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東京都の機械学習エンジニアの求人167件

MLエンジニア / Machine Learning Engineer(自動運転 世界モデル/動画生成モデル開発)

700〜1000万円/年

※ 募集要項に記載のレンジ。実額は選考で決まります

下限は東京都の機械学習エンジニアの求人の中央値(605万円)より95万円高い

勤務地
東京都大田区
休日
■土日祝日
雇用形態
正社員

どんな仕事かAIによる生成

自動運転領域におけるWAM(World Action Model)を中心としたML開発を担当します。動画生成モデルや世界モデルの検討・実装・検証、大規模事前学習、下流タスクへの適用、蒸留・量子化・推論最適化を進めます。実験基盤の構築・改善や、モデルの実機デプロイまで一気通貫で推進する求人です。

応募資格・募集要項・仕事内容を見る

この求人に応募

給与700〜1000万円/年

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応募資格

必須

  • 機械学習/深層学習を用いたモデル開発の実務経験
  • PyTorch等を用いた学習コードの実装・運用経験
  • Transformer系アーキテクチャの理解・実装/改変経験
  • 大規模学習(分散学習、最適化、学習安定化、実験管理など)に関する基礎的な理解と、いずれかの実践経験
  • 論文・技術文書を読み、再現・検証できる能力
  • 日本語でのコミュニケーション能力(JLPT N2相当以上)

歓迎

  • ▼生成・基盤モデル

    • 動画生成モデルの学習レシピ(Diffusion/Flow matching、長期系列学習、self-forcing系のrecovery学習)の探索
    • 生成モデリング下流タスクのための画像・動画トークナイザの研究・開発経験
    • 画像・動画基盤モデル(自己教師あり学習)の事前学習・転移学習の経験や活用経験(例:DINOv3, V-JEPA等)
    • Latent Action Modelを活用した大規模なロボットタスクのための事前学習
    • Feed-Forward 3DGSやDepthAnything3などのvisual geometry foundation modelに関する研究・開発
  • ▼蒸留・デプロイ

    • 蒸留(distillation)、量子化、推論最適化などモデル軽量化の経験
    • 動画生成モデルをロボットタスク等でFT・蒸留し、実機へデプロイした経験
    • 車載・エッジ等の制約下で、推論要件(レイテンシ/スループット/メモリ)を満たした経験

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

使用ツール

PythonTransformersLightningAccelerateDeepSpeed/FSDPFlexAttentionSlurmAWSGCP大規模GPUクラスタJetsonLinux

募集要項最終確認 10/16

職種
機械学習エンジニア
雇用形態
正社員あり(3カ月間)
給与
700〜1000万円/年
給与の詳細
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~20,000,000円 ・基本給:952,380円~1,269,843円 ・みなし残業手当:297,620円~396,827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※キャリア採用の場合、下限については概ね700万円を下回ることはありませんが上限については2000万円を超えるオファーをすることも検討しています
手当
通勤手当駐車場代補助制度
勤務地
〒143-0006 東京都大田区平和島6丁目1-1 物流ビルA棟
アクセス・通勤
・自家用車やバイクでの通勤・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。)
働き方
記載なし
勤務時間
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■小学校3年生が終わるまで取得可能な育児時短制度
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■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■子の看護休暇・介護休暇(無給・5日)
福利厚生
■社食(昼食支援)制度■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)■Turing Unlimited AI制度(直接雇用の全社員を対象に、業務に必要なあらゆるAIサービスを会社負担で上限なく利用できる制度です。)■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
社会保険
■社会保険完備
選考の流れ
・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
掲載日
2026/07/03 22:15(106日前)
最終確認
2026/10/16 11:38(1日前)

仕事内容

Description

  • 本求人は、機械学習を軸に、動画生成モデル・基盤モデルの大規模開発や、それを支えるMLOps/データ基盤、蒸留・最適化・実機デプロイに取り組んできた方を対象としています(自動運転/CV/ロボティクスの経験者歓迎)◆
  • Turingでは、車載カメラ映像を入力に車の制御まで行う End-to-endの自動運転モデル を開発しています。完全自動運転レベルの実現に向けて、模倣学習で鍛えるアプローチに加えて、近年進展の著しい動画生成・世界モデル系の潮流も取り込みながら、探索的に「当たり」を作りにいくフェーズにあります。
  • 特に近年は、走行データだけでなく一般動画データも含む大規模事前学習(動画生成・自己教師あり学習など)が、下流タスク(行動予測・プランニング等)の性能を押し上げうるという流れが強くなっています。
  • そこでTuringでも、World Action Model(WAM)という考え方のもと、動画生成モデル/画像・動画基盤モデル(例:DINOv3、V-JEPA系の発想)/世界モデルといったモダンなモデル群を、学習のスケーリングから検証、下流タスクへの落とし込み、さらに蒸留・量子化・推論最適化を経て実機にデプロイするところまで一気通貫で推進したいと考えています。
  • 今回の求人では、この挑戦的な取り組みを、研究だけで終わらせず「動くもの」に仕上げるメンバーを募集します。

業務内容

  • 自動運転領域におけるWAM(World Action Model)を中心としたML開発
  • 大規模事前学習(走行データ+一般動画データ等を用いた学習スケーリング)
  • 動画生成モデル/世界モデルを用いたモデリング検討・実装・検証
  • 自己教師あり学習に基づく画像・動画基盤モデル(例:DINOv3、V-JEPA系等)の検証・活用
  • 下流タスク(例:行動予測・プランニング等)への適用、評価設計・改善
  • 蒸留(distillation)等による小型化・高速化、量子化・推論最適化
  • 実験基盤整備(データパイプライン、再現性、実験管理、モデル運用)の構築・改善
  • 関連領域(Transformer、ロボティクス、世界モデル等)の論文調査・実装検証

Physical 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。

技術スタック

  • 言語:Python
  • ライブラリ:PyTorch、Transformers、Lightning、Accelerate、DeepSpeed/FSDP、FlexAttention
  • ミドルウェア:Slurm
  • 開発環境:AWS、GCPで構築した大規模GPUクラスタ
  • プラットフォーム:Jetson、Linux

この求人は、TURING株式会社の採用ページの内容をAIが読み取って整理したものです。応募の前に採用ページの原文を確かめてください。データの集め方企業サイト

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応募はTURING株式会社の採用ページで受け付けています。このページは採用ページの掲載内容をもとに構成しているため、最新の応募条件は募集元でご確認ください。

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