シニアMLプラットフォームエンジニア・AD/ADAS

業務内容

• 自動運転の認識・予測・経路計画開発を支えるMLプラットフォームの設計・構築・保守・最適化・サポート
• モデリング、性能指標の監視、故障モード分析までを見据えた使いやすいツール・フレームワーク・ライブラリの開発
• データキュレーションの効率化とクラウド上のトレーニング／評価パイプラインの構築・保守
• 他のMLエンジニア・プラットフォームエンジニアと協働したコード開発・レビュー・改善推進
• 現行プロセス・ツール・インフラの最適化と長期戦略の策定への貢献
• アジャイル環境でのスピード感のある開発
• 日本橋オフィス勤務、週5日

技術スタック

必須スキル

• 機械学習/CS/ロボティクス等の学士以上（修士・博士が望ましい）または同等の実務経験
• データ構造・アルゴリズム・デザインパターン・ソフトウェアエンジニアリングの5年以上の経験
• UNIX系/Linux、Python、PyTorchまたはTensorFlowの2年以上の経験
• データクレンジング〜推論最適化までのMLOps全サイクルの2年以上の経験（クラウド/エッジデプロイ含む）
• DockerとGitHub Actions等のCIの使用経験
• ビジネスレベルの英語力（技術ドキュメント作成可能）

歓迎スキル（該当する場合）

• 2年以上の機械学習パイプライン（Apache Spark、Airflow、Flyte、Flink、Ray）経験
• Rust/C++などのシステムプログラミング言語とBazel等のビルドシステム、システムレベルデバッグ
• SIMD/SIMT、GPUプログラミング、マルチスレッド処理の経験
• Terraform、AWS、Observability、Kubernetes等のプロダクション環境経験
• Google BigQuery、Snowflake、AWS Redshift等の分析基盤運用経験
• 特定ハードウェア向けディープラーニング最適化経験
• 自動運転・ロボティクス・コンピュータビジョン・経路計画の経験
• スピード感ある開発環境での横断的チーム開発経験
• ビジネスレベルの日本語力

キャリア成長観点

• AD/ADAS領域のMLプラットフォームエンジニアとして、 end-to-endのMLOps・データパイプライン構築の高度な専門性を獲得し、数百万台車へ展開する影響力を持てる
• 複数チームと協働し、アーキテクチャ設計・長期戦略策定に関与する機会があり、技術リーダーシップを育成可能
• 最先端の認識・予測・経路計画・ハードウェアアクセラレーション領域に携わり、研究開発と実運用の両方の経験を積める
• 日本市場での業務が中心ながら英語ドキュメント作成も求められ、技術的影響力を拡大しつつ語学・ビジネススキルの成長機会がある