掲載データをもとに当社が整理したものです。選考の通りやすさや社風は、担当にお尋ねください。
Turing株式会社（チューリング）は、2021年8月に創業された完全自動運転の実現を目指すスタートアップ。本社は東京都大田区平和島（東京流通センター物流ビルA棟）、資本金3,000万円、累計調達金額365億円（株式235億円／融資130億円）。創業者・代表取締役CEOは愛知県出身で、東京大学での留年をきっかけにプログラミングを学び10年間コンピュータ将棋プログラムPonanzaを開発して佐藤名人（当時）を倒し、東京大学大学院修了後にHEROZに入社しリードエンジニアとして上場まで助力した人物で、愛知学院大学特任教授も兼任。執行役員兼CTOは産業技術総合研究所研究員／米国NIST客員研究員として研究しつつ日本の囲碁AIプロジェクトの開発代表として最大1,100GPUの並列分散強化学習を設計・開発し世界大会準優勝、将棋AIでも世界大会優勝の実績を持つ。取締役COOはGoogle・メドレー出身、取締役CFOはGE・モルガン・スタンレー・One Capital出身、社外取締役はHondaでF1エンジン制御を開発しグローバル・ブレインでハードウェア領域の投資に携わる人物など、AI・自動車・金融の専門家が集う。ミッションは「We Overtake Tesla（テスラを超える）」というあえて誤解を恐れない言葉に集約され、世界への本当の革新は常に賛否の分かれる場所から始まってきたとして好き嫌いの分かれる高い目標を掲げる。生成AI・大規模基盤モデルを用いた自動運転ソフトウェアの研究開発とそれを搭載する自動車の開発を行い、初めてエンドユーザー向けに販売した「THE FIRST TURING CAR」を経て、ロボット基盤モデルの研究開発（GENIAC）に採択され、完全自動運転に向けたフィジカル基盤モデルの開発と車載E2Eシステムの実装を推進する。
Turing株式会社（チューリング）は、2021年8月に創業された完全自動運転の実現を目指すスタートアップ。本社は東京都大田区平和島（東京流通センター物流ビルA棟）、資本金3,000万円、累計調達金額365億円（株式235億円／融資130億円）。創業者・代表取締役CEOは愛知県出身で、東京大学での留年をきっかけにプログラミングを学び10年間コンピュータ将棋プログラムPonanzaを開発して佐藤名人（当時）を倒し、東京大学大学院修了後にHEROZに入社しリードエンジニアとして上場まで助力した人物で、愛知学院大学特任教授も兼任。執行役員兼CTOは産業技術総合研究所研究員／米国NIST客員研究員として研究しつつ日本の囲碁AIプロジェクトの開発代表として最大1,100GPUの並列分散強化学習を設計・開発し世界大会準優勝、将棋AIでも世界大会優勝の実績を持つ。取締役COOはGoogle・メドレー出身、取締役CFOはGE・モルガン・スタンレー・One Capital出身、社外取締役はHondaでF1エンジン制御を開発しグローバル・ブレインでハードウェア領域の投資に携わる人物など、AI・自動車・金融の専門家が集う。ミッションは「We Overtake Tesla（テスラを超える）」というあえて誤解を恐れない言葉に集約され、世界への本当の革新は常に賛否の分かれる場所から始まってきたとして好き嫌いの分かれる高い目標を掲げる。生成AI・大規模基盤モデルを用いた自動運転ソフトウェアの研究開発とそれを搭載する自動車の開発を行い、初めてエンドユーザー向けに販売した「THE FIRST TURING CAR」を経て、ロボット基盤モデルの研究開発（GENIAC）に採択され、完全自動運転に向けたフィジカル基盤モデルの開発と車載E2Eシステムの実装を推進する。
事業フェーズ・仕事の性質
業界（大分類）
システム・技術領域
支援している業界
■仕事概要
◆本求人は、大規模・高信頼性が求められるデータ基盤および分散システムの開発・運用経験を有するソフトウェアエンジニアを対象としています◆
チューリングでは、車載カメラの映像を入力として車両を制御する、End-to-Endの完全自動運転システムの開発を行っています。
自動運転AIの性能向上には、膨大なデータの収集・管理、モデルの学習・評価、継続的な改善サイクルを高速に回し続けることが不可欠です。
Machine Learning Systems Engineerは、その開発サイクル全体を支えるソフトウェアシステムやプラットフォームを構築するポジションです。
機械学習モデルそのものの研究開発ではなく、MLエンジニアやリサーチャーがより速く、より大規模に、より信頼性高く開発を進められる環境を構築します。
データ基盤、分散システム、Developer Platform、学習・評価パイプラインなど、機械学習開発を支える幅広いソフトウェアシステムの設計・開発に携わっていただきます。
単なる基盤運用ではなく、チーム横断で課題を発見し、仮説を立て、設計し、実装し、組織全体の開発速度を向上させることがミッションです。
■業務内容
機械学習開発を支えるデータ基盤の設計・開発・運用
MLエンジニア向けの内部サービス、Developer Platformの開発
データ収集・加工・転送パイプラインの構築および最適化
学習・評価ワークフローの自動化
大規模分散システムの設計・実装・運用
クラウドおよびオンプレミス環境を活用したシステム開発
パフォーマンス改善、信頼性向上、運用効率化
チューリングのソフトウェアは、最終的に実車に搭載され、現実世界で動作します。
本ポジションが開発するシステムは、個人の生産性を向上させるだけでなく、機械学習チーム全体の研究開発速度を大きく左右します。
世界最高水準のMLエンジニアと協働しながら、自動運転という人類史上最大級の技術課題に挑戦できます。
また、学習基盤、データ基盤、分散システム、Developer Platformなど幅広い技術領域に携わることができ、ソフトウェアエンジニアとして大きなレバレッジを発揮できるポジションです。
Python
TypeScript
Go などを用いた5年以上のソフトウェア開発経験
要件定義から設計、実装、運用まで一貫して携わった経験
チーム開発において、課題発見から実装まで主体的に推進した経験
日本語によるコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）
※機械学習やMLOpsの経験は必須ではありません。
SQL、Sparkなどを用いたデータ処理基盤の開発経験
IaC（Terraform、AWS CDK等）の実践経験
Kubernetesを利用したシステム構築・運用経験
データ基盤やデータパイプラインの開発経験
高性能コンピューティング（HPC）やGPUクラスタ運用経験
機械学習基盤やMLOpsシステムの開発経験
PyTorchなどを用いた機械学習プロジェクトの経験
世界を変えるプロダクトの実現に本気で取り組みたい方
技術領域に閉じず、課題発見から解決まで主体的に推進できる方
不確実性の高い環境を楽しめる方
チームを越えて協働し、組織全体の成果を最大化できる方
継続的な学習と挑戦を楽しめる方
【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】
LINEで相談する・応募する
フォーム入力も経歴書も不要です。「ソフトウェアエンジニア / Machine Learning Systems Engineer」について聞きたいとLINEで送っていただければ、担当（松岡）が直接お返事します。質問だけ・情報収集だけでもかまいません。
すでに友だちの方は②だけでかまいません（求人名が入った状態でLINEが開きます）。うまく開かないときは、LINEで ID @697nxhbt を検索してください。
「応募する」を押すと、転職支援サービスの申し込みフォームに進みます。企業へ直接応募するのではなく、担当エージェント（株式会社エージェントベスト）が企業へ推薦する形で選考が進みます。ご利用は無料です。
まだ転職を決めていない段階でもかまいません。経歴書のご用意は不要です。この求人の背景や求められている経験など、公開情報にないところからお話しします。
「電話で軽く話を聞きたい」は日程を決めずに、こちらから折り返す形です。ご希望の時間帯だけ伺います。
