自動運転MLチーム
Turingは完全自動運転、すなわちシステムが人間の運転動作をすべて代替することを目指しています。このチームでは、運転に関するあらゆる機能を置きかえるため、自動運転に関するカメラシステム、MLモデル、データレイク、MLOpsを含む全ての課題を解決します。現在、大きく2つのことに取り組んでいきます。
- マルチモーダルのLLMを利用した完全自動運転に向けた基盤モデルの作成
- 走行データから自動走行が可能な深層学習モデルを作成するためのデータ基盤の整備
これらにおいて私たちは下記のような課題に取り組んでいます。
- 真に運転環境を理解する基盤モデルの設計
- ペタバイトスケールのデータレイク基盤の開発
- 大規模並列学習を可能とするMLOpsの実現
- 走行データ取得のためのカメラ・車載システムの整備
完全自動運転AIの達成は非常に困難な道のりであり、人類にとってのグランドチャレンジ
です。われわれは下記のような人材を求めています。
- 基盤モデルと最先端のモデルをつくる機械学習エンジニア
- データエンジニアリングを推進するソフトウェアエンジニア
- 大規模な学習を支えるインフラエンジニア
それぞれ必要なスキルを下記のように定義しています。
機械学習エンジニア
- 必須要件
- Turingのビジョン・ミッションへの共感
- 画像処理、自然言語処理、ロボティクス関連の機械学習のいずれかに精通していること
- 幅広いエンジニアリング技術やビジネスへの理解
- 深層学習に関する知識
- 歓迎条件
- Hugging FaceやGPT関連の開発知見
- Computer Visionに関する深い知見
- アプリケーションを含むソフトウェアエンジニアリング全般の経験
- DevOps・MLOpsの知識・経験
ソフトウェアエンジニア
- 必須要件
- Turingのビジョン・ミッションへの共感
- 膨大なデータ量を扱ったデータエンジニアリングの経験
- システムの設計や実装における熟達したスキル
- 幅広いエンジニアリング技術やビジネスへの理解
- アプリケーションを含むソフトウェアエンジニアリング全般の経験
- 歓迎条件
- アプリケーションを含むソフトウェアエンジニアリング全般の経験
- DevOps・MLOpsの知識・経験
- 大規模なデータオペレーションの経験
- AWSなどのクラウド関連の知識・経験
インフラエンジニア
- 必須要件
- Turingのビジョン・ミッションへの共感
- 幅広いエンジニアリング技術やビジネスへの理解
- オンプレミス・クラウドの設計・構築経験
- 歓迎条件
- DevOps・MLOpsの知識・経験
- GPUクラスタ構築の立ち上げ・管理・運用の経験
- 大規模なデータオペレーションの経験