2011_MLエンジニア / Machine Learning Engineer(自動運転VLAモデル開発)

1週間前

Tokyo Turing株式会社

Description
◆本求人は、機械学習・自動運転・コンピュータビジョンのいずれかの領域で専門性を持つMLエンジニアや、大規模なMLOps・データ基盤開発に取り組んできたソフトウェアエンジニア、あるいはロボティクス領域でMLやソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた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。大きく2つの方向性でわれわれは開発を進めています。エキスパートドライバーのデータを模倣学習させ、数ミリオンほどのニューラルネットワークで多様なシーンを学習させるものと、Vision-Language-Actionモデル(VLAモデル)をはじめとした基盤モデルを車両で動かし、さまざまなシーンを判断させるものです。

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、探索的に取り組んでいかねばなりません。そのためには機械学習の知見だけではなく、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く必要があります。

今回の求人ではそういった挑戦的な取り組みを進めるメンバーを募集しています。基盤モデルの学習パイプライン構築や、モデルの量子化・最適化などさまざまなレイヤーで開発イシューがあります。

【業務内容】

※下記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます

・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

・データセットの作成・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

・自動運転VLAモデルの実装

・オートラベリングの実装

【Embodied AIというテーマの最前線を楽しむ】

AIに身体性を持たせ、物理空間の中で価値を発揮する。そういったテーマにおいて自動運転はまさに人類がいま取り組んでいるものです。すでに社内で進んでいるプロジェクトのナレッジを活かしつつも、独自のMLパイプラインを構築していかなければなりません。レファレンスがほとんどない領域で開発を推進していただける方を探しています。

【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。

【こんな人が活躍しています】

  • 研究機関出身の自然言語処理リサーチャー

  • システム開発会社でのシステムエンジニア/データサイエンティスト

  • 広告系メガベンチャー出身の機械学習/ソフトウェアエンジニア

Requirements
・チューリングの理念への共感

・PyTorch などの深層学習フレームワークを利用した3年以上のモデル開発の経験

・基盤モデルを扱った経験

・チーム開発の経験

・日本語でのコミュニケーション能力(JLPT N2相当以上)

Preferred Experiences
・深層学習で画像や動画などのComputer Visionを扱った経験

・センサーフュージョンやセンサーキャリブレーションの知見

・NLP、STT、TTS、といった深層学習を用いたCV・VLA以外の分野の経験

・Web開発でDeep Learningなどさまざなアプローチで機械学習モデルを開発した経験

・ユニットテストの作成とテスト駆動開発の実践経験

・OSSの開発経験

・国際会議での発表経験

We are looking for
・世界的企業をつくる強い気概のある方

・自走力がありなんでも積極的に取り組める方

・常に謙虚で、相手目線を忘れない人間性

・急激な事業、組織の成長に伴う様々な変化を楽しめる柔軟性

・成長に対して前向きなスタンス

・困難も楽しみながら乗り越えられるタフさ

◆技術スタック

言語:Python

ライブラリ:PyTorch、OpenCV、MMDetection、ONNX

ミドルウェア:Slurm

Cloud:AWS、GCP

プラットフォーム:Jetson、Linux

【参考情報】

▼会社HP

▼ Turing Tech Blog

▼チューリポ(オウンドメディア)

▼Turing TechTalk #7 Turing流 E2E自動運転AIの開発プロセス

▼自動運転基盤モデルの最前線:VLAモデルの今とこれから

【応募時のお願い】

・応募時の書類(履歴書・職務経歴書)はPDF形式にてご提出いただきますようお願い申し上げます

・応募時の書類(履歴書・職務経歴書)やエントリーページの入力箇所に年収情報(現在年収や希望年収)を記載するのはお控えください

  • 年収情報については選考プロセスが進む中でHRよりヒアリングをさせていただきます

Working Conditions
Salary

エンジニア

・想定年収:7,000,000円~10,000,000円

・基本給:444,449円~634,925円

・みなし残業手当:138,891円~198,415円(※みなし残業40時間相当分)

シニアエンジニア

・想定年収:10,000,000円~15,000,000円

・基本給:634,925円~952,380円

・みなし残業手当:198,415円~297,620円(※みなし残業40時間相当分)

プリンシパルエンジニア

・想定年収:15,000,000円~25,000,000円

・基本給:952,380円~1,587,306円

・みなし残業手当:297,620円~496,034円(※みなし残業40時間相当分)

※上記は想定額のため、最終的には現年収を考慮しつつ経験・スキルを考慮して内定時に提示します

Location

■平和島オフィス

〒

東京都大田区平和島6丁目1-1 物流ビルA棟

▼アクセス

東京モノレール流通センター駅から徒歩7分

※通勤方法

・電車・バス等の公共交通機関

もしくは

・自家用車やバイクでの通勤(平和島ラボ限定)

※通勤手当

・会社が認めた通勤経路および通勤方法に基づき、会社が定める基準により算定した額を支給します。(支給額の上限は会社が別途定めるものとし、課税・非課税の区分は所得税法等の法令に基づき会社が適切に処理します。)

・通勤時の高速道路代は精算対象とします。

・バイク利用者は燃費代のみを精算対象とします。(高速道路代はお支払いの対象外となります。)

Job Type

正社員

Work hours

フレックスタイム制

コアタイム:11:00~15:00

フレキシブルタイム:08:00~11:00、15:00~22:00

標準的な勤務例:10:00-19:00(休憩1時間)

※ライフスタイルや業務に応じて始業・終業時間を柔軟に調整することが可能です

【休日休暇】

■土日祝日

■年次有給休暇:初年度は入社時に13日間付与

■夏季休暇・年末年始休暇

■ライフサポート休暇:特別有給休暇として入社日に5日間付与(有効期限は付与から1年間)

■結婚休暇(5日間)等の慶弔休暇

■出産休暇・育児休暇制度完備

■小学校3年生が終わるまで取得可能な育児時短制度

■子の看護休暇・介護休暇(無給・5日)

Probation period

あり(3カ月間)

Benefits

■社会保険完備

■交通費支給(会社が認めた通勤経路および通勤方法に基づき、会社が定める基準により算定した額を支給します。)

■インフルエンザ予防接種の費用補助

■定期健康診断

■提携クリニックによる健康相談

■社外カウンセリング窓口

■PC選択制度(エンジニア対象)

■開発支援AIツールの活用推進制度(エンジニア対象)

■駐車場代補助制度(U30エンジニア対象)

■書籍購入制度

■社用車の休日利用制度

■ベビーシッター利用割引制度

■妊活検査(AMH卵巣予備能力指数検査)の無料検査制度

■提携クリニックによる女性特有の健康相談無料カウンセリング制度

■オフィスコンビニ(スマートマルシェ、オフィスグリコ)

■社内交流会(All Hands)の費用補助

■服装自由

■東振協の共同利用保養所サービス

■福利厚生賃貸サービス(2026年4月導入予定)

Company information
Name

Turing株式会社

Established

2021年8月

Headquarter Location

東京都品川区大崎一丁目11番2号 ゲートシティ大崎イーストタワー4階(JR大崎駅徒歩1分)

Capital

3000万円 (累計240億円調達)

Employees

108名(2025年7月時点)

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    1週間前

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    チューリングでは、車載カメラの映像を入力に単一の機械学習モデルで車の制御を求める「End-to-Endの自動運転MLモデル」の開発を行っています。 · モデルアーキテクチャの改善 · データ品質・量の改善 · End-to-End の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 · オートラベリングモデルの実装・改善 · カメラ・センサーキャリブレーション · 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 · ...

  • 2010_MLエンジニア / Machine Learning Engineer(End-to-End自動運転モデル開発)

    2週間前

    Tokyo Turing株式会社 ￥7,000,000 - ￥12,500,000 per year

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    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。強化学習チームが頑健なE2E自動運転システムを開発します。 · ...

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