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。
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。
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 | - |
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。
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。
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。
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 |
スキル名 | 経験年数 | 種別 |
|---|---|---|
| Python | 3年以上 | 必須 |
| C++ | 3年以上 | 必須 |
| Go | 3年以上 | 必須 |
| Scala | 3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 |
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。
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。
※ポジションによってフローは異なる場合がございます。

給与・報酬:
時給 3,000円 ~ 6,000円
稼働時間:
40時間 ~ 100時間(週10 ~ 25時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
週2-3日出社

給与・報酬:
時給 3,000円 ~ 5,000円
稼働時間:
48時間 ~ 48時間(週12 ~ 12時間)
雇用形態:
業務委託
出社頻度:
相談の上決定する

給与・報酬:
時給 2,500円 ~ 3,500円
稼働時間:
96時間 ~ 160時間(週24 ~ 40時間)
雇用形態:
業務委託から正社員
出社頻度:
相談の上決定する

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「本番で障害が起きたけど、ログの調査に時間がかかる」「パフォーマンスが遅いと言われたけど、どこから調べればいいかわからない」「原因不明のエラーにより、インフラサーバーが正しく立ち上がらず疎通がうまく行かない」——アプリケーション開発をしていると、こうした"インフラ寄りの面倒な作業"に悩まされることはありませんか? 実は今、AIエージェントを活用すれば、これらの作業を自然言語で依頼するだけで解決できるようになりつつあります。ログの集計やレポート作成、障害の原因特定、パフォーマンスの変化の可視化——特別なクエリを書かなくても、AIに聞けば答えが返ってくる時代です。 本イベントでは、MIXIの吉井氏とユーザベースの飯野氏をお招きし、ソフトウェアエンジニアがインフラ領域の"面倒な作業"をAIでどこまで減らせるかを語っていただきます。「SREじゃないから関係ない」ではなく、開発者こそ知っておきたいAI×インフラの活用術をお届けします。
開催日:
2026年1月21日(水)19:00~20:15
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2024年末、Remix 3が発表されました。Reactベースのフレームワークとして知られていたRemixが、「ReactからWeb標準へ」という大きな方向転換を発表しました。 React Router v7としてReactエコシステムに深く統合される道を選んだ一方で、Remix 3はReactから離れ、Web標準をベースとした新しいアーキテクチャへと進化しようとしています。 なぜRemixはこのタイミングでReactを離れる決断をしたのか?Web標準に回帰することで何が変わるのか?そしてAI時代において、このアーキテクチャはどのような優位性を持つのか? 本イベントでは、Remix 3の詳細な解説記事を執筆されたcoji氏をお招きし、「Reactの当たり前を相対化する」というテーマでLTをいただきます。Remix 3の技術的な変化から思想的な背景まで、深く掘り下げていきます。 👇登壇者の記事を事前にチェック coji氏 Remix 3についての解説記事 https://zenn.dev/coji/articles/remix3-introduction
開催日:
2026年1月14日(水)19:00~20:15

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Claude CodeやDevinなどのAIコーディングエージェントが登場し、「チケットを書いたらAIが実装してくれる」という開発スタイルへの期待が高まっています。 しかし、いざ導入してみると「簡単なタスクは任せられるけど、完全な自動化には程遠い」「結局人間が手直しする工数がかかる」「精度が安定しない」といった壁にぶつかっている方も多いのではないでしょうか。 本イベントでは、完全自動化に正面から向き合い、仕様策定から実装までのAI自動化を試行錯誤しているminatoya氏とshiraji氏をお招きします。 現状は「当たればラッキー」という精度でも、その"当たり"をいかに増やしていくかという視点で、ツール選定、チケットの書き方、バリデーションの入れ方など、完全自動化に近づくための実践知を共有いただきます。 minatoya氏からはAIパートナー(AIP)とUbin(自作のDevin風エージェント)を活用したフルサイクル自動化の全体像を、shiraji氏からは現場目線でのチケット駆動開発の実践と改善ポイントを共有いただきます。
開催日:
2025年12月23日(火)19:00~21:15

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AIツールの活用が進む中、開発現場では「エンジニアがドメイン知識を深く理解できない」「PMが仕様作成のボトルネックになっている」といった課題を聞くことがあります。 特に、「なぜこの課題があるのか、エンジニアが腹落ちできていない」「PMの仕様検討待ちで開発が進まない」――こうした声は、多くの開発現場で聞かれるのではないでしょうか。 LayerXでは、AIを活用することでこれらの課題に向き合い、エンジニアとPMの役割の壁を取り払う取り組みを進めているといいます。 そこで本イベントでは、バクラクシリーズのPMを務める加藤氏をお招きし、AIによってドメイン知識へのアクセスがどう変わったのか、PMとエンジニアがどう協働できるようになったのか、そしてCursorを用いた仕様検討の自動化など、LayerXが実践するAIネイティブな開発プロセスについて語っていただきます。 「ユーザーに使われるものを作る」文化をチーム全体で実現するためのヒントが得られる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。 👇登壇者の方の記事を事前にチェック 「全員プロダクトマネージャー」を実現する、カーソル仕様による検討の自動運転 https://speakerdeck.com/applism118/quan-yuan-purodakutomaneziya-woshi-xian-suru-cursorniyorushi-yang-jian-tao-nozi-dong-yun-zhuan
開催日:
2025年12月10日(水)19:00~20:00

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AIコーディングエージェントの活用は進んでいるものの、コーディング以外の工程ではまだ課題を感じている方が多いのではないでしょうか。 「AIに設計やテストをどう任せればいいか悩んでいる」 「レビューがボトルネックになっていて、効率化の方法が見えてこない」といった声もよく耳にします。 実際には、実装以外の工程(設計、テスト、レビュー)でもAIを効果的に活用できる余地は大きくあります。 しかし「仕様書から適切に設計書へどう落とし込むか」「E2Eテストはどこまで人手を代替するのか」「AIレビューツールを入れたもののレビュー工数の削減にはあまり寄与していない」など、多くの現場が壁に直面しているのも事実です。 そこで本イベントでは、AI活用を第一線で行っているLayerXのan氏とサイバーエージェントのわさびーふ氏をお招きし、設計・実装・テスト・レビューという開発プロセス全体において、AIをどう活用しているのか取り組みの現在地を包み隠さず語っていただきます。 an氏からはバクラク開発における実践例を、わさびーふ氏からはサイバーエージェントでの取り組みを通じて、AI時代の開発プロセスのベストプラクティスを学べる貴重な機会です。 ぜひご参加ください。
開催日:
2025年11月20日(木)19:00~20:00