業務内容

• MLプラットフォームの設計・構築・保守・最適化を担当し、Perception・Prediction・Planner開発のデータセット作成・モデルの訓練・評価・デプロイを、量産車のAD/ADASスタックへ効率的に回す基盤を提供する
• MLエンジニア向けの使いやすいツール・フレームワーク・ライブラリの開発、モデル追跡・ failure モードの可観測性向上など、全体のMLエンジニアリングを支援するツール群を構築
• データセット生成・クラウド訓練・評価パイプラインを設計・保守し、スケーラブルなMLワークフローを実現
• 他のML/MLプラットフォームエンジニアと協働し、迅速な改善を推進
• 現行プロセス・ツール・インフラの最適化と長期戦略への貢献を担う
• 高速な開発環境でのアジャイル開発、横断的調整を推進
• Nihonbashiオフィスへ週3日出社のハイブリッド勤務
• 全社的アーキテクチャの整合・最適化を横断的に推進
• エンジニアリングのベストプラクティスを組織全体へ広めるリーダーシップを発揮

技術スタック

必須スキル

• 学士以上のML/CS/ロボティクス系背景、または同等の実務経験、10年以上のソフトウェア開発経験
• UNIX系OS( Linux等）、Python、PyTorch/TensorFlow の4年以上の実務
• データ前処理・データクレンジング・データサンプリング・データカタログ化を含む全MLOpsサイクルの4年以上の経験
• 大規模なML訓練のスケーリングと課題解決、Docker・GitHub ActionsなどCI環境の経験
• ビジネス英語レベル、技術文書作成能力

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、4年以上
• Rust/C++とBazelなどの現代的なビルドシステム、システムレベルのデバッグ経験
• アーキテクトやシニアマネジメント経験
• SIMD/SIMT/GPUプログラミング、マルチスレッド
• Terraform/AWS/Observability/Kubernetesの本番運用経験
• BigQuery/Snowflake/AWS Redshiftの実務経験
• ハードウェア向け最適化、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

• 安全性・信頼性に直結するMLパイプラインの設計・運用を通じ、実機へ影響を与える影響力を得られる
• 大規模データ処理・分散訓練・エッジ/クラウド両対応の実務経験を深められる
• 複数チーム横断のアーキテクチャ戦略づくりに関与し、リーダーシップ・設計能力を養える
• 日本拠点でのハイブリッド勤務を活かし、日本語と英語の両方のコミュニケーション力を高められる
• 技術リーダー/アーキテクト/マネジメント方面へのキャリアパスが開かれ、希少性の高い自動運転領域の専門性を蓄積できる