業務内容

• 認識・予測・経路計画のMLモデルやAD/ADASスタックの展開を支える機械学習プラットフォームの設計・構築・保守・最適化・サポートを行い、MLエンジニアリングの反復作業を効率化する
• モデリング指標の追跡や失敗要因分析を含むMLエンジニアリング全体を支援する使いやすいツール・フレームワーク・ライブラリを開発
• データキュレーションの効率化とクラウド上のトレーニング・評価パイプラインの構築・保守
• 他のMLエンジニア・プラットフォームエンジニアとのコード開発・レビューを通じて迅速な改善を推進
• 現状のプロセス・ツール・インフラの最適化と長期戦略への貢献
• 高速開発環境でのアジャイル開発、週3日日本橋オフィスのハイブリッド勤務

技術スタック

必須スキル

• 機械学習・CS・ロボティクス等の学士号以上、または相当の実務経験
• データ構造・アルゴリズム・デザインパターン・ソフトウェアエンジニアリングの5年以上経験
• UNIX系OS、Python、PyTorchまたはTensorFlowの2年以上経験
• データクレンジング/前処理から推論最適化までのMLOps全体の2年以上の経験
• DockerとGitHub ActionsによるCI/CDの経験
• ビジネスレベルの英語力

歓迎スキル（該当する場合）

• MLパイプライン（Spark/Airflow/Flyte/Flink/Ray）2年以上
• Rust/C++、Bazel、システムレベルデバッグの経験
• SIMD/SIMT、GPUプログラミング、マルチスレッド
• Terraform/AWS/Observability/Kubernetesの運用経験
• BigQuery/Snowflake/AWS Redshiftなどの分析基盤運用
• ハードウェア最適化型DLモデル開発、自動運転・ロボティクス・CV・経路計画の経験
• 複数チームとの横断的協働・スピード感のある開発経験
• ビジネスレベルの日本語力

キャリア成長観点

• 大規模車両向けMLプラットフォームの設計・運用を通じ、スケーラビリティ・信頼性・デプロイメントの実務スキルを着実に高められる
• MLエンジニアリングの全工程を横断してリードする機会が多く、組織内の影響力・リーダーシップ・長期戦略策定能力を養える