競争力のある待遇InterviewCatがオススメする3つのポジション1. ソフトウェアエンジニア(MLOps)2. ソフトウェアエンジニア(Web評価基盤)3. MLエンジニア(大規模学習基盤)Turingのソフトウェアエンジニアの面接対策面接プロセスSTAR面接への準備オンラインコーディングテストについて体験入社について事前準備として推奨すること新卒採用・インターンまとめ参考記事
今回は、日本の自動運転スタートアップの中で最も注目されている企業の一つ、Turing株式会社の採用情報をお届けします。デンソーなどから153億円の資金調達を完了し、評価額が1年で約4倍の600億円に到達した今（2026年2月現在）、複数のエンジニアポジションで積極採用を行っています。ソフトウェアエンジニアとしてのTuringの魅力は、エンジニアの技術的バックグラウンドの強さと圧倒的大規模データ基盤の構築・運用の経験ができる点にあります。
創業者の山本一成氏は、開発した将棋ソフトが日本のトップ棋士を破ったことで知られるAI研究者。従業員約95名（2026年2月現在）のうち大半がエンジニアという、まさにエンジニアが中心となって活躍できる組織です。
また、データ収集車から毎日送信されてくる大量の走行データから継続的にモデルを開発・デプロイするスケーラブルで高性能な機械学習パイプラインの開発が何よりバックエンドとして魅力的な経験が可能です。特にTuringのMLOpsでいちばん大事にしているのは、実験のイテレーション（反復）のサイクルをいかに高速にするかであり、ワークフローがどれだけ洗練されているかを技術的に課題解決することが重要視されている点も魅力的でしょう。
競争力のある待遇
よくスタートアップと聞くと年収の面で大手より劣るという話はありますが、Turingに至ってはそのようなことはありません。
- エンジニア: 700万円〜1,000万円
- シニアエンジニア: 1,000万円〜1,500万円
- プリンシパルエンジニア: 1,500万円〜2,000万円
フレックスタイム制(コアタイム11:00-15:00)、社食制度、PC選択制度、開発支援AIツールの活用推進など、福利厚生も充実しています。
InterviewCatがオススメする3つのポジション
1. ソフトウェアエンジニア(MLOps)
普通のWeb/SaaS企業ではまず経験できない、ペタバイトオーダーのセンサーデータを扱うバックエンド・データ基盤開発に携われるポジションです。特にInterviewCatがオススメする技術的なボトルネックを解消することが、そのままモデル性能や開発スピードといった事業成果に直結するため、「技術で事業を前に進めたい」エンジニアにとって非常にやりがいのある環境です。
こんな人におすすめ:
- Python/TypeScript/Goなどでバックエンド開発の経験
- データ基盤・分散システムの経験
- プロダクトの開発経験（要件定義から実装、運用まで）
具体的な業務:
- 大規模データ基盤の構築・運用
- クラウド/オンプレミス環境でのパイプライン・データ転送の最適化
- 内部ツール・API・Webサービスの設計・実装
2. ソフトウェアエンジニア(Web評価基盤)
フルスタックエンジニアやフロントエンドエンジニアの活躍の場もあります。単なる管理画面ではなく、「自動運転の知能を解剖する」ためのプラットフォームを構築できる点が面白い。地図情報、3Dデータ、多系統のセンサーログを融合させた高度なビジュアライゼーションに挑戦できます。
こんな人におすすめ:
- React/Next.js/TypeScriptで3年以上の実務経験
- デザイナーと連携してUI/UXを設計した経験
- データビジュアライゼーションに興味がある
具体的な業務:
自動運転AIの評価指標、介入ポイントのログ、動画・センサーデータの同期再生機能などを備えたWebアプリケーションの開発。Mapbox、Deck.glなどを用いた空間データのビジュアライゼーションも担当します。
3. MLエンジニア(大規模学習基盤)
機械学習のバックグラウンドを持つエンジニアに特におすすめのポジションです。大規模分散学習システムの設計・実装から、学習パイプラインの最適化までを一貫して担い、いかに高速・安定に回すかに向き合えるため、基盤づくりや開発体験の改善に興味がある方には非常に相性が良いでしょう。
こんな人におすすめ:
- PyTorchなどで機械学習モデル開発経験
- 大規模分散学習に興味がある
- データパイプラインの最適化経験
具体的な業務:
- ペタバイトオーダーのマルチモーダルデータを扱う学習基盤の構築
- 学習時の動画デコード処理の高速化
- データセットのライフサイクル管理、キュレーションパイプラインの設計・実装
Turingのソフトウェアエンジニアの面接対策
Turingの面接プロセスは基本的に行動面接+オンラインコーディングテスト+体験入社で構成されています。
面接プロセス
- カジュアル面談
- 書類選考
- 1次面接(オンライン) + オンラインコーディングテスト
- 2次面接(チームによっては省略)
- 体験入社
- 最終面接
合計3〜4回の面接を想定してください。
STAR面接への準備
TuringはSTAR面接形式を採用しています:
- Situation(状況)
- Task(課題)
- Action(行動)
- Result(結果)
特にTuringが重視するのは、「正解のない未知な問題にどう向き合ってきたか」というエピソード。完全自動運転は人類がまだ解き明かしていない問題だからこそ、タフな環境下で取り組んだ経験が評価されます。
また、Turingが求めるポジションにマッチするエピソードだとよりよいでしょう。これまでパフォーマンス改善、大量のデータ処理の技術課題を解決したというエピソードを軸にSTAR方式でストーリーを組んでいくとよいです。
オンラインコーディングテストについて
Track Testへの準備、技術面接では「Track Test」を使用:
- コーディングやシステムデザインの問題
- クイズ形式の問題:30分程度
- 実装問題:60〜120分程度
- 計3問を想定
コーディングテストはスクリーニング観点が大きく、解いた内容に対する面接でのフォローアップは特にありません。
体験入社について
Turingでは体験入社の制度を設けています。体験入社と聞くとハードルは低くありませんが、直近1年間の応募者における通過率は56.9％（51名中29名）と、半数以上の方が次のステップへ進んでいます。
また、体験入社当日の最後には、自身がどのように価値貢献できるかをまとめた「貢献仮説（ナラティブ）」を作成し、配属予定チーム内で発表してもらうような流れとのこと。この際、チームメンバー（エンジニア）との質疑応答が行われるため、多くの方がこの場で貢献仮説に対する具体的なフィードバックを得ることになります。
事前準備として推奨すること
- YouTube「Tech Talk」を視聴
- 自分が応募するポジションに関連する動画を最低2〜3本
- チームの雰囲気や技術スタックの理解に役立ちます
- テックブログを読む
- 実際の技術的チャレンジや解決アプローチを理解
- 面接での質問の糸口になります
- 未知の問題への挑戦エピソードを整理
- STAR形式で3〜5つのエピソードを準備
- 特に「正解がわからない中でどう仮説を立てたか」を明確に
新卒採用・インターン
なお、新卒採用とインターンも同社は募集中で、面接対策に関してもほぼ同様のプロセスになっています。
まとめ
Turingは単なる「自動運転をやっているスタートアップ」ではなく、未解決で巨大な技術課題に対して、本気でエンジニアリングで挑み続けている組織です。ペタバイト級のデータ、実運用を前提としたMLOps・学習基盤、そして高い裁量と責任。これらすべてが揃った環境は、日本でも決して多くありません。
「難しい問題に向き合いたい」「自分の技術課題解決がそのまま事業価値になる環境で働きたい」と考えているエンジニアにとって、Turingは間違いなく検討する価値のある選択肢と言えるでしょう。
参考記事
著者について
サカモト。某外資ITで働くシニアソフトウェアエンジニア。ビックテック・メガベンなどのトップのテック企業へ入社するためのキャリア論と面接対策情報を発信。