業務内容

• ML Platformのシステム・ツールを設計・構築・保守・最適化し、Perception/Predict/Planner開発を効率化して量産車へのデプロイを支援する
• MLエンジニアがデータ収集・モデリング・訓練・評価・デプロイを迅速に回せるツール・ライブラリ・フレームワークを開発
• データキュレーション、クラウド訓練・評価パイプラインの構築・運用を担当
• 他のML/ML Platformエンジニアとコードレビューや協働を通じて継続的な改善を推進
• 現行プロセス・ツール・基盤を最適化し、長期戦略の一部として制度設計に寄与
• 高速な開発環境とアジャイル運用の下、日英連携で日本オフィス出社を週三日実施

技術スタック

必須スキル

• UNIX/Linux, Python, PyTorch or TensorFlow
• ML Opsサイクル（データクレンジング/サンプリング/前処理/訓練/評価/デプロイ/エッジ・クラウド展開）
• Docker, CI（GitHub Actions）
• 英語による技術文書の作成

歓迎スキル（該当する場合）

• Apache Spark, Airflow, Flyte, Flink, Ray などのMLパイプライン技術
• Rust/C++, Bazel、システムレベルデバッグ
• SIMD/SIMT、GPUプログラミング、マルチスレッド
• Terraform/AWS/Kubernetes、BigQuery/Snowflake/Redshift
• ハードウェアターゲット最適化、自動運転・ロボティクス・CV・モーションプランニングの経験
• 日本語ビジネスレベル

キャリア成長観点

• AD/ADAS領域のMLプラットフォームを横断的に支え、 millions車両へMLをスケールデプロイする影響力を獲得
• データ/訓練/評価/デプロイの全工程を統括する環境で、実務レベルの高度なMLエンジニアリング能力を磨ける
• 高速開発環境と複数チーム協働を通じた組織横断的スキルとリーダーシップの成長機会
• 自動運転・ロボティクスの現場で、ハードウェア latency最適化やクラウド/エdgeデプロイの経験を積み、技術的キャリアの幅を拡げられる