03. Software Engineer & Infrastructure Engineer の求人一覧 - Turing株式会社

◆本求人は、低レイヤーのソフトウェア開発(組み込み含む)・Webサービス開発・MLOps・クラウドエンジニアのいずれか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ます。弊社が開発している自動運転システムは、End-to-Endの極めてシンプルな構成であり、世界を理解した基盤AIが人間以上の運転能力を獲得することで完全自動運転を実現させるというものです。 最先端のAIと自動運転の境界を押し広げ、グローバル規模で影響力のある技術と製品を創造するために、最高なチームを作ります。 【募集概要】 経験豊富なソフトウェアエンジニアを募集しています。 完全自動運転AIモデルの開発に必要なエンジニアは多岐に亘り、低レイヤーの組み込みエンジニア・Webサービスの開発経験者・クラウドに長けたエンジニアなど幅広く募集しています。 【具体的な業務内容】 自動運転システムの開発や自動運転AIモデルの開発効率を上げるためのMLOps基盤を設計・構築することがミッションになります。業務内容は多岐にわたりますが、以下のようなものが含まれます。（1人で下記全てを担当してもらう想定ではなく、マッチする領域でのソフトウェア開発を担っていただく想定です） ◆自動運転システム開発 ・Linux上でのソフトウェア/アプリケーションの開発 ・ソフトウェアアーキテクチャの構築、実装 ・カメラやセンサシステムの制御、組み込み開発 ・モデルデプロイ、推論の高速化 など ◆MLOps基盤開発 ・ペタバイト規模のデータを扱うデータ基盤の開発と運用 ・学習データの作成、拡張、キュレーション（データ検索機能の実装、抽出ロジックの生成、オートラベリング、データ拡張など） ・アノテーションを効率的に行うための仕組みや、サービスの開発 ・走行データ収集のための開発（経路生成、Planning、Navigation連携など） ・データの評価、評価システムの設計 ・その他、AIモデル開発を支える社内向けサービスやSDKの開発 など

◆本求人は、大規模データ処理や分散学習、プログラムの高速化や最適化の分野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。 End-to-End自動運転モデルの開発にあたって、圧倒的な計算リソースの獲得と学習の効率を上げることMLOpsのサイクルを高速に回すことが肝要です。 本ポジションは、自動運転AIの学習・運用に不可欠な分散学習基盤と大規模データ処理システムの設計・開発・運用をリードしていただくプリンシパルレベルのソフトウェアエンジニアです。 特に、数百PB規模の走行データやセンサーデータを高速かつ効率的に処理・学習できるインフラの設計・構築を推進し、次世代のAI開発環境を最前線で創り上げていただきます。 【業務内容例】 ・分散学習基盤の設計・開発・最適化 　- AIモデルの大規模分散学習フレームワークの開発（PyTorch、TensorFlow、独自フレームワークの最適化） 　- GPU/TPUクラスターのオーケストレーションと効率化（Slurm、Rayなど） ・大規模データ処理基盤の構築・運用 　- 数百PB規模の走行・センサーデータを効率的に処理するデータパイプラインの設計・開発 　- 高速データ処理・ストレージ最適化 ・AI開発環境の最適化・自動化 　- モデル学習からデプロイメントまでの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 ・チームの技術的リード・育成 　- エンジニアチーム全体の技術的方向性の策定とリード 　- 最新技術の調査・導入・技術戦略の推進

◆本求人は、Web/SaaS開発を経験してきたフロントエンドエンジニアorフルスタックエンジニア向けの求人です◆ 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。自社でデータ収集から実車での制御までを一貫して開発しています。End-to-Endというデータの入力から出力の端から端までをAI一発で問題解決するアプローチをとっています。 データセントリックなAI開発においては、①データ収集、②データの取捨選択、③学習データセット作り、④完成したAIの検証の４サイクルを高速、かつ効果的に回していくことが重要です。 今回募集する職種では、このオペレーションを支えるAIプラットフォームの改善を通じて、上記オペレーションの高速化、効率化に責任を持っていただきます。 ※AIプラットフォームとは、モデル開発を行う一連の開発プロセスを支える技術を表現しています。データ収集からデータセットの作成、モデルの評価・フィードバックのPDCAサイクルをよりスムーズかつ強力に推進するための技術基盤を開発しています。 【業務内容】 ・AIプラットフォームの新機能開発・改善 - 収集した運転動画データの検索機能の開発 - データ収集ドライバーが利用する機能の改善 - AI検証ドライバーのテスト・レポート機能の実装 - 模範的運転を選別するための仕組み開発

◆本求人は、エンプラビジネスとして(特に対OEM = 完成車メーカー)ソフトウェアプロダクト開発経験がある方(ソフトウェアエンジニア、エンジニアリングマネージャー)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ます。弊社が開発しているEnd-to-End自動運転システムをプロダクトレベルに仕上げるため、「Applied Engineer Team」を新設します。 このチームは先端技術や既存の技術を実ビジネスやプロダクトに適用し、課題を解決するための実装や検証を行うチームです。研究開発(R&D)部門と連携しながら弊社が持つ技術を実際のビジネスやプロダクトに落とし込む役割を担います。 【業務内容】 ・先端技術や既存技術の実装・検証 　- R&D部門で開発されたモデルやソフトウェアを、実際のビジネス・プロダクトに組み込むためのPoC実施 　- 車載ソフトウェア / 組み込みシステムなどへの実装や機能安全要件との整合確認 ・完成車メーカーやサプライヤーなどとの協業推進 　- 完成車メーカーやサプライヤーとの要件定義・技術検証・折衝を行い、量産車へのEnd-to-End自動運転プラットフォーム搭載を推進 　- ハードウェアとソフトウェアのインテグレーションをサポート ・課題解決とプロダクト最適化 　- 自動運転の機能追加や改良における課題を抽出し、実装を通じて解決策を提案・実行 　- 安全基準や法規制、運用設計領域などとの整合性を検証 ・チーム連携・情報共有 　- R&Dチームやビジネスチームとの連携 　- 技術ドキュメントや検証レポートの作成・共有 など

◆本求人は、クラウドへの深い理解を持ち、技術選定レベルから開発した経験を持つ方を対象としています◆ 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。 モデルの開発には Data-Centric AI と呼ばれるアプローチを取っていますが、実際に学習に用いるデータの裏側には膨大なデータが存在します。ペタバイト規模のデータを効率よく扱うためにはさまざまなツールやサービスの実装が求められ、クラウドの特性を活かすことが必要不可欠です。 一方で、テクノロジーの深化で優秀なソフトウェアエンジニアであってもクラウドを十二分に活用することが難しくなってきています。このポジションではチームがクラウドの特性を有効活用しモデル開発を200%加速させることを期待します。 【業務内容】 ・クラウド上の機械学習基盤の設計、構築、運用 ・データ基盤の設計、構築、運用 ・データ基盤を活用した社内向けツールの実装 ・開発支援ツールの設計、構築、運用 ・ 社内のソフトウェアエンジニアの実装サポート・エネイブルメント 【なぜクラウドに精通した人材が必要か？】 チューリングが構築するデータ基盤は、データ量の多さ、モダリティの多様性の観点で非常に複雑なものになっています。また、国内外でユースケースは少なく、初めての問題や課題を解いていかなければなりません。 強いMLエンジニアとソフトウェアが集まり、日々開発に取り組んでいますが、クラウド技術の深化により彼らがクラウド技術を深く広くキャッチアップするのが難しくなってきます。そのためクラウドインフラのさまざまなユースケースや技術に精通した人材が必要なのです。

◆本求人は、ソフトウェアエンジニアを対象としています／大規模データ基盤・MLOps構築がミッションです◆ 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。 モデルの開発には Data-Centric AI と呼ばれるアプローチを取っていますが、継続的なデータおよびモデルの改善には高度なソフトウェアエンジニアリングやクラウドを活用した自動化が必要不可欠です。E2E自動運転MLモデルの開発効率を圧倒的に向上させるソフトウェアエンジニアを募集します。 【業務内容】 ・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 【SaaSやWeb開発とは異なる仕事の面白さ】 われわれが扱うテーマや自動運転です。開発したソフトウェアが車に搭載され、公道を走ります。また、E2Eのアプローチで自動運転モデルを開発するのは日本でチューリングだけです。この開発を行える唯一無二の環境となっています。 E2Eの自動運転は通常の機械学習モデルとは違う難しさがあります。それは、データ多様性（モダリティ）、データ量、車両への搭載の大きく3つです。 ・データ多様性（モダリティ）について テーブルデータ・点群データ、画像データなどさまざまなモダリティのデータを扱います。これらの異なるデバイスからデータを収集するため、デバイス間の誤差や時刻同期 のタイミングの違いを考慮してデータセットを作っていかなけばなりません。これにより品質の高いデータを多く、適切に集め管理する難易度が高まっています。 ・データ量について われわれの開発では、数十TBのデータをクラウドで扱う必要がある ・車両への搭載について E2E自動運転開発は1チームで行っています。MLOpsを担うエンジニアも実際にモデルが搭載された車に乗ります。モデルが現実世界でどう振る舞うかを体験できます。自身の開発を五感で味わえる環境です。 強いMLエンジニアとソフトウェアが組むことで自動運転は実現していきます。これまでのソフトウェア開発経験を活かして人類のグランドチャレンジに一緒に挑みましょう。

◆本求人は、コンピュータービジョンによる3次元再構成技術に関する知見を持つ方を対象としています◆ 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。 モデルの開発には Data-Centric AI と呼ばれるアプローチを取っていますが、これには「高品質なデータセット」が必要不可欠です。 収集したデータに対するアノテーションを大規模にスケールさせる方法として機械学習を用いたオートラベリング技術の開発を行っています。 今回の求人では、コンピュータビジョンによる3次元再構成の知見や経験を活かし、高品質なデータセット作成・オートラベリングのモデル実装を支えてくれるエンジニアを募集します。 ◼️業務内容 ・データセット作成におけるオートラベリング技術の開発 　・カメラ画像から、NeRF、Gaussian Splatting、COLMAPなどを用いて3次元空間を再構成する技術の開発 　・カメラ画像とIMUなどのセンサーを組み合わせて高精度に自己位置推定を行うための技術開発 ・カメラ画像とセンサーのキャリブレーションを行うための技術開発 3次元再構成したデータを元にベクターマップや３次元物体ラベルを生成するためのMLモデル、オートラベリングと呼ばれる走行データへのラベル付を自動化するモデルの開発に用いるためのデータづくりをメインミッションとしていただきます。MLモデルのためのデータづくりとなるため、機械学習の知見を持った方は大歓迎です（入社後のキャッチアップでもかまいません）

◆本求人は、自動車やロボティクス等の領域で制御系の設計・実装を経験している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E2Eチームは、完全自動運転を実現するAIモデルの開発を行っています。モデルを向上させるためにはデータ収集から実車へのデプロイまでのサイクルを高速に回すことが重要であり、ソフトウェアとハードウェアを行き来しながら開発を行う必要があります。 今回のポジションは車両全体の制御を実現するための募集です。 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、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、信頼性や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】 制御領域での業務は、コードベースでの開発がメインとなります。主な内容としては以下のとおりです。 ・車両の運動制御システムの設計・実装 ・車両の運動制御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 ・制御システムの信頼性・安全性の検証 【多くのレイヤーの知見を身につけながらエッジAI実現に挑む】 エッジAI実現のために側に落とし込むために、あらゆるソフトウェアイシューに取り組みます。モデルの知識・システムアーキテクチャー・デバイス領域のすべての知見を活用して完全自動運転AI実現に貢献してください。 ※入社時に全てのレイヤーの知見が必要なわけではありません。各レイヤーの知見を身につけながら前人未到の完全自動運転AI開発に挑んでください。

◆本求人は、MLOpsやデータエンジニアリングを経験している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。 基盤AIチームのミッションは、完全自動運転を実現するためのマルチモーダルモデルの開発・大規模GPUクラスタの構築と運用の開発です。 そのために、機械学習、ソフトウェア、組み込み、インフラなど幅広い専門性を持ったメンバーが一つのチームに集まっています。 ◆ソフトウェアエンジニアの業務内容 ・研究開発用のデータエンジニアリング ・研究開発用のソフトウェア・ツールの開発 ・データベース設計 など

◆本求人は、GPUクラスタの構築経験者やインフラ・ネットワーク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。 大規模なGPU計算環境を利用し、ビジョンベース自動運転のための深層学習モデルやレベル5自動運転に利用するマルチモーダル基盤モデル・世界モデルなどの研究開発を行っています。現在、インフラ基盤であるGPUクラスターを構築・運用していくインフラエンジニアを募集しています。機械学習エンジニアが計算タスクに集中できる環境を整備し、限られた計算資源を最適化することでチューリングの完全自動運転開発を最大化することがミッションです。 ◆インフラ/GPUクラスタエンジニアの業務内容 ・計算環境の物理設計や選定機器の設計 ・ネットワークの設計 ・ストレージシステムの効率化・高速化 ・クラスタリング技術の開発 ・クラウド環境上での計算環境の整備/運用 ◆具体的な業務内容 大規模GPU計算環境を使って完全自動運転の実現に向けたマルチモーダル基盤モデル・世界モデルを開発する。そのためのインフラの構築・運用などを主な業務とします。機械学習エンジニアにとって扱いやすい計算環境を構築してください。同時に、クラウド環境も積極的に活用しており、AWS/Azure/GCP上での計算環境も運用します。 今後、チューリングでは数年先を見据えた計算基盤の選定・設計・構築をしていく必要があります。来年末には次の世代の計算環境を作っていく予定です。2~3年周期でGPUクラスターを構築していくため、事業計画や投資計画などのビジネス/財務メンバーとコミュニケーションも実施していただきます。 【今のチューリングで働く魅力】 KaggleGrandMaster4名など非常に優秀な機械学習エンジニアが多く有する中で、ユーザーと非常に近い距離でコミュニケーションをとりながら計算基盤を最適化していくという経験はインフラエンジニアにおいても非常に大きく貴重な経験となると考えています。

◆本求人は、HPCクラスタの設計・運用経験者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。ビジョンベース自動運転のための深層学習モデルや、レベル5自動運転に利用するマルチモーダル基盤モデル・世界モデルなどの研究開発を行っています。 これらの最先端技術の研究開発を支えるために、HPCインフラエンジニア を募集しています。 本ポジションでは、大規模なHPCシステムの構築・運用を通じて、計算資源の効率的な活用を実現し、機械学習エンジニアがスムーズに研究開発を進められる環境を提供します。クラスタ管理、ネットワーク最適化、分散ストレージの設計、ジョブスケジューラの運用など、HPCインフラ全体の最適化に関わる業務を担っていただきます。 【チューリングで働く魅力】 ・自社でHPCクラスタを構築・運用し、最適な計算環境を設計できる ・自動運転という巨大なマーケットで、計算資源への投資が直接事業成長につながる ・大規模な計算機インフラの設計・運用をリードし、HPC技術の最先端を担う 【具体的な業務内容例】 ・HPCクラスタの設計・構築・運用 ・ジョブスケジューラの管理・最適化 ・ HPC向けネットワークインフラの構築 ・システム監視・パフォーマンスチューニング

◆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、独自の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、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、信頼性や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】 ・NVIDIA Jetson向けLinux上で構築された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 【End-to-End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開発を行う必要があります。そのため、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。 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 TypeScriptで作る自動運転UI https://zenn.dev/turing_motors/articles/6ad90d261be8c6

◆本求人は、クラウド環境を活用したWebアプリケーション開発やIoTに関連したシステム開発、CI/CDパイプラインなどいずれか1つ以上の開発を経験している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、独自の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、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、信頼性や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】 ・車載計算機上で動くLinuxのアプリケーションの開発 ・MLモデル開発チームと連携した自動運転システム開発 ・走行データの収集チームや制御実験チームと連携したデータ記録システム開発 ・車載ソフトのリリースフロー（CI/CD）の開発・改善 ・車載ソフトのボトルネック特定やパフォーマンス改善 など ◼︎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 TypeScriptで作る自動運転UI https://zenn.dev/turing_motors/articles/6ad90d261be8c6