Web/MLOps Engineer

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機械学習エンジニア

Web/MLOps Engineer

株式会社T2

株式会社T2

AI要約(β)

自動運転技術の未来を切り拓く、機械学習エンジニアとしての挑戦を求めています。年収768万円〜1,920万円、フルリモート可能な柔軟な働き方で、物流危機を解決するための大規模データ処理基盤を構築。クラウドネイティブ技術を駆使し、1PB以上のデータを解析するシステムをゼロから立ち上げます。TypeScript、Pythonを用いた最先端の技術環境で、あなたのスキルを最大限に活かし、社会的インパクトを生むプロジェクトに貢献してください。自動運転業界の最前線で、技術を磨き、未来を共に創り上げましょう。あなたの挑戦が、物流の未来を変える力となります。共に新しい時代を築きましょう。

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給与・報酬

時給 4,000円 ~ 10,000円

稼働時間

96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)

雇用形態

業務委託

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

業務委託

給与・報酬

時給 4,000円 ~ 10,000円

稼働時間

96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)

出社頻度

相談の上決定する

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

Python3年以上必須
C++3年以上必須
Go3年以上必須
Scala3年以上必須
AWS指定なし歓迎
Kubernetes指定なし歓迎
GCP指定なし歓迎
GitHub Copilot指定なし歓迎

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

T2は開発のみならず運送事業までを手掛け、顧客(運送会社・荷主)の集約拠点間の貨物輸送サービスを提供。

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. 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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