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業務内容
- 自動運転の認識・予測・経路計画開発を支援する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・故障要因分析までをカバーする使いやすいツール・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
- 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・レビューを推進
- 現状プロセス・インフラの最適化と長期戦略の策定への貢献
- アジャイルでスピード感のある開発、ハイブリッド勤務(日本橋オフィス週3日)
- 部門横断で目標アーキテクチャを協力・グローバル最適化を推進
技術スタック
必須スキル
- 学士以上(機械学習/CS/ロボティクス等)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ベストプラクティス10年以上
- UNIX系/Linux、Python、PyTorchまたはTensorFlowの4年以上
- MLOps全般(データ加工〜推論最適化、クラウド/エッジデプロイ含む)4年以上
- 大規模環境でのMLトレーニングのスケーリング経験
- DockerとGitHub ActionsのCI経験
- ビジネスレベルの英語で技術ドキュメント作成可
歓迎スキル
- MLパイプライン(Spark/Airflow/Flyte/Flink/Ray)4+年
- Rust/C++などのシステムプログラミング4+年、Bazel等ビルド
- ソフトウェアアーキテクト/シニアマネージャー経験
- SIMD/SIMT、GPUプログラミング、マルチスレッド
- Terraform/AWS/Observability/Kubernetes
- BigQuery/Snowflake/AWS Redshift等の分析基盤運用
- 特定ハードウェア向けDL最適化、自動運転・ロボティクス・CV・経路計画の経験
- 迅速な横断開発経験、ビジネスレベル日本語
キャリア成長観点
- 自動運転ML基盤の設計・最適化を通じ、量産車への展開を経験
- MLとプラットフォームの橋渡し役として組織横断の影響力を拡大
- 大規模データ処理・クラウド/エッジデプロイの高度要件を解決する能力を強化
- ハイブリッド勤務・アジャイル環境で技術リーダーシップと実務を同時に成長
企業についての所感
高年収かつ高難易度の選考プロセスの企業。車両OSのArene、スマートシティのWoven Cityを支えるプラットフォームの開発など規模感の大きい開発をしている。
データ取得日: 2026/9/10