エンジニア / Engineer（ML・ソフトウェア・組み込み・インフラエンジニア）

必須

• チューリングの理念への共感
• 週2日以上、会社に来られる方を対象にしています
• 色々な分野に手を広げ続ける状態がもっとも良い状態です
• 頭の良さよりも手が動く事への評価が高いです

歓迎

• 運転がうまい必要は全くないですが、運転免許を持ってる事が望ましいです

求める人物像

• 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
• せっかく生きてるなら楽しいことをして、世界に良いインパクトを作りましょう

使用ツール

フィジカル基盤モデル開発（VLA）

• Vision-Language-Action（VLA）モデルを中心に、視覚・言語・行動を統合した次世代の自動運転AIを開発します。世界的にもまだ事例の少ない領域で、最新論文や実装を参考にしながら探索的に開発を進め、人間に近い判断ができる自動運転モデルの実現を目指します。

End-to-Endモデル開発（ML、強化学習、MLOps）

• 車載カメラ映像を入力に、単一の機械学習モデルで運転経路・制御を出力するEnd-to-End自動運転モデルを開発します。モデル実装からデータ設計、学習・評価、強化学習による性能向上、MLOpsによる継続的改善まで一気通貫で取り組みます。

自動運転システム開発（組み込み、高速化・最適化）

• 開発した自動運転モデルを実際の車両で安定して動かすためのシステムを開発します。車載組み込みソフトウェア、制御系、OS・推論高速化、複数車種や次世代SoCへの対応など、実用化を見据えた開発を行います。

インフラ開発（GPU基盤）

• 大規模モデル学習や実験を支えるGPUクラスタ・計算基盤を設計・運用します。分散学習環境や学習パイプラインを整備し、研究・開発を高速に回すための技術基盤を構築します。機械学習エンジニアが計算タスクに集中できる環境づくりがミッションです。

MLエンジニア

• フィジカル基盤モデル（VLA）やEnd-to-End自動運転モデルの開発を中心に、データ収集からモデル学習、評価まで幅広く担当します。最新研究を実装し、実車実験を通じてモデルを磨き込む経験ができます。
• 特に、直近では自然言語instructionを使ったE2Eモデルの制御に取り組んでいます。このE2Eモデルへのinstructionを制御するLLMの学習（RL含めて）に興味がある方を募集しています。

業務例

• End-to-End自動運転モデル／VLAモデルの実装
• データ収集方針・計画の立案
• データセットの作成・改善
• 学習アルゴリズムの実装・改良
• モデル学習・推論コードの高速化
• オートラベリングモデルの実装・改善
• センサキャリブレーション・座標変換
• 論文調査・再現・実装
• 実車でのモデル評価・実験管理 など

ソフトウェア／組み込みエンジニア

• 自動運転AIを支えるソフトウェア・システム・車載環境を開発します。クラウドから車載組み込みまで幅広いレイヤーを横断し、実用的な自動運転システムを構築します。

業務例

• データ・モデル改善を支えるシステム開発
• MLOps基盤（学習〜デプロイ）の設計・自動化
• 内部ツール・サービスの実装
• シナリオテストの設計・実装・改善
• クローズドループシミュレータ開発
• 分散学習基盤との統合
• 画像・動画データ処理パイプラインの高速化
• モデル全体のボトルネック分析・最適化
• 車両運動制御アルゴリズムの設計・実装
• 車載SoCへの実装・最適化
• 複数車種対応、フリート管理、OTA対応
• CI/CD導入による開発生産性向上
• 実車での評価・チューニング など

インフラエンジニア

• GPUクラスタや計算基盤を構築・運用し、機械学習エンジニアが計算リソースを最大限活用できる環境をつくります。オンプレ・クラウド双方の設計/運用に携わり、分散システムやネットワークの最適化まで含めたインフラ全般を担当します。

業務例

• GPUクラスタ・計算基盤の設計・構築
• ネットワーク設計と高速化
• ストレージシステムの効率化・最適化
• クラスタリング技術の開発
• クラウド上での計算環境整備・運用（AWS／GCP／Azure）
• 機械学習エンジニアが使いやすいインフラ設計 など

チューリングで働く魅力

• インターンとして研究を進め、成果をまとめた2本の論文がCVPR 2026年に採択されています。
• このように完全自動運転の開発は最新の研究テーマに携われる機会が多いため、論文に限らず対外的な成果を作り上げるのに適した環境です。
• また、エンジニアとして成果を出すための開発支援ツールの利用も積極的に支援しています。ChatGPTやClaude Codeなど各種AIサービスを活用した開発環境に身を置くことができます。