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3030_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer(エッジ推論最適化)

取得日 2026年7月24日・最終確認 2026年10月27日

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募集要項

700万円〜1,000万円

東京都

記載なし

記載なし

記載なし

募集内容

3030_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer(エッジ推論最適化)

Turing株式会社

c. SWE(自動運転システム)

仕事概要

本求人は、エッジ環境で推論最適化・デプロイ最適化の経験があるソフトウェアエンジニアを対象としています◆

チューリングはマルチモーダル生成AIで完全自動運転の実現を目指しているディープテックスタートアップです。

現在の自動運転システムはNVIDIA Orin搭載の車載PC上で動作し、推論はTensorRTで最適化されていますが、並行して開発パートナーとの取り組みの中でターゲットに定めた車載SoCの上で、自動運転モデルとシステムが成立することを示す先行開発を進めています。加えて、外付けGPUを車載計算機に接続する推論システムを実車で運用しており、新しい推論ハードウェアを短期間で実車評価できる環境も持っています。

このポジションでは、MLモデル・コンパイラ・ランタイム・SoC/ハードウェアの境界を跨いで、計算資源の限られる車載環境での推論を安定かつ高速に実行できる状態に責任を持ちます。まだ答えが定まっていない領域で「性能・コスト」の最適解を探り、SoCベンダーや開発パートナーに対する性能要求として落とし込むことがミッションです。

業務内容

特定の車載SoCへのモデル移植と最適化

  • 開発パートナーとの取り組みでターゲットに定めたSoC/NPU上で、自動運転モデルを要求レイテンシ・精度で動作させる(ONNX変換、量子化、独自オペレータ実装、精度検証、レイテンシ最適化)
  • ベンダーSDK・ランタイムの制約調査、実機プロファイリングによるボトルネック特定、SoC上でシステム全体(推論以外の画像処理等も含む)を動かすための対応項目の洗い出しと実装
  • 得られた知見を、SoCベンダーやパートナーに提示する要求仕様としてまとめる

推論速度の向上

  • チームを横断して、MLモデルの推論速度を高速化(ボトルネック特定〜改善まで)
  • 量子化・KV cache・グラフ/カーネル最適化、推論パイプラインおよび推論基盤の改善

デプロイフローの改善

  • 量子化キャリブレーションを含む、モデル変換〜ビルド〜デプロイまでの自動化(自動ビルド環境/CIの整備)、シナリオテストへの結合

必須スキル

機械学習の最適化技術のうち、以下のいずれかに経験があること

  • TensorRT等の推論向けSDKでの実装経験
  • NVIDIA Nsight等を用いた機械学習モデルのボトルネック分析経験
  • 独自オペレータ記述によるtorch ↔ onnx変換
  • 量子化・pruning等の機械学習モデル高速化技術の知識と使用経験
  • CUDA等を使用した並列プログラミングの経験
  • NPU/アクセラレータ向けSDK・コンパイラでのモデル変換・実行経験
  • 量子化後の精度劣化をレイヤ単位で評価・改善した経験

歓迎スキル

  • 自動運転向けSoC/NPU(e.g. NVIDIA Orin)での実装経験
  • 組込みLinux/BSP・ドライバ・PCIeまわりの低レイヤ知識
  • OSSの推論エンジン(tinygrad等)の内部に手を入れた経験
  • センサーフュージョン、LiDAR、SLAM、カメラセンシングなどを使った開発経験
  • 自動運転/ロボティクス分野での開発経験
  • OSSへの貢献実績

求める人物像

  • 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

tur.ing

▼ Turing Tech Blog

zenn.dev/p/turing_motors

▼チューリポ(オウンドメディア)

tur.ing/turipo

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

応募概要

給与エンジニア

  • 想定年収:7,000,000円~10,000,000円
  • 基本給:444,449円~634,925円
  • みなし残業手当:138,891円~198,415円(※みなし残業40時間相当分)

シニアエンジニア

  • 想定年収:10,000,000円~15,000,000円
  • 基本給:634,925円~952,380円
  • みなし残業手当:198,415円~297,620円(※みなし残業40時間相当分)

プリンシパルエンジニア

  • 想定年収:15,000,000円~20,000,000円
  • 基本給:952,380円~1,269,843円
  • みなし残業手当:297,620円~396,827円(※みなし残業40時間相当分)

上記は想定額のため、最終的には現年収を考慮しつつ経験・スキルを考慮して内定時に提示します

キャリア採用の場合、下限については概ね700万円を下回ることはありませんが上限については2000万円を超えるオファーをすることも検討しています

勤務地■平和島オフィス

〒143-0006

東京都大田区平和島6丁目1-1 物流ビルA棟

アクセス

東京モノレール流通センター駅から徒歩7分

通勤方法

  • 電車・バス等の公共交通機関

もしくは

  • 自家用車やバイクでの通勤

通勤手当

  • 会社が認めた通勤経路および通勤方法に基づき、会社が定める基準により算定した額を支給します。(支給額の上限は会社が別途定めるものとし、課税・非課税の区分は所得税法等の法令に基づき会社が適切に処理します。)
  • 通勤時の高速道路代は精算対象とします。
  • バイク利用者は燃費代のみを精算対象とします。(高速道路代はお支払いの対象外となります。)

雇用形態正社員

勤務体系フレックスタイム制

コアタイム:11:00~15:00

フレキシブルタイム:08:00~11:00、15:00~22:00

標準的な勤務例:10:00-19:00(休憩1時間)

ライフスタイルや業務に応じて始業・終業時間を柔軟に調整することが可能です

休日休暇

  • 土日祝日
  • 年次有給休暇:初年度は入社時に13日間付与
  • 年末年始休暇
  • ライフサポート休暇:特別有給休暇として入社日に5日間付与(有効期限は付与から1年間)
  • 結婚休暇(5日間)等の慶弔休暇
  • 出産休暇・育児休暇制度完備
  • 小学校3年生が終わるまで取得可能な育児時短制度
  • 子の看護休暇・介護休暇(無給・5日)

試用期間あり(3カ月間)

福利厚生■社会保険完備

  • 交通費支給(会社が認めた通勤経路および通勤方法に基づき、会社が定める基準により算定した額を支給します。)
  • 社食(昼食支援)制度
  • インフルエンザ予防接種の費用補助
  • 定期健康診断
  • 提携クリニックによる健康相談
  • 社外カウンセリング窓口
  • PC選択制度(エンジニア対象)
  • Turing Unlimited AI制度(直接雇用の全社員を対象に、業務に必要なあらゆるAIサービスを会社負担で上限なく利用できる制度です。)
  • 駐車場代補助制度(U30エンジニア対象)
  • 書籍購入制度
  • ベビーシッター利用割引制度
  • 妊活検査(AMH卵巣予備能力指数検査)の無料検査制度
  • 提携クリニックによる女性特有の健康相談無料カウンセリング制度
  • オフィスコンビニ(スマートマルシェ、オフィスグリコ)
  • 社内交流会(All Hands)の費用補助
  • 服装自由
  • 東振協の共同利用保養所サービス
  • 福利厚生賃貸サービス

企業情報

企業名Turing株式会社

設立年月2021年8月

本社所在地東京都大田区平和島6-1-1 東京流通センター物流ビルA棟AE2-1-2(東京モノレール流通センター駅徒歩7分)

資本金3000万円 (累計366億円調達 ※株式235億円 / 融資131億円)

従業員数108名(2025年7月時点)

企業サイトURLtur.ing

給与

700万円〜1,000万円

  • みなし残業代を含む金額です

企業の求人ページに記載された内容です

勤務条件

月40時間分を含む

みなし残業手当:138,891円~198,415円(※みなし残業40時間相当分)

13日

年次有給休暇:初年度は入社時に13日間付与

フレックスタイム制(コアタイムあり)

コアタイム:11:00~15:00

語学要件

英語要件の記載なし

ネイティブ・流暢レベル (ネイティブまたはJLPT N1)

企業情報

Turing

Turing株式会社

東京都

自動車

英文履歴書と職務経歴書をまとめて作成

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