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【新卒採用について】 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山本自身が21歳の時にタッチタイピングからプログラミングをはじめ、将棋の名人を倒すプログラムを作れたように、適切な課題と環境があればみなさんが世界を変える存在になると知っているからです。あなたの一歩を踏み出す勇気を待っています。きっと驚くような成長ができるはずです。 2022年4月から毎年新卒メンバーが入社しています。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活躍しています。今後も才能ある人材と一緒に「We Overtake Tesla」を目指していきます。 【入社後の配属想定】 現在は下記のチーム・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。きっとあなたの人生に大きな影響を与える時間となるはずです。 ◾️チーム・プロジェクト 基盤AIチーム：大規模なGPUクラスタを利用し、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の研究開発を行っています。。 End-to-End自動運転AIモデルチーム：自動運転機能の開発を行っています。機械学習、ソフトウェア、MLOps、クラウド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る状況です。 自動運転システム開発チーム：自動運転システムを車体に組み込むために必要なことは何でもやるNewチームです。テスト・シミュレーション・QAなど多岐にわたる役割を担う想定で、チームとしての役割・機能自体これから洗練していきます。低レイヤー・OS・ソフトウェアの高速化などのテーマが好きな人にとって、エキサイティングな環境となるでしょう。 ハードウェア開発チーム：自動運転に必要となるハードウェアを開発するチームです。PoCや小ロット段階では市販ハードウェアを活用する場合も多いですが、長期的な目線で自社保有のハードウェアを目指しており、回路設計などのハードウェア開発を行っています。 【業務内容例】 ・チューリングが開発するプロダクトの企画・設計・実装・テスト並びに各技術選定 ・安定したサービス提供のための改善及び新しい技術の利活用、パフォーマンスチューニング等 ・UX提供のための適切なAPI設計、フロントエンドの開発 ・CIツール連携による開発の効率化 ・カンファレンス及びイベント等への登壇・寄稿 など

◆本求人は、自動運転、基盤モデル、LLM、コンピュータビジョンのいずれかの分野で高い専門性を持つMLエンジニア・リサーチ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MLエンジニアもしくはMLリサーチャーを募集しています。 完全自動運転のための最先端のアルゴリズム・ツール、および機械学習ソリューションを開発し、それらを統合・テスト、およびスケーリングさせます。 当ポジションの方には、モデルの有効性と効率を向上させ、革新的な研究アイデアをこれまで以上に迅速に実現することを担っていただきます。 【具体的な業務内容】 世界で最も難しい問題に取り組み、新しい方法で解決します。現実世界の複雑な交通環境で安全かつ快適に運転するモデルを開発します。これには、認識・予測・計画、および制御のエンジニアリングと最適化も多く関わります。 ・自動運転アプリケーション向けのEnd-to-Endのニューラルネットワークおよび関連技術の設計と実装 ・新しい機械学習モデルの迅速なプロトタイピングと反復 ・効率と性能のためのモデルの最適化 ・研究開発サイクルを加速する強力な機械学習ツールおよびインフラの開発と維持 ・チーム内の革新を促進するための新しい技術と方法論の継続的な評価 ・高品質な学習データパイプラインの作成 ・ステークホルダーと協力しながら、自動運転モデルのシステムへの統合 ・協力的で革新的なエンジニアリング文化の創造

◆本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・機械学習のいずれかの領域で専門性を持つML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。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。現時点ではテスラのFSD v13をベンチマークとしており、FSD v13の性能を上回る自動運転システムをAIベースで開発に取り組んでいます。 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。膨大なデータからモデル構築を行う機械学習エンジニアを募集しています。 【業務内容】 ・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 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・End-to-End の自動運転モデルの実装 ・データセットの作成・改善 ・オートラベリングの実装 【モデル開発のアプローチは？】 データセントリックなアプローチとモデルセントリックなアプローチの2種類で開発を進めています。E2E自動運転はまだ正解はありません。あなたが開発したモデルが次世代の自動運転のスタンダードとなる可能性があります。答えのないフィールドでさまざまなアプローチを試していってください。 【自分のつくったモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。

◆本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・機械学習のいずれかの領域で専門性を持つML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に車の制御を行う「自動運転VLAモデル」の開発を行っています。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。現時点ではテスラのFSD v13をベンチマークとしており、FSD v13の性能を上回る自動運転システムをAIベースで開発に取り組んでいます。 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。膨大なデータからモデル構築を行う機械学習エンジニアを募集しています。 【業務内容】 ・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 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・自動運転VLAモデルの実装 ・データセットの作成・改善 ・オートラベリングの実装 【モデル開発のアプローチは？】 データセントリックなアプローチとモデルセントリックなアプローチの2種類で開発を進めています。E2E自動運転はまだ正解はありません。あなたが開発したモデルが次世代の自動運転のスタンダードとなる可能性があります。答えのないフィールドでさまざまなアプローチを試していってください。 【自分のつくったモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。

◆本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・基盤モデル・LLMのいずれかの領域で専門性を持つMLリサーチ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。 ◆MLリサーチャーの業務内容 将来の技術としてのレベル5以上の自動運転に係る深層学習モデルや、マルチモーダル基盤他、AI、ML領域の研究開発を行います。 ・Computer Vision・自然言語処理領域における論文のリサーチ・研究 ・上記を活かし、新しいAIモデルの開発・実装・提案

◆本求人は、基盤モデル・LLMの分野で専門性を持つMLエンジニアを対象とした求人です◆ 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。 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。 ◆MLエンジニアの業務内容 将来の技術としてのレベル5以上の自動運転に係る深層学習モデルや、マルチモーダル基盤他、AI、ML領域の研究開発を行います。 ・Computer Vision・自然言語処理領域における論文のリサーチ・研究 ・上記を活かし、新しいAIモデルの開発・実装・提案

◆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、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、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PB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

◆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Edge Computer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各種ハード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、各種ハード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、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】 本ポジションのエンジニアが開発するのは、自動運転向け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。 所属するチームは自動運転AIモデル開発チーム（E2Eチーム）とエッジデバイス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】 ・組込みのSoC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）とエッジデバイス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

◆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、車両の整備や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。マルチモーダルな基盤AIやEnd-to-Endの自動運転AI開発を行っています。自社でデータ収集からエッジへのデプロイまでを行っており、さまざまな技術的な挑戦をしている会社です。 自動運転AI開発においてデータの質は非常に大切です。そのため、チューリングではデータ収集においては、自社で車両を改造して日々データを集めています。この求人では、車両改造における車体や電装の試作、評価やおよびこれらを組み合わせデータ収集車両の構築を行っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・エンジニアと協働してテスト計画の策定 ・内製または調達サンプルの性能評価、車両への組付け、単体評価、実車評価 ・仕様変更に伴う実機の改修内容の企画設計及び改修作業 ・評価結果をまとめ、設計者やパートナー様へフィードバック ・データ収集車両のトラブル対応 ・データ収集車両のメンテナンス計画の策定及び運用 ◾️テスト計画とは？ データ収集車両には、カメラ、Lidar、GNSS/IMUなど複数のセンサー、それらをつなぐPCやケーブルがあります。これらの組み付け位置や各センサー・デバイスのセッティングをし、データ収集をするうえで問題ない状態かどうかをテストします。 デバイスの変更や、細かい設定変更などが発生するため、データ収集スタートまでのタイムラインに間に合うようにそれらを調整する必要があります。パートナー会社や社内メンバーと認識すり合わせをし、適切に進めることが求められます。 ◾️組み付けや評価とは？ カメラやLidar含めたセンサ・デバイスを車体に組み付ける際にさまざまな検討が必要です。デバイスが振動で壊れないか、またデバイスを取り付けて安定に動作するか、スペースや配置に問題がないかと確認する必要があります。それらを確認・評価し、組み付けへと進めるのです。組み付け時には、パートナー会社さまと連携し、テスト走行に間に合うタイムラインで組み付けを依頼する必要があります。これら全体のプロジェクトマネジメントが非常に重要です。 ◾️メンテナンスやトラブル対応とは？ データ収集を長時間・長期間行っていると、タイヤの摩耗や車の各パーツやハードウェアの故障が起きます。故障に対して適切なメンテナンス・整備を行う場合、車両のデータ収集計画を鑑みた対応が必要です。パートナー会社さまとの調整を行い、データ収集が滞りなく行えるように車両改造・メンテナンスの全体進捗管理を行います。

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Edge Computer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各種ハード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、各種ハード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、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】 電気回路設計の業務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。 ・自動運転システム用ハードウェアの回路設計 ・部品メーカーや製造委託先の協力会社との折衝 ・実車両を用いたデバッグや挙動の解析 など

◆本求人は、AI領域の知識とQAエンジニアとしての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。 チューリングが目指すAIによる自動運転技術のために、ソフトウェアに求められるシナリオやユースケースを理解し、テスト計画の立案・実行からテスト結果のフィードバックまで実現できる人材が必要です。AIモデルに関する理解だけではなく、自動運転システムやハードウェアといった各開発部門と連携し、品質向上のための施策を立案することがミッションとなります。 【具体的な仕事内容】 ・自動運転システムやデータ収集システムに関するテスト計画の策定およびスケジュール管理 ・上記システムに関するテスト設計および実施 ・開発部署と連携し、品質向上のための施策を実施