / 組み込み含む）などを通じて、自動運転システム全体の成立に関わるソフトウェア領域で高い専門性を持つ方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。 「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。現在では、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するに至り、まさに今、モデルおよびシステム全体が指数関数的な成長を見せるカーブの手前に位置していると捉えています。これからは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とすることで、 運転能力だけでなく、言語やマルチモーダルな理解を組み合わせ、 人間にしか対応できなかったような難しいシーンにも対処できる自動運転AIを開発していきます。 ■ ソフトウェアエンジニアに期待すること この挑戦を前に進めるうえで鍵になるのが、ソフトウェアの力で「学習〜検証〜実車」までの開発サイクルを高速に回し続け、 自動運転AIを“実世界で動くシステム”として成立させることです。モデル改善につながるデータが継続的に回り続ける仕組み走行実験・評価・解析が一体となって回る検証フローセンサ・推論・制御が連動した自動運転システム全体を、安全かつ高性能に動かすためのソフトウェア設計チューリングのソフトウェアエンジニアは、 単なる個別機能の実装に留まらず、自動運転AIの進化を“システムとして”成立させ続ける中核を担います。 ■ オープンポジションについて 本ポジションは、ソフトウェアエンジニアをご志望の方で、現在公開中の募集ポジションに適合するものが見つからない方向けの応募フォームです。 書類選考後、ご希望やご経験に応じた適切なポジションを検討するマッチング面談を設定いたします。 応募時「応募先へのメッセージ」欄には、以下を自由にご記入ください。 ・ご自身の強み・得意分野 ・希望する業務領域（設計・実装・運用・最適化 等） ・これまでの成果が分かる情報（GitHub、設計資料、プロジェクト概要、登壇 / 記事 等） ■ソフトウェアポジション例 ▽MLOps・モデル開発関連 3011_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転MLOps基盤開発） [https://herp.careers/v1/turing/Qc3t_q0FYFq](https://herp.careers/v1/turing/Qc3t_q0FYFq) 3012_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転VLAモデル開発） [https://herp.careers/v1/turing/lqrK5k1NqzyU](https://herp.careers/v1/turing/lqrK5k1NqzyU) 3013_ロボティクス・ソフトウェアエンジニア / Robotics Software Engineer（自動運転開発） [https://herp.careers/v1/turing/SMo30RyV5I9L](https://herp.careers/v1/turing/SMo30RyV5I9L) 3016_コンピュータービジョンエンジニア / Computer Vision Engineer（画像処理） [https://herp.careers/v1/turing/uMUjp4fFtvZ7](https://herp.careers/v1/turing/uMUjp4fFtvZ7) ▽自動運転システム開発関連 3032_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（OS・組み込みシステム、ファームウェア開発） [https://herp.careers/v1/turing/01gtnhsLWgVe](https://herp.careers/v1/turing/01gtnhsLWgVe) 3034_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（ミドルウェア、車載システム開発） [https://herp.careers/v1/turing/abHB5x7zASkv](https://herp.careers/v1/turing/abHB5x7zASkv) 3035_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（車載アプリケーション開発） [https://herp.careers/v1/turing/IFKgdYLwpdc7](https://herp.careers/v1/turing/IFKgdYLwpdc7)

◆本求人は、Linux OSやカーネル、デバイスドライバなどのファームウェア開発経験を持つ方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ます。所属する自動運転システム開発をするチームは自動運転AIモデル開発チーム（E2Eチーム）と車両チームの中間に位置しており、自動運転システムを支えるソフトウェアの開発や試験などを行っています。 チューリングの自動運転技術で安定して車両を動かすために、AI技術などのソフトウェアレイヤーの要求を適切に理解し、自動運転システム向けソフトウェアの開発および評価を担います。さまざまな機能を開発することはもちろんのこと、安全性・信頼性・保守性といった面でも高い性能を達成することがミッションとなります。 具体的な仕事内容 本ポジションのエンジニアが開発するのは、自動運転システム向けECUのOSやカーネル、アプリケーション、センサーなどを対象としたファームウェアです。 ▼車両に近い領域や各センサに関わる領域においては、以下の業務がメインとなります。 ・ベアメタルもしくはRTOSによるファームウェアの開発 ・自社開発回路やセンサ類の仕様に基づいたソフトウェアの実装 ▼自動運転システムに近い領域では、以下の業務がメインとなります。 ・自動運転向けに最適化されたLinux OSの開発 ・各種周辺機器のLinuxデバイスドライバの開発 ・実車両を用いたデバッグや挙動の解析

◆本求人は、Linux環境でのソフトウェア・アプリケーション開発を経験している方やLinuxが得意（好き）な方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。 所属するチームはドライビングシステムチームであり、自動運転AIモデル開発チーム（E2Eチーム）と車両チームの中間に位置しており、自動運転システムに関わるソフトウェアのうち、E2Eチームが担当しているAI以外の範囲すべてを行っています。 具体的には、自動運転システムのソフトウェア開発や自社開発モデル用のデータ収集車両の開発・保守などです。 チューリングの自動運転技術で安定して車両を動かすために、AI技術やUIなどのソフトウェアレイヤーの要求を適切に理解し、自動運転システムにおける各種ハードウェアのコントロールを担います。 さまざまな機能を開発することはもちろんのこと、安全性・信頼性・保守性といった面でも高い性能を達成することがミッションとなります。 【具体的な業務内容】 ・組込みのSoC上で構築された自動運転システムのボトルネック特定やパフォーマンス改善 ・自動運転車で使用するセンサ制御ソフトの開発 ・Linux上で動く自動運転アプリケーションや関連するミドルウェアの開発 ・他開発チームや運用チームと連携した改善活動 など 【E2E自動運転AIに適した自動運転OS・ミドルウェアを作っていく】 チューリングでは国内にまだレファレンスのない独自のアプローチで自動運転AI開発を進めています。 AIモデルの入力に用いるカメラや制御する車両に合わせ、それらの仕様を鑑みた自動運転システム全体としての設計・開発を行う必要があります。 そのため、自動運転システムを支える組み込みソフトウェアやミドルウェア開発の経験がある人を求めています。 自動運転用エッジデバイスの計算能力が一定規模あるため、そのうえで動くソフトウェアやアプリケーション実装の知見が求められます。 下記の領域での開発経験があるとキャッチアップしやすいでしょう。 「家電」「マルチメディア」「テレビ」「パソコン」「音響」「カメラ」「楽器」「ネットワーク機器」「ゲーム」「バックエンドシステム全般」 ◼︎参考になるテックブログ チューリングの自動運転システム開発環境と、それを支える開発ツールたち https://zenn.dev/turing_motors/articles/d76005207e2b87 全プロセスが一秒止まる不具合、原因はLinuxカーネルにあり？ https://zenn.dev/turing_motors/articles/a460fe08b54253 全プロセスが一秒止まる不具合続編: カーネル内部で何が起きたか？ https://zenn.dev/turing_motors/articles/fdfb70b7a9d90b

◆本求人は、エッジデバイスやクラウドなど、いずれかの環境でアプリケーション開発のシニア経験をお持ちの方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。 当社の自動運転のアプリケーション（データ収集システムなど）を中心に、OTA（※1）やフリート管理など自動運転システムを構成するクラウド／サーバーサイド連携機能まで幅広く携わっていただきます。プロジェクトやフェーズに応じてアプリケーション層を主軸に開発しつつ、必要に応じて制御ソフトウェアやミドルウェアなど低レイヤーの開発にも参画できる柔軟な環境です。 【具体的な業務内容】 ・車載計算機上で動くLinuxのアプリケーションの開発 ・Webアプリケーションの開発 ・データ収集システムの開発・運用 ・OTA更新基盤の設計・開発 ・フリート管理プラットフォームの設計・開発 ・パフォーマンスチューニングおよび品質向上施策の実施 ※1: OTA（Over-the-Air）：ソフトウェアを無線通信でアップデートする技術のこと

◆本求人は、高度な低レイヤーソフトウェア開発、車載ソフトウェア開発のいずれかの領域で経験のあるエンジニアや、カーハッキングやE/Eアーキテクチャに精通したソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方を対象としています◆ チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。 自動運転システム全体ではさまざまなモジュールによって構成されています。そのシステムが多くの車両で動作するには、車両個別のネットワークやECU・ソフトウェア構成への解像度を高めていく必要があります。 この求人は、自動運転システムと車両のインテグレーションを加速させていくポジションです。機械学習モデル、車両システム、ECUなど複数のレイヤーにまたがって技術課題を解決します。 【業務内容】 ソフトウェア統合プロセス中に発生する問題を特定、分析、解決し、スムーズで信頼性の高いソフトウェアシステムを確保します。具体的には下記のタスクを進めます。 ・ECUやゲートウェイなど車載機器の脆弱性診断・侵入テスト ・CAN通信やEthernet通信の解析・リバースエンジニアリング ・車両と自動運転システム間のインターフェース設計および実装 ・OEM・Tier1との共同研究 ※上記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます。

◆本求人は、自動運転システムに関わる車載GUI（自動運転UI・カーナビ）およびWebシステム（フリート管理・評価基盤等）のフロントエンド開発を幅広く担うエンジニア向けの求人です◆ 本ポジションでは、自動運転プロダクトにおけるあらゆる「ユーザーとの接点」を技術面からリードしていただきます。 Turingの自動運転開発では、ドライバーが触れる車載GUIから、車両管理・運用を支えるWebシステムまで、多様なフロントエンドが必要です。本ポジションでは、単なる画面実装にとどまらず、「自動運転に関わるあらゆるユーザー体験を最適化する」ことがミッションです。 【具体的な業務内容】 ・車載GUI（自動運転UI・カーナビ）の設計・開発(走行状態の表示、ナビゲーション、ドライバーへの情報提示など) ・フリート管理システムのフロントエンド設計・開発(車両状態の可視化、遠隔監視・操作UI、アラート管理など) ・プロダクトマネージャー、デザイナー、バックエンドエンジニアと協働し、ユーザー体験を最優先にしたフロントエンド開発 ・ユーザーテストやフィードバックを基にしたUI/UXの継続的な改善

-About the role- ◆This role is open to engineers with deep expertise in software domains that contribute to the overall realization of autonomous driving systems — including web service development, MLOps, and low-level software development (including Linux and embedded systems). Turing is a deep-tech startup on a mission to achieve full self-driving. Under our mission "We Overtake Tesla," we have pursued an End-to-End (E2E) approach to autonomous driving AI since day one. Today, our system can navigate Tokyo streets for 30+ consecutive minutes without human intervention — and we believe we are standing right at the inflection point of exponential growth across both our models and the overall system. Our next step is to evolve the E2E model into a Physical Foundation Model that unifies physical behavior with world understanding — combining driving, language, and multimodal reasoning to handle the complex, unpredictable scenes that only humans could previously manage. ■What we expect from software engineers The key to pushing this mission forward is using the power of software to continuously accelerate the development cycle from training → validation → real vehicle, and to make autonomous driving AI work as a system in the real world. This means: ・A continuous data flywheel that keeps feeding model improvements ・A validation workflow where driving experiments, evaluation, and analysis operate as one integrated loop ・Software design that keeps the full autonomous driving system — sensors, inference, and control — running safely and at high performance Turing's software engineers are not simply implementing individual features. They are the core of what keeps autonomous driving AI advancing as a coherent system. ■About this open position This is an open application form for software engineer candidates who are interested in Turing but haven't found an exact match among our current active listings. After an initial document screening, we will arrange a matching interview to identify the most suitable team and role based on your background and interests. In the "Message to the team" field of your application, please feel free to share: ・Your strengths and areas of expertise ・The type of work you are looking for (design, implementation, operations, optimization, etc.) ・Information that demonstrates your past results (GitHub, design documents, project overviews, talks / articles, etc.) ■Example positions you may be matched to ▽MLOps & model development 3011 — Software Engineer (Autonomous Driving MLOps Infrastructure Development) https://herp.careers/v1/turing/Qc3t_q0FYFq 3012 — Software Engineer (Autonomous Driving VLA Model Development) https://herp.careers/v1/turing/lqrK5k1NqzyU 3013 — Robotics Software Engineer (Autonomous Driving Development) https://herp.careers/v1/turing/SMo30RyV5I9L 3016 — Computer Vision Engineer (Image Processing) https://herp.careers/v1/turing/uMUjp4fFtvZ7 ▽Autonomous driving system development 3032 — Software Engineer (OS, Embedded Systems & Firmware Development) https://herp.careers/v1/turing/01gtnhsLWgVe 3034 — Software Engineer (Middleware & In-Vehicle System Development) https://herp.careers/v1/turing/abHB5x7zASkv 3035 — Software Engineer (In-Vehicle Application Development) https://herp.careers/v1/turing/IFKgdYLwpdc7

-About the role- ◆This role is open to software engineers with experience developing and operating large-scale, high-reliability data infrastructure and distributed systems. At Turing, we are developing an End-to-End autonomous driving ML model — a system that takes input from vehicle-mounted cameras and directly controls the vehicle. To scale our development, we need to address a wide variety of bottlenecks that stand in the way of continuous data and model improvement. The mission of this role goes beyond simply building infrastructure — it is to identify problems across teams, form hypotheses, explore solutions, and drive resolution. ■What you will work on ・Continuous improvement of data and models in collaboration with stakeholders ・Building and operating large-scale data infrastructure ・Optimizing processing pipelines and data transfer across cloud and on-premises environments ・Designing and implementing internal tools, APIs, and web services ・System-wide architecture design and performance tuning Turing's development target is autonomous driving. The software you build will be deployed on real vehicles and operate in the physical world. This presents technical challenges unlike those in web or SaaS development. This is a domain where strong ML engineers and software/infrastructure engineers must work as one — and where your engineering experience can be applied to one of humanity's grand challenges.

-About the role- ◆This role is open to ML engineers with expertise in machine learning, autonomous driving, or computer vision, as well as software engineers with experience in large-scale MLOps or data infrastructure development, or engineers who have worked on ML or software engineering in the robotics domain. At Turing, we are developing an End-to-End autonomous driving model — a system that takes input from vehicle-mounted cameras and directly controls the vehicle. Our mission is to develop a fully autonomous driving system. We are pursuing this through two main directions: training a neural network of several million parameters to imitate expert driver behavior across diverse scenarios, and running foundation models — including Vision-Language-Action (VLA) models — on the vehicle to handle a wide variety of driving situations.Applying VLA models to autonomous driving is still an emerging field even on a global scale, requiring us to explore the latest research papers and development cases while advancing the work experimentally. This means we need not only machine learning expertise, but also a wide range of engineering capabilities to drive the project forward.We are looking for members who are ready to take on these challenges. Development issues exist at many layers — from building training pipelines for foundation models to model quantization and optimization. ■What you will work on ※ You will not be responsible for all of the following. You will focus on areas where your strengths shine, while also expanding into adjacent domains.・Data calibration and coordinate transformation between different sensor devices ・Dataset creation and improvement ・Research, reproduction, and implementation of papers and existing implementations ・Evaluation of existing implementations using our proprietary datasets ・Model quantization and optimization ・On-vehicle model evaluation and experiment management ・Implementation of autonomous driving VLA models ・Auto-labeling implementation ■Enjoy being at the frontier of Embodied AI Giving AI a physical presence and enabling it to deliver value in the real world — autonomous driving is exactly where humanity is pushing this frontier today. You will need to build unique ML pipelines while leveraging the knowledge already accumulated within the company. We are looking for someone who can drive development in a domain with almost no existing reference points. ■Test your model in the real world Our development cycle: Build dataset & model → Drive test → Analyze experiment logs → Manage model. You will iterate on your models by experiencing them firsthand in a real vehicle. Use feedback from the physical world to drive your development forward. ■Who is thriving in this role NLP researchers from research institutions System engineers / data scientists from system development companies ML / software engineers from large-scale ad-tech companies

-About the role- ◆This role is open to engineers with experience in machine learning, autonomous driving, or computer vision, as well as software engineers with experience in large-scale MLOps or data infrastructure development, or engineers who have worked on ML or software engineering in the robotics domain. Turing's mission is to develop a fully autonomous driving system. The overall autonomous driving system consists of various modules that communicate with each other via Pub/Sub messaging. While we keep dependencies as simple as possible, solving a wide range of software issues is essential for advancing autonomous driving model development and improving model accuracy. We are looking for engineers who can address software issues across multiple layers. Development challenges exist at many levels — from building ML model training pipelines and model quantization/optimization, to sensor data calibration and vehicle motion control implementation. ※ At the time of joining, we expect you to make an immediate impact by leveraging your existing strengths in a specific area, while gradually expanding your contributions across different layers over time. ■What you will work on ※ You will not be responsible for all of the following. You will focus on areas where your strengths shine, while also expanding into adjacent domains. ・Data calibration and coordinate transformation between different sensor devices ・Dataset creation and improvement ・Research, reproduction, and implementation of papers and existing implementations ・Evaluation of existing implementations using our proprietary datasets ・Model quantization and optimization ・On-vehicle model evaluation and experiment management ・Design and implementation of vehicle motion control systems and algorithms ・Evaluation and tuning of control performance using real vehicles ■Test your system and ML models in the real world Our development cycle: Build dataset & model → Drive test → Analyze experiment logs → Manage model. You will iterate on your models by experiencing them firsthand in a real vehicle. Use feedback from the physical world to drive your development forward. ■Who is thriving in this role Software engineers with development experience in the autonomous driving domain Engineers who have worked on software / control development at automotive companies Software engineers / control engineers from system development companies ML / software engineers from large-scale ad-tech companies