b. SWE（MLシステム） の求人一覧 - Turing株式会社

◆本求人は、大規模・高信頼性が求められるデータ基盤および分散システムの開発・運用経験を有するソフトウェアエンジニア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として車両を制御する、End-to-Endの完全自動運転システムの開発を行っています。 自動運転AIの性能向上には、膨大なデータの収集・管理、モデルの学習・評価、継続的な改善サイクルを高速に回し続けることが不可欠です。 Machine Learning Systems Engineerは、その開発サイクル全体を支えるソフトウェアシステムやプラットフォームを構築するポジションです。 機械学習モデルそのものの研究開発ではなく、MLエンジニアやリサーチャーがより速く、より大規模に、より信頼性高く開発を進められる環境を構築します。 データ基盤、分散システム、Developer Platform、学習・評価パイプラインなど、機械学習開発を支える幅広いソフトウェアシステムの設計・開発に携わっていただきます。 単なる基盤運用ではなく、チーム横断で課題を発見し、仮説を立て、設計し、実装し、組織全体の開発速度を向上させることがミッションです。 【業務内容】 - 機械学習開発を支えるデータ基盤の設計・開発・運用 - MLエンジニア向けの内部サービス、Developer Platformの開発 - データ収集・加工・転送パイプラインの構築および最適化 - 学習・評価ワークフローの自動化 - 大規模分散システムの設計・実装・運用 - クラウドおよびオンプレミス環境を活用したシステム開発 - パフォーマンス改善、信頼性向上、運用効率化 チューリングのソフトウェアは、最終的に実車に搭載され、現実世界で動作します。 本ポジションが開発するシステムは、個人の生産性を向上させるだけでなく、機械学習チーム全体の研究開発速度を大きく左右します。 世界最高水準のMLエンジニアと協働しながら、自動運転という人類史上最大級の技術課題に挑戦できます。 また、学習基盤、データ基盤、分散システム、Developer Platformなど幅広い技術領域に携わることができ、ソフトウェアエンジニアとして大きなレバレッジを発揮できるポジションです。

◆本求人は、高負荷な計算処理を高速かつ効率的に実行するためのシステム開発に挑戦したいソフトウェアエンジニア向けのポジションです◆ チューリングでは、車載カメラ映像を入力に車両制御を行うEnd-to-End自動運転システムの開発を行っています。 自動運転システムでは、AI推論・モデル学習・画像処理・センサ処理など、多数の計算負荷の高い処理がリアルタイムに実行されています。 本ポジションでは、それらの処理をCPU・GPUをはじめとする計算資源上で高速かつ効率的に動作させるための設計・実装・最適化を担っていただきます。 単なるアルゴリズム開発ではなく、 「同じ処理をより速く、より少ないメモリで、より低いレイテンシで実行する」 ために、システム全体の計算ボトルネックを特定し改善することがミッションです。 業務内容 - 自動運転モデルの学習における計算効率向上 - モデル学習パイプラインにおけるデータロードや動画デコード処理の最適化 - CPU/GPUを活用した高性能な画像処理パイプラインの開発 - メモリ使用量やスループット改善のための性能チューニング - プロファイリングツールを活用したボトルネック解析 - 並列処理や分散処理を活用した高効率システムの設計 - 大規模データ処理基盤の性能改善 これらの取り組みを通じて、モデルの性能向上と開発速度の両立を実現し、システム全体のスケーラビリティとパフォーマンスを最大化することが期待される役割です。 既存の枠組みにとらわれず、次のスケールを見据えた学習基盤をゼロベースで設計・進化させることで、エンジニアリングの力で自動運転開発の限界を押し広げていきます。

-About the role- ◆This position is intended for software engineers with experience building and operating large-scale, highly reliable data platforms and distributed systems.◆ At Turing, we are developing a fully autonomous driving system that controls vehicles directly from onboard camera inputs through an end-to-end AI architecture. Improving autonomous driving AI requires collecting and managing massive amounts of data, training and evaluating models, and continuously accelerating the iteration cycle of research and development. As a Machine Learning Systems Engineer, you will build the software systems and platforms that power this entire development lifecycle. Rather than conducting machine learning research yourself, your mission is to enable ML engineers and researchers to move faster, scale further, and operate more reliably. You will design and develop a wide range of software systems that support machine learning development, including data platforms, distributed systems, developer platforms, and training/evaluation pipelines. This role goes beyond infrastructure maintenance. You will work across teams to identify bottlenecks, formulate solutions, design systems, and implement improvements that increase the productivity and effectiveness of the entire organization. ■Responsibilities ・Design, develop, and operate data platforms that support machine learning development ・Build internal services and developer platforms for ML engineers and researchers ・Design, optimize, and maintain data collection, processing, and transfer pipelines ・Automate model training and evaluation workflows ・Design, implement, and operate large-scale distributed systems ・Develop systems leveraging both cloud and on-premises infrastructure ・Improve system performance, reliability, scalability, and operational efficiency The software developed at Turing ultimately runs on real vehicles operating in the physical world. The systems you build will not only improve individual productivity but will directly influence the speed and effectiveness of our entire machine learning organization. You will collaborate with world-class ML engineers while tackling one of the most ambitious technological challenges of our time: fully autonomous driving. This position also offers opportunities to work across a broad range of technical domains—including machine learning infrastructure, data platforms, distributed systems, and developer platforms—allowing you to create significant leverage as a software engineer.

About the Role ◆This position is intended for software engineers who are passionate about building systems that execute computationally intensive workloads faster and more efficiently.◆ At Turing, we are developing an end-to-end autonomous driving system that directly controls vehicles from onboard camera inputs. Autonomous driving systems require numerous compute-intensive workloads—including AI inference, model training, image processing, and sensor processing—to run in real time. As a Performance Optimization Engineer, you will be responsible for designing, implementing, and optimizing systems that maximize the efficiency of computational resources such as CPUs and GPUs. Rather than focusing solely on algorithm development, your mission is to identify and eliminate system-wide computational bottlenecks in order to execute the same workloads faster, with lower memory consumption, and lower latency. ◆Responsibilities ・Improve computational efficiency for autonomous driving model training ・Optimize data loading and video decoding processes within model training pipelines ・Develop high-performance image processing pipelines leveraging CPUs and GPUs ・Tune system performance to improve memory utilization and throughput ・Analyze performance bottlenecks using profiling tools ・Design highly efficient systems utilizing parallel and distributed computing Improve the performance of large-scale data processing infrastructure Through these efforts, you will play a critical role in maximizing system scalability and performance while enabling both faster development cycles and higher model quality. Rather than being constrained by existing frameworks, you will help design and evolve next-generation ML infrastructure from the ground up, pushing the boundaries of autonomous driving through engineering excellence.