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機械学習エンジニア

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株式会社T2

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AI要約(β)

未来の物流を変革する自動運転技術の最前線で、あなたの技術力を発揮しませんか?私たちT2は、Lv4自動運転トラックによる幹線輸送サービスで、物流危機を解決することを目指しています。年収600万〜2000万円、フルリモート可能な柔軟な働き方を提供。あなたには、MLOpsエンジニアとして、1PB以上の走行データを活用したクラウド基盤の構築をリードしていただきます。Python、C++、Kubernetesなどのスキルを活かし、ゼロから大規模システムを構築する挑戦が待っています。自動運転の未来を共に創り上げる仲間を求めています。あなたのキャリアを次のステージへと導くこの機会を、ぜひ掴んでください。

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給与・報酬

年収 600万円 ~ 2,000万円

稼働時間

裁量労働制

雇用形態

正社員

出社頻度

相談の上決定する

勤務地

-

現状と課題

株式会社T2は自動運転技術を活用した物流サービスを提供することにより、2024 年問題を始めとする物流危機という社会課題の解決に寄与し、物流インフラの維持・向上に貢献することを目指しております。

お願いする業務

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。

MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。 2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。 膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。 クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。 取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。 クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。

例えば以下のような業務があります。

  • 機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化
  • 物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築
  • 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案
  • アノテーションパイプラインの構築および最適化
  • 実験管理の構築および自動化(Weights & Biasesなどの導入、内製開発)
  • コンテナ化(Docker, Kubernetes)によるスケーラブルなML基盤の構築
  • CI/CDパイプラインの設計・運用
  • クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化
開発環境
  • 開発言語:TypeScript、Python
  • インフラ:Google Cloud Platform
  • 構成管理:Terraform
  • ソースコード管理:GitHub
  • CI/CD:Github Action、Cloud Run
  • コミュニケーションツール:Slack、Google meet
  • タスク管理:Jira
勤務地

会社はテレワーク勤務も認め、詳細は別途定めるテレワーク規程による。

下記、本ポジションのやりがいに魅力を感じられる方
  • 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。
  • 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます。

募集要項

概要

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雇用形態

正社員

給与・報酬

年収 600万円 ~ 2,000万円

稼働時間

裁量労働制(専門労働型裁量労働制(みなし労働時間:8 時間))

出社頻度

相談の上決定する

休日・休暇

週休二日制(土曜日・日曜日)、国民の祝祭日、年末年始

社内制度
(待遇・福利厚生)

定期健康診断、フリードリンク、企業型確定拠出年金制度、年次有給休暇20日(採用時に付与する)

【加入保険】
社会保険完備(厚生年金、健康保険、雇用保険、労災保険)

必須スキル/経験

  • MLOpsエンジニアとしての開発経験(3年以上)
  • Python、C++、Go、Typescriptなどのプログラミング経験
  • 機械学習ワークフロー(PyTorch, ONNX など)の知識・経験
  • Kubernetes、Docker、Terraformなどを活用したインフラ構築経験
  • AWS/GCP/Azureでの機械学習環境の運用経験
  • GPUクラスタを活用した大規模分散学習の設計・運用経験
  • データエンジニアリングやストリーミングデータ処理の知識
  • リアルタイムモニタリングやA/Bテストの設計・実装経験
  • クラウドネイティブなアーキテクチャ設計・実装経験
  • SREの知識・経験(SLI/SLOの設計、可観測性の向上など)
  • gitもしくは類するバージョン管理システムを用いた開発経験
  • 自発的にさまざまな課題に取り組める方
  • チームメンバーと連携しつつ業務に取り組める方
  • 日本語でコミュニケーションが可能な方
求める人物像
  • 自動運転業界の最前線で技術を磨きたい方
  • 大規模データを活用した高度なエンジニアリングに興味がある方
  • 機械学習とエンジニアリングの両方を極めたい方
  • 大規模なAIモデルの運用基盤を設計・構築したい方
  • 新しい技術を積極的にキャッチアップし、実践できる方
  • 不確実な課題に対して積極的にチャレンジできる方

歓迎スキル/経験

  • 分散システムやクラウドネイティブアーキテクチャの知識
  • 機械学習モデルのデータパイプライン最適化経験
  • リアルタイムデータ処理・異常検知システムの構築経験
  • システムアーキテクチャ、APIの設計経験
  • 画像・点群などテキストデータ以外のデータ基盤の開発経験
  • Github ActionやAWS/GCPを用いたCI/CD Pipelineの構築および運用経験
  • Terraform/Kubernetesの利用経験
  • テックリードまたはエンジニアリングマネージャー相当のポジションでの2年以上の経験
  • 英語でのコミュニケーションが可能な方

スキル要件

スキル名

経験年数

種別

Git指定なし必須
Python指定なし必須
AWS指定なし必須
Docker指定なし必須
C++指定なし必須
Go指定なし必須
機械学習指定なし必須
TypeScript指定なし必須
Azure指定なし必須
Kubernetes指定なし必須
GPU指定なし必須
Terraform指定なし必須
GCP指定なし必須

一緒に働くメンバー

  • 辻勇気

    辻勇気

    技術開発本部

    株式会社T2で技術開発本部長をしている辻です。 レベル4自動運転トラックを活用した幹線輸送サービスを提供を目指しております。 会社紹介資料: https://speakerdeck.com/t2auto/t2-companydeck 前職は、Preferred NetworkというAIスタートアップで自律移動ロボット開発のテックリード、T2の前身となるPoCプロジェクトの立ち上げに携わりました。

サービス内容の詳細

Lv4自動運転トラックによる幹線輸送サービスでドライバー不足を解消する T2 は自動運転技術を活用した物流サービスを提供することにより、2024 年問題を始めとする物流危機という社会課題の解決に寄与し、物流インフラの維持・向上に貢献することを目指しております。

選考フロー

  1. 書類選考
  2. カジュアル面談
  3. コーディングテスト
  4. 1次面接
  5. 2次面接
  6. 3次面接
  7. オファー面談

※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

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