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、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。
以下のいずれかの経験
機械学習システム開発
画像処理システム開発
映像処理システム開発
ゲームエンジン開発
組み込みソフトウェア開発
HPC（High Performance Computing）関連開発
CUDA、TensorRT等を活用したGPU最適化経験
マルチGPU・分散処理システムの開発経験
PyTorch等を用いたモデル学習経験
【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/ Performance Optimization Engineer（大規模学習基盤）」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。
