◆本求人は、高負荷な計算処理を高速かつ効率的に実行するためのシステム開発に挑戦したいソフトウェアエンジニア向けのポジションです◆ チューリングでは、車載カメラ映像を入力に車両制御を行うEnd-to-End自動運転システムの開発を行っています。

自動運転システムでは、AI推論・モデル学習・画像処理・センサ処理など、多数の計算負荷の高い処理がリアルタイムに実行されています。本ポジションでは、それらの処理をCPU・GPUをはじめとする計算資源上で高速かつ効率的に動作させるための設計・実装・最適化を担っていただきます。

単なるアルゴリズム開発ではなく、

「同じ処理をより速く、より少ないメモリで、より低いレイテンシで実行する」

ために、システム全体の計算ボトルネックを特定し改善することがミッションです。業務内容

自動運転モデルの学習における計算効率向上
モデル学習パイプラインにおけるデータロードや動画デコード処理の最適化
CPU/GPUを活用した高性能な画像処理パイプラインの開発
メモリ使用量やスループット改善のための性能チューニング
プロファイリングツールを活用したボトルネック解析
並列処理や分散処理を活用した高効率システムの設計
大規模データ処理基盤の性能改善これらの取り組みを通じて、モデルの性能向上と開発速度の両立を実現し、システム全体のスケーラビリティとパフォーマンスを最大化することが期待される役割です。既存の枠組みにとらわれず、次のスケールを見据えた学習基盤をゼロベースで設計・進化させることで、エンジニアリングの力で自動運転開発の限界を押し広げていきます。

・Python、C++、Rust等を用いたソフトウェア開発経験

・パフォーマンス改善や性能最適化の実務経験

・チームでのソフトウェア開発経験

・日本語でのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）以下のいずれかの経験

- CUDA、TensorRT等を活用したGPU最適化経験

・世界的企業をつくる強い気概のある方

・自走力がありなんでも積極的に取り組める方

・常に謙虚で、相手目線を忘れない人間性

・急激な事業、組織の成長に伴う様々な変化を楽しめる柔軟性

・成長に対して前向きなスタンス

・困難も楽しみながら乗り越えられるタフさ【参考情報】

▼会社HP https://tur.ing/

▼ Turing Tech Blog https://zenn.dev/p/turing_motors

▼チューリポ（オウンドメディア）

https://tur.ing/turipo

▼ペタバイト級データセットの作り方 ─ 学習を止めないためのスループット・再現性・運用設計 https://turipo.tur.ing/techtalk42/ 【応募時のお願い】

・応募時の書類（履歴書・職務経歴書）はPDF形式にてご提出いただきますようお願い申し上げます

・応募時の書類（履歴書・職務経歴書）やエントリーページの入力箇所に年収情報（現在年収や希望年収）を記載するのはお控えください　- 年収情報については選考プロセスが進む中でHRよりヒアリングをさせていただきます

3012_ソフトウェアエンジニア/ Performance Optimization Engineer（大規模学習基盤）

Description