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

必須

• 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
• 日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）

• 次のいずれか

  • 深層学習で画像や動画などの Computer Vision を扱った経験
  • Web開発でDeepLearning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
  • 自動運転・運転支援開発やロボット開発などでMLモデル開発や量子化最適化に取り組んできた経験

歓迎

• Kaggle 等のコンペティションでの入賞経験
• オープンソースの ML ライブラリへのコントリビューション経験
• 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
• ユニットテストの作成とテスト駆動開発の実践経験

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

募集内容

• 本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・機械学習のいずれかの領域で専門性を持つML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。
• 自動運転モデル開発は、機械学習だけでなくさまざまな技術の総合格闘技です。データ収集、データセット作成（データ品質改善※キャリブレーションや座標変換など）、モデル学習（モデルアーキテクチャ検討・学習効率化など）といった形で多くの活躍フィールドがあります。
• 自動運転開発の経験があるエンジニアはもちろん、ソフトウェア業界やロボティクス業界など、異なるバックグラウンドで卓越した技術を有するエンジニアを探しています。一緒に人類のグランドチャレンジを達成しましょう。

業務内容

• モデルアーキテクチャの改善だけでなく、データ品質・量の改善などさまざまな課題解決に取り組んでいます。以下にあげる業務は一例ですが少しでも自身の経験と関連あるものをお持ちな方はぜひ前向きに応募をご検討ください

具体例

• 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

モデル開発のアプローチは？

• データセントリックなアプローチとモデルセントリックなアプローチの2種類で開発を進めています。データの品質においてさまざまな要因で課題が生まれるケースもあれば、モデルのアーキテクチャやバックボーンの探索など、広い範囲で試せることが多いです。また大規模なGPUクラスタで多くの学習を回すため、学習コード高速化などにも取り組んでいこうと思っています。
• E2E自動運転はまだ正解はありません。あなたが開発したモデルが次世代の自動運転のスタンダードとなる可能性があります。

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、OpenCV、MMDetection、ONNX、TensorRT
• ミドルウェア：Slurm
• Cloud：AWS、（DWHとしてDatabricksを活用）
• プラットフォーム：Jetson、Linux