Turing株式会社

◆本求人は、エッジ環境で推論最適化・デプロイ最適化の経験があるソフトウェアエンジニアを対象としています◆

チューリングはマルチモーダル生成AIで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。

今回のポジションでは、MLモデル・コンパイラ・ランタイム・SoC/ハードウェアの境界を跨いで、計算資源の限られる車載環境での推論を安定かつ高速に実行できる状態に責任を持ちます。信頼性や保守性も含めて、量産を見据えた「性能・コスト」の最適解を見つけ、性能要求として落とし込むことがミッションです。

【業務内容】
1. 推論速度の向上
- チームを横断して、MLモデルの推論速度を高速化（ボトルネック特定〜改善まで）

2. デプロイフローの改善
- 量子化も含め、モデル変換〜ビルド〜デプロイまでの自動化（自動ビルド環境/CIの整備）

3. 新規SoCの立ち上げ
- 新規SoCを探索的に試行しながら、、モデルのデプロイ、実装、最適化を推進

変更の範囲：会社の定める業務

機械学習エンジニア

Cuda

3030_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（SoC最適化）

自動運転第2グループは、自動運転AIモデルを作るチーム（上流）と車両を扱うレイヤー（下流）の間に位置し、自動運転を「実際に車として動かす」ためのシステムソフトウェア全域を担います。推論や一部の制御アプリは他チームが持ち、それ以外のシステムコード——計算機と各種センサー（カメラ・自己位置推定など）の上で動く Linux、自動運転ミドルウェア（ROSのようにプロセス間通信・プロセス管理を担う自社基盤）、その上のアプリケーション、そして車とのつなぎこみ——はすべてこのグループが担っています。

このポジションでは、仕様が固まりきっていない状況の中で、解くべき課題を自ら定義し、設計から実装まで進めていくことが求められます。担当領域はプロダクトの局面に応じて変わるため、決まった守備範囲よりも、状況に合わせて軸足を動かすことを楽しめる方が活躍できる環境です。

【業務内容】
強みや経験に合わせた領域からスタートし、必要に応じて隣接領域に広げていきます。以下はチーム全体が担うスコープです。

▼ 低レイヤー・システム
- センサー制御（カメラ、自己位置推定など）の開発
- 自動運転ミドルウェアの開発（IPC、プロセス管理、リアルタイム性の担保）
- 各車種への対応・車両とのつなぎこみ
- システム／OSレベルでのパフォーマンスボトルネックの特定・改善

▼ データ基盤・運用
- ロギング・データ収集基盤の開発・運用
- OTA更新基盤の設計・開発
- 運用・可視化のためのWebUI / 開発ツールの開発

【あなたの経験は、ドメインが違っても活きます】
自動車・自動運転ドメインの知識は入社後にキャッチアップできる環境です。以下のような背景を持つ方の経験が、このチームで直接活きます。

- 家電・カメラ・音響機器・ネットワーク機器などでLinux組み込み開発をしてきた方
- 産業機器・医療機器でミドルウェアやドライバを書き、信頼性・リアルタイム性を追い求めてきた方
- ゲームエンジンやゲームサーバーで低レイテンシ設計に取り組んできた方
- ロボティクス・ROS環境でセンサー統合や制御システムを開発してきた方
- 大規模バックエンド・データ基盤の設計・構築をしてきた方
- WebUI・可視化ツールの開発をしてきた方（自動運転システムの運用・モニタリング基盤を担っていただきます）

変更の範囲：会社の定める業務

組み込みエンジニア

Python

TypeScript

React

Docker

Linux

3031_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転システム開発）

◆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。

バックエンドエンジニア

Rust

3012_ソフトウェアエンジニア/ Performance Optimization Engineer（大規模学習基盤）

仕事概要
◆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。

【業務内容の変更範囲】：会社の定める業務

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3030_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（SoC最適化）

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