業務内容

• 自動運転の認識・予測・経路計画開発を支援するMLプラットフォームの設計・構築・保守・最適化・サポート
• モデリング・性能指標の監視・故障要因分析までをカバーする使いやすいツール・ライブラリの開発
• 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
• MLエンジニア・プラットフォームエンジニアと協働したコード開発・レビューを推進
• 現状プロセス・インフラの最適化と長期戦略の策定への貢献
• アジャイルでスピード感のある開発、ハイブリッド勤務（日本橋オフィス週3日）
• 部門横断で目標アーキテクチャを協力・グローバル最適化を推進

技術スタック

必須スキル

• 学士以上（機械学習/CS/ロボティクス等）または同等の実務経験
• 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ベストプラクティス10年以上
• UNIX系/Linux、Python、PyTorchまたはTensorFlowの4年以上
• MLOps全般（データ加工〜推論最適化、クラウド/エッジデプロイ含む）4年以上
• 大規模環境でのMLトレーニングのスケーリング経験
• DockerとGitHub ActionsのCI経験
• ビジネスレベルの英語で技術ドキュメント作成可

歓迎スキル

• MLパイプライン（Spark/Airflow/Flyte/Flink/Ray）4+年
• Rust/C++などのシステムプログラミング4+年、Bazel等ビルド
• ソフトウェアアーキテクト/シニアマネージャー経験
• SIMD/SIMT、GPUプログラミング、マルチスレッド
• Terraform/AWS/Observability/Kubernetes
• BigQuery/Snowflake/AWS Redshift等の分析基盤運用
• 特定ハードウェア向けDL最適化、自動運転・ロボティクス・CV・経路計画の経験
• 迅速な横断開発経験、ビジネスレベル日本語

キャリア成長観点

• 自動運転ML基盤の設計・最適化を通じ、量産車への展開を経験
• MLとプラットフォームの橋渡し役として組織横断の影響力を拡大
• 大規模データ処理・クラウド/エッジデプロイの高度要件を解決する能力を強化
• ハイブリッド勤務・アジャイル環境で技術リーダーシップと実務を同時に成長