i. 学生インターン, 新卒, 第二新卒 の求人一覧 - Turing株式会社

チューリングは完全自動運転の実現を目指すディープテックスタートアップです。 チューリングは、若い可能性をとても強く信じています。 それは、CEO自身が21歳の頃にタッチタイピングからプログラミングをはじめ、将棋の名人を倒すAIをつくり上げたように、「正しい課題と環境があれば、人は驚くほど成長できる」と知っているからです。 だからこそ私たちは、みなさんが大きく羽ばたけるフィールドを本気で用意しています。あなたがその一歩を踏み出す勇気を、心から待っています。 私たちは「完全自動運転の実現」を掲げ、日々本気で技術に向き合ってきました。現在では、東京都内を30分以上まったく人の介入なしで走行できる自動運転システムを実現するまでに成長しています。 これからは運転能力だけでなく、周囲の状況理解や言語理解も含めて賢く振る舞えるAIモデルへと進化させ、人間でも難しいシーンに対応できる未来をつくっていきます。 チューリングには、AI研究・ソフトウェア・車両など幅広い領域の専門チームがあり、皆さんの経験や興味に合わせてミッションをお任せします。ここでの挑戦は、間違いなくあなたの人生に大きな影響を与える時間になるはずです。 一緒に、これからの自動運転をつくっていきませんか？ みなさんと未来を描ける日を楽しみにしています。 ■ プロジェクト紹介 ‐フィジカル基盤モデル開発（VLA） Vision-Language-Action（VLA）モデルを中心に、視覚・言語・行動を統合した次世代の自動運転AIを開発します。世界的にもまだ事例の少ない領域で、最新論文や実装を参考にしながら探索的に開発を進め、人間に近い判断ができる自動運転モデルの実現を目指します。 ‐End-to-Endモデル開発（ML、強化学習、MLOps） 車載カメラ映像を入力に、単一の機械学習モデルで運転経路・制御を出力するEnd-to-End自動運転モデルを開発します。モデル実装からデータ設計、学習・評価、強化学習による性能向上、MLOpsによる継続的改善まで一気通貫で取り組みます。 ‐自動運転システム開発（組み込み、高速化・最適化） 開発した自動運転モデルを実際の車両で安定して動かすためのシステムを開発します。車載組み込みソフトウェア、制御系、OS・推論高速化、複数車種や次世代SoCへの対応など、実用化を見据えた開発を行います。 ‐インフラ開発（GPU基盤） 大規模モデル学習や実験を支えるGPUクラスタ・計算基盤を設計・運用します。分散学習環境や学習パイプラインを整備し、研究・開発を高速に回すための技術基盤を構築します。機械学習エンジニアが計算タスクに集中できる環境づくりがミッションです。 ■ 仕事内容 ・MLエンジニア フィジカル基盤モデル（VLA）やEnd-to-End自動運転モデルの開発を中心に、データ収集からモデル学習、評価まで幅広く担当します。最新研究を実装し、実車実験を通じてモデルを磨き込む経験ができます。 ‐業務例 End-to-End自動運転モデル／VLAモデルの実装 データ収集方針・計画の立案 データセットの作成・改善 学習アルゴリズムの実装・改良 モデル学習・推論コードの高速化 オートラベリングモデルの実装・改善 センサキャリブレーション・座標変換 論文調査・再現・実装 実車でのモデル評価・実験管理 など ・ソフトウェア／組み込みエンジニア 自動運転AIを支えるソフトウェア・システム・車載環境を開発します。クラウドから車載組み込みまで幅広いレイヤーを横断し、実用的な自動運転システムを構築します。 ‐業務例 データ・モデル改善を支えるシステム開発 MLOps基盤（学習〜デプロイ）の設計・自動化 内部ツール・サービスの実装 シナリオテストの設計・実装・改善 クローズドループシミュレータ開発 分散学習基盤との統合 画像・動画データ処理パイプラインの高速化 モデル全体のボトルネック分析・最適化 車両運動制御アルゴリズムの設計・実装 車載SoCへの実装・最適化 複数車種対応、フリート管理、OTA対応 CI/CD導入による開発生産性向上 実車での評価・チューニング など ・インフラエンジニア GPUクラスタや計算基盤を構築・運用し、機械学習エンジニアが計算リソースを最大限活用できる環境をつくります。オンプレ・クラウド双方の設計/運用に携わり、分散システムやネットワークの最適化まで含めたインフラ全般を担当します。 ‐業務例 GPUクラスタ・計算基盤の設計・構築 ネットワーク設計と高速化 ストレージシステムの効率化・最適化 クラスタリング技術の開発 クラウド上での計算環境整備・運用（AWS／GCP／Azure） 機械学習エンジニアが使いやすいインフラ設計 など

◆本求人は、コンピュータサイエンスを専攻している or 機械学習やソフトウェア開発において実践的な開発経験を持つ学生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。 我々は、これらの開発において、キーパーソンとなるのが学生時代からコンピュータサイエンスを学んできている若い才能であると強く信じています。 チューリングは、将棋AI「Ponanza」で史上初めて名人に勝利し、日本のAI史を塗り替えた山本を筆頭にテクノロジーを理解している経営メンバーが多数います。そのため、才能あるエンジニアが取り組むべき適切な課題と環境を用意し、皆さんの可能性を大きく広げることができます。 実際に開発チームのリーダーの半数は新卒メンバーが占めており、良い意味で新卒・中途の分け隔てはなく、新卒メンバーも事業のコア人材として活躍しています。 一緒にWe Overtake Teslaを掲げ、完全自動運転の実現を目指しませんか？ 皆さんからのエントリーをお待ちしています！ 【入社後の配属想定】 現在は下記のグループ・プロジェクトがあります。ご経験・志向性に応じてアサインをしていきます。 ※入社タイミングによって組織体制やプロジェクトは変更(進歩)している可能性が高いです。正社員として入社する前にインターンとして参画することもオススメします。 ◾️チーム・プロジェクト ・自動運転第1グループ：車載カメラの映像を入力に単一の機械学習モデルで経路を出力する(車の制御を求める)「End-to-End自動運転モデル」の開発を行っています。 [業務例] - E2E自動運転モデルの実装 - データ収集の方針/計画立案 - データセットの作成/改善 - モデル学習のアルゴリズム実装 - モデル学習コードの高速化 - 実車でのモデル評価/実験管理 - 先端論文の調査/再現/実装　など ・自動運転第3グループ：Vision-Language-Action(VLA)モデルをはじめとしたフィジカル基盤モデルの開発を行っています。 VLAモデルを使った自動運転は世界レベルで見てもまだ知見が少なく、最新の論文や開発事例を参考にし、探索的に開発に取り組んでいます。そのため、機械学習の知見だけでなく、さまざまなエンジニアリング要素を駆使してプロジェクトを進めています。 [業務例] - 自動運転VLAモデルの実装 - データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 - オートラベリングモデルの実装/改善 - 論文や既存実装の調査/再現/実装 - 自社データセットを利用した既存実装の評価 - モデル量子化/最適化 - 実車でのモデル評価/実験管理　など

◆本求人は、コンピュータサイエンスを専攻している or 機械学習・ロボティクスいずれかの領域のソフトウェア開発において実践的な開発経験を持つ学生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。 我々は、これらの開発において、キーパーソンとなるのが学生時代からコンピュータサイエンスを学んできている若い才能であると強く信じています。 チューリングは、将棋AI「Ponanza」で史上初めて名人に勝利し、日本のAI史を塗り替えた山本を筆頭にテクノロジーを理解している経営メンバーが多数います。そのため、才能あるエンジニアが取り組むべき適切な課題と環境を用意し、皆さんの可能性を大きく広げることができます。 実際に開発チームのリーダーの半数は新卒メンバーが占めており、良い意味で新卒・中途の分け隔てはなく、新卒メンバーも事業のコア人材として活躍しています。 一緒にWe Overtake Teslaを掲げ、完全自動運転の実現を目指しませんか？ 皆さんからのエントリーをお待ちしています！ 【入社後の配属想定】 現在は下記のグループ・プロジェクトがあります。ご経験・志向性に応じてアサインをしていきます。 ※入社タイミングによって組織体制やプロジェクトは変更(進歩)している可能性が高いです。正社員として入社する前にインターンとして参画することもオススメします。 ◾️チーム・プロジェクト ・自動運転第1, 第3グループ：「End-to-End自動運転モデル」や「VLAモデル」の開発やそのためのMLOps基盤を開発しています。 [業務例] こちらの業務例は複数チームの業務をまとめて記載しています。基本的にはご自身の知識や経験を活かしていずれかの業務(チーム)に従事することを想定してください。 - 機械学習エンジニアと協力し、データやモデルの継続的な改善 - クラウド等を活用した処理の自動化や内部ツール/サービスの実装 - システムアーキテクチャの設計 - シナリオテストの設計/実装/改善 - 3DGSベースのクローズドループシミュレータ開発 - 分散学習基盤との統合 - データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 - 画像、動画データ処理パイプラインの高速化 - 現状のモデルのボトルネック分析と最適化 - 自動運転モデル全体の高速化 　 - モデル学習からデプロイまでのMLパイプラインの自動化（MLflow、Airflowなど） 　 - CI/CDの導入とエンジニアリング生産性の向上 - 車両運動制御システムやアルゴリズムの設計/実装 - 実車両を用いた制御性能の評価/チューニング　など ・自動運転第2グループ：E2E自動運転を支える車両・システムを開発しています。 データ収集のための車載システムや自動運転システムを開発しており、今後は複数車種への対応や次世代SoC・車載アーキテクチャへの対応に取り組んでいきます。 [業務例] - 様々な車種へ対応していくためのカーハック - 自動運転向けSoCへの実装と最適化 - CI/CDの導入とエンジニアリング生産性の向上 - フリート管理・OTAへの実装/改善 - 実用環境を意識した車載組み込み環境の構築 - PyTorchで学習されたモデルのonnxへの変換とオペレータの実装 - 実車でのモデル評価/実験管理　など