◆本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・LLM・NLP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◆MLエンジニアをご志望の方で、現在公開中の募集ポジションに適合するものが見つからない方のための応募フォームです。書類選考後、ご希望やご経験に応じた適切なポジションを検討するマッチング面談を設定いたします。応募時「応募先へのメッセージ」欄には、ご自身の強みや得意分野、ご希望の業務内容やアプローチなどを自由にご記入ください。【MLエンジニアポジション例】・2010_シニアMLエンジニア / Senior Machine Learning Engineer（自動運転モデル開発）　https://herp.careers/v1/turing/oMZZ-LyQ683f・2011_シニアMLエンジニア / Senior Machine Learning Engineer（自動運転VLAモデル開発）　https://herp.careers/v1/turing/aHze1GwzB0ZG・2021_シニアMLエンジニア / Senior Machine Learning Engineer（基盤AI）　https://herp.careers/v1/turing/howamCYpkJ1b※シニアに限らず、プリンシパルクラスの採用も行っています。—-チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。現時点ではテスラのFSD v13をベンチマークとしており、FSD v13の性能を上回る自動運転システムをAIベースで開発に取り組んでいます。モデルの開発には Data-Centric AI と呼ばれるアプローチを取っていますが、実際に学習に用いるデータの裏側には膨大なデータが存在します。膨大なデータからモデル構築を行う機械学習エンジニアを募集しています。【具体的な業務内容】・論文や既存実装の調査・再現・実装・自社データセットを利用した既存実装の評価・実車でのモデル評価・実験管理・自動運転VLAモデルの実装・データセットの作成・改善・オートラベリングの実装【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。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。答えのないフィールドでさまざまなアプローチを一緒に探索しましょう。【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。

・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・基盤モデルを扱った経験

・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Deep Learning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・ユニットテストの作成とテスト駆動開発の実践経験・OSSの開発経験・国際会議での発表経験

・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◆技術スタック言語：Pythonライブラリ：PyTorch、OpenCV、MMDetection、ONNXミドルウェア：SlurmCloud：AWS、GCPプラットフォーム：Jetson、Linux【参考情報】▼会社HPhttps://tur.ing/▼ Turing Tech Bloghttps://zenn.dev/p/turing_motors▼チューリポ（オウンドメディア）https://tur.ing/turipo▼Turing TechTalk #7 Turing流 E2E自動運転AIの開発プロセスhttps://youtu.be/KHqGVkIhYp4?feature=shared【応募時のお願い】・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・応募時の書類（履歴書・職務経歴書）やエントリーページの入力箇所に年収情報（現在年収や希望年収）を記載するのはお控えくださ　- 年収情報については選考プロセスが進む中でHRよりヒアリングをさせていただきます