b. MLOps, Webソフトウェアエンジニア の求人一覧 - Turing株式会社

◆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、End-to-End（データの入力から最終出力までを単一のAIモデルで完結する）という革新的なアプローチを取っています。 【ポジション概要】 本ポジションでは、自動運転開発に不可欠なデータ分析・評価基盤の開発や運用を中心にご担当いただきます。 具体的には、データ収集や評価を行うドライバー向けアプリケーションや、CI/CDパイプラインを可視化・管理するためのツール、収集済みデータの検索・可視化ビューワーなど、多岐にわたる社内向けツールをエンドユーザー視点で設計・開発し、開発プロセス全体を効率化していただきます。 【開発の背景】 自動運転AIの開発では、 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成 4. AIモデルの評価・検証 といったサイクルを高速・効果的に回すことが非常に重要です。 これらのプロセスをスムーズに進行させるための「データ分析・評価基盤」の整備が、今回募集するエンジニアのミッションとなります。 【業務内容】 - 収集データのビューワー開発 - 運転動画や各種センサーデータの評価結果をブラウザ上で可視化し、エンジニアやドライバーが直感的に把握できるようにする - 収集データの検索機能の開発・改善 - 大量の運転動画やログデータを高速に検索・フィルタリング可能な仕組みを構築 - ドライバー向け勤怠・配車管理アプリの開発 - データ収集ドライバーの勤怠管理や配車を一元的に管理し、効率的に運用するためのアプリを設計・実装 - CI/CDパイプラインの管理画面開発 - モデル学習やテストの自動化を管理・可視化するためのダッシュボードやモニタリング機能を構築 【その他の業務例】 - 模範的運転データを選別する仕組みの設計・実装 - 上記ツール群の運用・改善と、ユーザー（ドライバーやエンジニア）からのフィードバック収集

◆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やSRE、データエンジニアの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、技術負債・CI/CDなどの思想や経験を持つ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、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