新卒】MLエンジニア​/Machine Learning Engineer; End-to-End AI・フィジカル基盤モデル

1002_【新卒】MLエンジニア / Machine Learning Engineer（End-to-End AI・フィジカル基盤モデル） 仕事概要

本求人は、コンピュータサイエンスを専攻している or 機械学習やソフトウェア開発において実践的な開発経験を持つ学生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。「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End(E2E)の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。現在では、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発するに至り、まさに今モデルが指数関数的な成長を見せるカーブの手前に位置していると捉えています。

これからはE2Eモデルをさらに発展させ、物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルとすることで、運転能力だけでなく、言語やマルチモーダルな理解を組み合わせ、人間にしか対応できなかったような難しいシーンにも対処できる自動運転AIを開発していきます。

我々は、これらの開発において、キーパーソンとなるのが学生時代からコンピュータサイエンスを学んできている若い才能であると強く信じています。

チューリングは、将棋AI「Ponanza」で史上初めて名人に勝利し、日本のAI史を塗り替えた山本を筆頭にテクノロジーを理解している経営メンバーが多数います。そのため、才能あるエンジニアが取り組むべき適切な課題と環境を用意し、皆さんの可能性を大きく広げることができます。

実際に開発チームのリーダーの半数は新卒メンバーが占めており、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て活躍しています。

一緒にWe Overtake Teslaを掲げ、完全自動運転の実現を目指しませんか？皆さんからのエントリーをお待ちしています！

現在は下記のグループ・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。※入社タイミングによって組織体制やプロジェクトは変更(進歩)している可能性が高いです。正社員として入社する前にインターンとして参画することもオススメします。

• 自動運転第1グループ：車載カメラの映像を入力に単一の機械学習モデルで経路を出力する(車の制御を求める)「End-to-End自動運転モデル」の開発を行っています。

[業務例]

• E2E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
• 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/実装など

• 自動運転第3グループ：Vision-Language-Action(VLA)モデルをはじめとしたフィジカル基盤モデルの開発を行っています。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、探索的に開発に取り組んでいます。そのため、機械学習の知見だけでなく、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ます。

[業務例]

• 自動運転VLAモデルの実装
• 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
• オートラベリングモデルの実装/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/実験管理など

本求人は、コンピュータサイエンスを専攻している or 機械学習やソフトウェア開発において実践的な開発経験を持つ学生を対象としています。

• 運転免許保有（運転がうまい必要は全くないです）
• 最新の機械学習の研究内容に精通していること
• Python、C++などの基礎的なアルゴリズム実装が可能であること
• KaggleのCompetitionにおいてMaster以上の成果を有していること
• 論文執筆・国際会議における採択実績
• MLエンジニアリ…