募集要項

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• 【ポジションサーチ】カジュアルに話す

  チューリングでは、マルチモーダル生成AIを活用した完全自動運転の実現を目指しています。 下記の方はぜひご応募ください。 ・さまざまなポジションがあるけれど、自分がどのポジションがマッチするかわからない ・会社や事業についての説明をフラットに聞きたい。カジュアルになんでも話す場が欲しい 【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 【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

• 【インターン】エンジニア / Engineer（ML・ソフトウェア・組み込み・インフラエンジニア）

  チューリングは完全自動運転の実現を目指すディープテックスタートアップです。 チューリングは、若い可能性をとても強く信じています。 それは、CEO自身が21歳の頃にタッチタイピングからプログラミングをはじめ、将棋の名人を倒すAIをつくり上げたように、「正しい課題と環境があれば、人は驚くほど成長できる」と知っているからです。 だからこそ私たちは、みなさんが大きく羽ばたけるフィールドを本気で用意しています。あなたがその一歩を踏み出す勇気を、心から待っています。 私たちは「完全自動運転の実現」を掲げ、日々本気で技術に向き合ってきました。現在では、東京都内を30分以上まったく人の介入なしで走行できる自動運転システムを実現するまでに成長しています。 これからは運転能力だけでなく、周囲の状況理解や言語理解も含めて賢く振る舞えるAIモデルへと進化させ、人間でも難しいシーンに対応できる未来をつくっていきます。 チューリングには、AI研究・ソフトウェア・車両など幅広い領域の専門チームがあり、皆さんの経験や興味に合わせてミッションをお任せします。ここでの挑戦は、間違いなくあなたの人生に大きな影響を与える時間になるはずです。 一緒に、これからの自動運転をつくっていきませんか？ みなさんと未来を描ける日を楽しみにしています。 ■ プロジェクト紹介 ‐フィジカル基盤モデル開発（VLA） Vision-Language-Action（VLA）モデルを中心に、視覚・言語・行動を統合した次世代の自動運転AIを開発します。世界的にもまだ事例の少ない領域で、最新論文や実装を参考にしながら探索的に開発を進め、人間に近い判断ができる自動運転モデルの実現を目指します。 ‐End-to-Endモデル開発（ML、強化学習、MLOps） 車載カメラ映像を入力に、単一の機械学習モデルで運転経路・制御を出力するEnd-to-End自動運転モデルを開発します。モデル実装からデータ設計、学習・評価、強化学習による性能向上、MLOpsによる継続的改善まで一気通貫で取り組みます。 ‐自動運転システム開発（組み込み、高速化・最適化） 開発した自動運転モデルを実際の車両で安定して動かすためのシステムを開発します。車載組み込みソフトウェア、制御系、OS・推論高速化、複数車種や次世代SoCへの対応など、実用化を見据えた開発を行います。 ‐インフラ開発（GPU基盤） 大規模モデル学習や実験を支えるGPUクラスタ・計算基盤を設計・運用します。分散学習環境や学習パイプラインを整備し、研究・開発を高速に回すための技術基盤を構築します。機械学習エンジニアが計算タスクに集中できる環境づくりがミッションです。 ■ 仕事内容 ・MLエンジニア フィジカル基盤モデル（VLA）やEnd-to-End自動運転モデルの開発を中心に、データ収集からモデル学習、評価まで幅広く担当します。最新研究を実装し、実車実験を通じてモデルを磨き込む経験ができます。 ‐業務例 End-to-End自動運転モデル／VLAモデルの実装 データ収集方針・計画の立案 データセットの作成・改善 学習アルゴリズムの実装・改良 モデル学習・推論コードの高速化 オートラベリングモデルの実装・改善 センサキャリブレーション・座標変換 論文調査・再現・実装 実車でのモデル評価・実験管理 など ・ソフトウェア／組み込みエンジニア 自動運転AIを支えるソフトウェア・システム・車載環境を開発します。クラウドから車載組み込みまで幅広いレイヤーを横断し、実用的な自動運転システムを構築します。 ‐業務例 データ・モデル改善を支えるシステム開発 MLOps基盤（学習〜デプロイ）の設計・自動化 内部ツール・サービスの実装 シナリオテストの設計・実装・改善 クローズドループシミュレータ開発 分散学習基盤との統合 画像・動画データ処理パイプラインの高速化 モデル全体のボトルネック分析・最適化 車両運動制御アルゴリズムの設計・実装 車載SoCへの実装・最適化 複数車種対応、フリート管理、OTA対応 CI/CD導入による開発生産性向上 実車での評価・チューニング など ・インフラエンジニア GPUクラスタや計算基盤を構築・運用し、機械学習エンジニアが計算リソースを最大限活用できる環境をつくります。オンプレ・クラウド双方の設計/運用に携わり、分散システムやネットワークの最適化まで含めたインフラ全般を担当します。 ‐業務例 GPUクラスタ・計算基盤の設計・構築 ネットワーク設計と高速化 ストレージシステムの効率化・最適化 クラスタリング技術の開発 クラウド上での計算環境整備・運用（AWS／GCP／Azure） 機械学習エンジニアが使いやすいインフラ設計 など

• 【新卒】MLエンジニア / Machine Learning Engineer（End-to-End AI・フィジカル基盤モデル）

  ◆本求人は、コンピュータサイエンスを専攻している or 機械学習やソフトウェア開発において実践的な開発経験を持つ学生を対象としています◆ チューリングは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。 「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End(E2E)の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。 現在では、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発するに至り、まさに今モデルが指数関数的な成長を見せるカーブの手前に位置していると捉えています。 これからはE2Eモデルをさらに発展させ、物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルとすることで、運転能力だけでなく、言語やマルチモーダルな理解を組み合わせ、人間にしか対応できなかったような難しいシーンにも対処できる自動運転AIを開発していきます。 我々は、これらの開発において、キーパーソンとなるのが学生時代からコンピュータサイエンスを学んできている若い才能であると強く信じています。 チューリングは、将棋AI「Ponanza」で史上初めて名人に勝利し、日本のAI史を塗り替えた山本を筆頭にテクノロジーを理解している経営メンバーが多数います。そのため、才能あるエンジニアが取り組むべき適切な課題と環境を用意し、皆さんの可能性を大きく広げることができます。 実際に開発チームのリーダーの半数は新卒メンバーが占めており、良い意味で新卒・中途の分け隔てはなく、新卒メンバーも事業のコア人材として活躍しています。 一緒にWe Overtake Teslaを掲げ、完全自動運転の実現を目指しませんか？ 皆さんからのエントリーをお待ちしています！ 【入社後の配属想定】 現在は下記のグループ・プロジェクトがあります。ご経験・志向性に応じてアサインをしていきます。 ※入社タイミングによって組織体制やプロジェクトは変更(進歩)している可能性が高いです。正社員として入社する前にインターンとして参画することもオススメします。 ◾️チーム・プロジェクト ・自動運転第1グループ：車載カメラの映像を入力に単一の機械学習モデルで経路を出力する(車の制御を求める)「End-to-End自動運転モデル」の開発を行っています。 [業務例] - E2E自動運転モデルの実装 - データ収集の方針/計画立案 - データセットの作成/改善 - モデル学習のアルゴリズム実装 - モデル学習コードの高速化 - 実車でのモデル評価/実験管理 - 先端論文の調査/再現/実装　など ・自動運転第3グループ：Vision-Language-Action(VLA)モデルをはじめとしたフィジカル基盤モデルの開発を行っています。 VLAモデルを使った自動運転は世界レベルで見てもまだ知見が少なく、最新の論文や開発事例を参考にし、探索的に開発に取り組んでいます。そのため、機械学習の知見だけでなく、さまざまなエンジニアリング要素を駆使してプロジェクトを進めています。 [業務例] - 自動運転VLAモデルの実装 - データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 - オートラベリングモデルの実装/改善 - 論文や既存実装の調査/再現/実装 - 自社データセットを利用した既存実装の評価 - モデル量子化/最適化 - 実車でのモデル評価/実験管理　など

• 【新卒】ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転システム, MLOps）

  ◆本求人は、コンピュータサイエンスを専攻している or 機械学習・ロボティクスいずれかの領域のソフトウェア開発において実践的な開発経験を持つ学生を対象としています◆ チューリングは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。 「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End(E2E)の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。 現在では、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発するに至り、まさに今モデルが指数関数的な成長を見せるカーブの手前に位置していると捉えています。 これからはE2Eモデルをさらに発展させ、物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルとすることで、運転能力だけでなく、言語やマルチモーダルな理解を組み合わせ、人間にしか対応できなかったような難しいシーンにも対処できる自動運転AIを開発していきます。 我々は、これらの開発において、キーパーソンとなるのが学生時代からコンピュータサイエンスを学んできている若い才能であると強く信じています。 チューリングは、将棋AI「Ponanza」で史上初めて名人に勝利し、日本のAI史を塗り替えた山本を筆頭にテクノロジーを理解している経営メンバーが多数います。そのため、才能あるエンジニアが取り組むべき適切な課題と環境を用意し、皆さんの可能性を大きく広げることができます。 実際に開発チームのリーダーの半数は新卒メンバーが占めており、良い意味で新卒・中途の分け隔てはなく、新卒メンバーも事業のコア人材として活躍しています。 一緒にWe Overtake Teslaを掲げ、完全自動運転の実現を目指しませんか？ 皆さんからのエントリーをお待ちしています！ 【入社後の配属想定】 現在は下記のグループ・プロジェクトがあります。ご経験・志向性に応じてアサインをしていきます。 ※入社タイミングによって組織体制やプロジェクトは変更(進歩)している可能性が高いです。正社員として入社する前にインターンとして参画することもオススメします。 ◾️チーム・プロジェクト ・自動運転第1, 第3グループ：「End-to-End自動運転モデル」や「VLAモデル」の開発やそのためのMLOps基盤を開発しています。 [業務例] こちらの業務例は複数チームの業務をまとめて記載しています。基本的にはご自身の知識や経験を活かしていずれかの業務(チーム)に従事することを想定してください。 - 機械学習エンジニアと協力し、データやモデルの継続的な改善 - クラウド等を活用した処理の自動化や内部ツール/サービスの実装 - システムアーキテクチャの設計 - シナリオテストの設計/実装/改善 - 3DGSベースのクローズドループシミュレータ開発 - 分散学習基盤との統合 - データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 - 画像、動画データ処理パイプラインの高速化 - 現状のモデルのボトルネック分析と最適化 - 自動運転モデル全体の高速化 　 - モデル学習からデプロイまでのMLパイプラインの自動化（MLflow、Airflowなど） 　 - CI/CDの導入とエンジニアリング生産性の向上 - 車両運動制御システムやアルゴリズムの設計/実装 - 実車両を用いた制御性能の評価/チューニング　など ・自動運転第2グループ：E2E自動運転を支える車両・システムを開発しています。 データ収集のための車載システムや自動運転システムを開発しており、今後は複数車種への対応や次世代SoC・車載アーキテクチャへの対応に取り組んでいきます。 [業務例] - 様々な車種へ対応していくためのカーハック - 自動運転向けSoCへの実装と最適化 - CI/CDの導入とエンジニアリング生産性の向上 - フリート管理・OTAへの実装/改善 - 実用環境を意識した車載組み込み環境の構築 - PyTorchで学習されたモデルのonnxへの変換とオペレータの実装 - 実車でのモデル評価/実験管理　など

• MLエンジニア / Machine Learning Engineer（オープンポジション）

  ◆本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・LLM・NLP・フィジカルAIのいずれかの領域で専門性を持つMLエンジニアを対象としています◆ チューリングは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。 「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End(E2E)の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。 現在では、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発するに至り、まさに今モデルが指数関数的な成長を見せるカーブの手前に位置していると捉えています。 これからはE2Eモデルをさらに発展させ、物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルとすることで、運転能力だけでなく、言語やマルチモーダルな理解を組み合わせ、人間にしか対応できなかったような難しいシーンにも対処できる自動運転AIを開発していきます。 ■MLオープンポジションについて 本ポジションは、MLエンジニアをご志望の方で、現在公開中の募集ポジションに適合するものが見つからない方向けの応募フォームです。 書類選考後、ご希望やご経験に応じた適切なポジションを検討する マッチング面談 を設定いたします。 応募時「応募先へのメッセージ」欄には、以下を自由にご記入ください。 ・ご自身の強み・得意分野 ・希望する業務内容やアプローチ ・これまでの研究/開発の取り組み（再現実装、運用、改善など） ■想定ポジション例 ・2010_MLエンジニア / Machine Learning Engineer（自動運転モデル開発） [https://herp.careers/v1/turing/oMZZ-LyQ683f](https://herp.careers/v1/turing/oMZZ-LyQ683f) ・2011_MLエンジニア / Machine Learning Engineer（自動運転VLAモデル開発） [https://herp.careers/v1/turing/aHze1GwzB0ZG](https://herp.careers/v1/turing/aHze1GwzB0ZG) ■具体的な業務内容（例） ・論文や既存実装の調査・再現・実装 ・自社データセットを利用した既存実装の評価 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・自動運転VLAモデル / E2E自動運転モデルの実装 ・データセットの作成・改善 ・オートラベリングの実装・改善 ■モデル開発のアプローチは？ チューリングでは、データセントリックなアプローチ と モデルセントリックなアプローチ の両面で開発を進めています。 E2E自動運転はまだ正解がありません。あなたが開発したモデルが、次世代の自動運転のスタンダードとなる可能性があります。 答えのないフィールドでさまざまなアプローチを一緒に探索しましょう。 ■自分のつくったモデルを実車で試して改善していく 「データセットやモデルを作る → 走行実験 → 実験ログ解析 → モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。 自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。

• MLエンジニア / Machine Learning Engineer（End-to-End自動運転モデル開発）

  ◆本求人は、自動運転・コンピュータビジョン・機械学習のいずれかの領域で専門性を持つML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に単一の機械学習モデルで車の制御を求める「End-to-Endの自動運転MLモデル」の開発を行っています。 自動運転モデル開発は、機械学習だけでなくさまざまな技術の総合格闘技です。データ収集、データセット作成（データ品質改善※キャリブレーションや座標変換など）、モデル学習（モデルアーキテクチャ検討・学習効率化など）といった形で多くの活躍フィールドがあります。 自動運転開発の経験があるエンジニアはもちろん、ソフトウェア業界やロボティクス業界など、異なるバックグラウンドで卓越した技術を有するエンジニアを探しています。一緒に人類のグランドチャレンジを達成しましょう。 【業務内容】 モデルアーキテクチャの改善だけでなく、データ品質・量の改善などさまざまな課題解決に取り組んでいます。以下にあげる業務は一例ですが少しでも自身の経験と関連あるものをお持ちな方はぜひ前向きに応募をご検討ください ◆具体例 ・End-to-End の自動運転モデルの実装 ・データ収集の方針・計画立案 ・データセットの作成・改善 　・オートラベリングモデルの実装・改善 　・カメラ・センサーキャリブレーション ・モデル学習のアルゴリズム実装 ・モデル学習コードの高速化 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・先端論文の調査・再現・実装 【モデル開発のアプローチは？】 データセントリックなアプローチとモデルセントリックなアプローチの2種類で開発を進めています。データの品質においてさまざまな要因で課題が生まれるケースもあれば、モデルのアーキテクチャやバックボーンの探索など、広い範囲で試せることが多いです。また大規模なGPUクラスタで多くの学習を回すため、学習コード高速化などにも取り組んでいこうと思っています。 E2E自動運転はまだ正解はありません。あなたが開発したモデルが次世代の自動運転のスタンダードとなる可能性があります。 【自分のつくったモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。

• MLエンジニア / Machine Learning Engineer（自動運転VLAモデル開発）

  ◆本求人は、機械学習・自動運転・コンピュータビジョンのいずれかの領域で専門性を持つMLエンジニアや、大規模なMLOps・データ基盤開発に取り組んできたソフトウェアエンジニア、あるいはロボティクス領域でMLやソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方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に車の制御を行う「End-to-endの自動運転モデル」の開発を行っています。チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。大きく2つの方向性でわれわれは開発を進めています。エキスパートドライバーのデータを模倣学習させ、数ミリオンほどのニューラルネットワークで多様なシーンを学習させるものと、Vision-Language-Actionモデル（VLAモデル）をはじめとした基盤モデルを車両で動かし、さまざまなシーンを判断させるものです。 VLAモデルを使った自動運転は世界レベルで見てもまだ知見が少なく、最新の論文や開発事例を参考にし、探索的に取り組んでいかねばなりません。そのためには機械学習の知見だけではなく、さまざまなエンジニアリング要素を駆使してプロジェクトを進めていく必要があります。 今回の求人ではそういった挑戦的な取り組みを進めるメンバーを募集しています。基盤モデルの学習パイプライン構築や、モデルの量子化・最適化などさまざまなレイヤーで開発イシューがあります。 【業務内容】 ※下記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます ・データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 ・データセットの作成・改善 ・論文や既存実装の調査・再現・実装 ・自社データセットを利用した既存実装の評価 ・モデル量子化・最適化 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・自動運転VLAモデルの実装 ・オートラベリングの実装 【Embodied AIというテーマの最前線を楽しむ】 AIに身体性を持たせ、物理空間の中で価値を発揮する。そういったテーマにおいて自動運転はまさに人類がいま取り組んでいるものです。すでに社内で進んでいるプロジェクトのナレッジを活かしつつも、独自のMLパイプラインを構築していかなければなりません。レファレンスがほとんどない領域で開発を推進していただける方を探しています。 【自分のつくったモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。 【こんな人が活躍しています】 - 研究機関出身の自然言語処理リサーチャー - システム開発会社でのシステムエンジニア/データサイエンティスト - 広告系メガベンチャー出身の機械学習/ソフトウェアエンジニア

• MLエンジニア / Machine Learning Engineer（大規模学習基盤）

  ◆本求人は、MLのバックグラウンドを持ち、大規模かつ最先端の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、車載カメラの映像を入力に車の制御を行う「End-to-Endの自動運転MLモデル」の開発を行っています。 本ポジションでは、大規模分散学習システムの設計・実装から、学習パイプラインの最適化までを一貫して担っていただきます。膨大な走行データ（動画・車両ログ等）を前提に、学習リソースを最大限に活用しながら、スケーラブルで高性能な機械学習パイプラインを構築することがミッションです。 具体例 - データセットのライフサイクル全体を管理、大規模なデータ取得、処理、キュレーションのパイプラインを設計および実装 - ペタバイトオーダーのマルチモーダルデータを扱う学習基盤の構築 - 学習時の動画デコード処理の高速化 - 多様な情報を統合するためのシンプルかつ拡張性の高いデータスキーマ設計 など、エンジニアリングの力でモデル開発サイクルそのものを進化させていきます。 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。

• 強化学習エンジニア/ Reinforcement Learning Engineer（End-to-End自動運転モデル開発）

  ◆本求人は、強化学習の領域で専門性を持つ強化学習エンジニア・リサーチャーを対象としています◆ チューリングは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。 強化学習チームのミッションは、強化学習技術を用いて実世界で動作する頑健なE2E自動運転システムを実現することです．そのために、評価・学習に使用する3D Gaussian Splattingベースのシミュレータ，大規模分散強化学習基盤，制御システム（MPC等）に取り組んでいます。 ■強化学習エンジニアの業務内容 ・実世界で動作する頑健なE2E自動運転モデルの研究・開発を行います． ・E2E自動運転向けシミュレータの開発 ・大規模な分散強化学習基盤の構築 ・実世界で走行可能なE2E自動運転モデルを実現する強化学習アルゴリズムの研究・開発 ・実際の走行試験による強化学習モデルの性能検証

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（オープンポジション）

  ◆本求人は、Webサービス開発・MLOps、低レイヤーのソフトウェア開発（Linux / 組み込み含む）などを通じて、自動運転システム全体の成立に関わるソフトウェア領域で高い専門性を持つ方を対象としています◆ チューリングは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。 「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End（E2E）の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。現在では、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発するに至り、まさに今、モデルおよびシステム全体が指数関数的な成長を見せるカーブの手前に位置していると捉えています。これからはE2Eモデルをさらに発展させ、 物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルとすることで、 運転能力だけでなく、言語やマルチモーダルな理解を組み合わせ、 人間にしか対応できなかったような難しいシーンにも対処できる自動運転AIを開発していきます。 ■ ソフトウェアエンジニアに期待すること この挑戦を前に進めるうえで鍵になるのが、ソフトウェアの力で「学習〜検証〜実車」までの開発サイクルを高速に回し続け、 自動運転AIを“実世界で動くシステム”として成立させることです。モデル改善につながるデータが継続的に回り続ける仕組み走行実験・評価・解析が一体となって回る検証フローセンサ・推論・制御が連動した自動運転システム全体を、安全かつ高性能に動かすためのソフトウェア設計チューリングのソフトウェアエンジニアは、 単なる個別機能の実装に留まらず、自動運転AIの進化を“システムとして”成立させ続ける中核を担います。 ■ オープンポジションについて 本ポジションは、ソフトウェアエンジニアをご志望の方で、現在公開中の募集ポジションに適合するものが見つからない方向けの応募フォームです。 書類選考後、ご希望やご経験に応じた適切なポジションを検討するマッチング面談を設定いたします。 応募時「応募先へのメッセージ」欄には、以下を自由にご記入ください。 ・ご自身の強み・得意分野 ・希望する業務領域（設計・実装・運用・最適化 等） ・これまでの成果が分かる情報（GitHub、設計資料、プロジェクト概要、登壇 / 記事 等） ■ソフトウェアポジション例 ▽MLOps・モデル開発関連 3011_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転MLOps基盤開発） [https://herp.careers/v1/turing/Qc3t_q0FYFq](https://herp.careers/v1/turing/Qc3t_q0FYFq) 3012_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転VLAモデル開発） [https://herp.careers/v1/turing/lqrK5k1NqzyU](https://herp.careers/v1/turing/lqrK5k1NqzyU) 3013_ロボティクス・ソフトウェアエンジニア / Robotics Software Engineer（自動運転開発） [https://herp.careers/v1/turing/SMo30RyV5I9L](https://herp.careers/v1/turing/SMo30RyV5I9L) 3016_コンピュータービジョンエンジニア / Computer Vision Engineer（画像処理） [https://herp.careers/v1/turing/uMUjp4fFtvZ7](https://herp.careers/v1/turing/uMUjp4fFtvZ7) ▽自動運転システム開発関連 3032_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（OS・組み込みシステム、ファームウェア開発） [https://herp.careers/v1/turing/01gtnhsLWgVe](https://herp.careers/v1/turing/01gtnhsLWgVe) 3034_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（ミドルウェア、車載システム開発） [https://herp.careers/v1/turing/abHB5x7zASkv](https://herp.careers/v1/turing/abHB5x7zASkv) 3035_ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（車載アプリケーション開発） [https://herp.careers/v1/turing/IFKgdYLwpdc7](https://herp.careers/v1/turing/IFKgdYLwpdc7)

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（MLOps）

  ◆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に車の制御を行う「End-to-Endの自動運転MLモデル」の開発を行っています。 開発をスケーリングしていくために、継続的なデータ改善・モデル改善を阻む様々なボトルネックの解消に、多岐にわたって取り組む必要があります。単なる基盤構築にとどまらず、チームを横断して課題を見つけ、仮説を立て、探索し、解決していくこと自体が本ポジションのミッションになります。 【業務内容】 ・ステイクホルダーと協力して、データやモデルの継続的な改善 ・大規模データ基盤の構築・運用 ・クラウドやオンプレミス環境を含めた、処理パイプライン・データ転送の最適化 ・内部ツール・API・Webサービスの設計・実装 ・システム全体を俯瞰したアーキテクチャ設計、パフォーマンスチューニング チューリングの開発対象は自動運転です。開発したソフトウェアは実際の車両に搭載され、物理世界で動作します。WebやSaaSとはまた違う技術的チャレンジがあります。強いMLエンジニアとソフトウェア・インフラが一体となって初めて実現できる領域で、これまでのエンジニアリング経験を活かし、人類のグランドチャレンジに挑めます。

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（自動運転VLAモデル開発）

  ◆本求人は、機械学習・自動運転・コンピュータビジョンのいずれかの領域で専門性を持つMLエンジニアや、大規模なMLOps・データ基盤開発に取り組んできたソフトウェアエンジニア、あるいはロボティクス領域でMLやソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方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に車の制御を行う「End-to-endの自動運転モデル」の開発を行っています。チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。大きく2つの方向性でわれわれは開発を進めています。エキスパートドライバーのデータを模倣学習させ、数ミリオンほどのニューラルネットワークで多様なシーンを学習させるものと、Vision-Language-Actionモデル（VLAモデル）をはじめとした基盤モデルを車両で動かし、さまざまなシーンを判断させるものです。 VLAモデルを使った自動運転は世界レベルで見てもまだ知見が少なく、最新の論文や開発事例を参考にし、探索的に取り組んでいかねばなりません。そのためには機械学習の知見だけではなく、さまざまなエンジニアリング要素を駆使してプロジェクトを進めていく必要があります。 今回の求人ではそういった挑戦的な取り組みを進めるメンバーを募集しています。基盤モデルの学習パイプライン構築や、モデルの量子化・最適化などさまざまなレイヤーで開発イシューがあります。 【業務内容】 ※下記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます ・データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 ・データセットの作成・改善 ・論文や既存実装の調査・再現・実装 ・自社データセットを利用した既存実装の評価 ・モデル量子化・最適化 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・自動運転VLAモデルの実装 ・オートラベリングの実装 【Embodied AIというテーマの最前線を楽しむ】 AIに身体性を持たせ、物理空間の中で価値を発揮する。そういったテーマにおいて自動運転はまさに人類がいま取り組んでいるものです。すでに社内で進んでいるプロジェクトのナレッジを活かしつつも、独自のMLパイプラインを構築していかなければなりません。レファレンスがほとんどない領域で開発を推進していただける方を探しています。 【自分のつくったモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。 【こんな人が活躍しています】 - 研究機関出身の自然言語処理リサーチャー - システム開発会社でのシステムエンジニア/データサイエンティスト - 広告系メガベンチャー出身の機械学習/ソフトウェアエンジニア

• ロボティクス・ソフトウェアエンジニア / Robotics Software Engineer（自動運転開発）

  ◆本求人は、機械学習・自動運転・コンピュータビジョンのいずれかの領域で経験のあるエンジニアや、大規模なMLOps・データ基盤開発に取り組んできたソフトウェアエンジニア、あるいはロボティクス領域でMLやソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方を対象としています◆ チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。 自動運転システム全体ではさまざまなモジュールがあり、それらがPub/Sub間通信でやりとりしています。依存関係はできる限りシンプルに開発しているものの、自動運転モデル開発やモデル精度向上のためにはさまざまなソフトウェアイシューを解決する必要があります。 今回の求人では、さまざまなレイヤーのソフトウェアイシューに対応できる方を募集しています。MLモデルの学習パイプライン構築や、モデルの量子化・最適化、センサーデータキャリブレーション、車両運動制御実装などさまざまなレイヤーで開発イシューがあります。 ※入社時は自身の強みを発揮して特定のイシューで活躍しつつ、さまざまなレイヤーに貢献範囲を広げていくことを期待しています 【業務内容】 ※下記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます ・データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 ・データセットの作成・改善 ・論文や既存実装の調査・再現・実装 ・自社データセットを利用した既存実装の評価 ・モデル量子化・最適化 ・実車でのモデル評価・実験管理 ・車両運動制御システムやアルゴリズムの設計・実装 ・実車両を用いた制御性能の評価・チューニング 【自分のつくったシステム・MLモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。 【こんな人が活躍しています】 - 自動運転領域で開発経験のあるソフトウェアエンジニア - 自動車会社でソフトウェア／制御開発をしてきたエンジニア - システム開発会社でのソフトウェアエンジニア/制御エンジニア - 広告系メガベンチャー出身の機械学習/ソフトウェアエンジニア

• 制御エンジニア / Control Engineer（車両運動制御）

  ◆本求人は、自動車やロボティクス等の領域で制御系の設計・実装を経験している方を対象としています◆ チューリングは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。 所属するE2Eチームは、完全自動運転を実現するAIモデルの開発を行っています。モデルを向上させるためにはデータ収集から実車へのデプロイまでのサイクルを高速に回すことが重要であり、ソフトウェアとハードウェアを行き来しながら開発を行う必要があります。 今回のポジションは車両全体の制御を実現するための募集です。 チューリングの自動運転技術で安定して車両を動かすために、AI技術やUIなどのソフトウェアレイヤーの要求を適切に理解し、各種ハードウェアのコントロールを担います。さまざまな機能を開発することはもちろんのこと、信頼性や保守性といった面でも高い性能を達成することがミッションとなります。 【具体的な仕事内容】 制御領域での業務は、コードベースでの開発がメインとなります。主な内容としては以下のとおりです。 ・車両の運動制御システムの設計・実装 ・車両の運動制御アルゴリズムの設計・実装 ・実車両を用いた制御性能の評価・チューニング ・制御システムの信頼性・安全性の検証 【多くのレイヤーの知見を身につけながらエッジAI実現に挑む】 エッジAI実現のために側に落とし込むために、あらゆるソフトウェアイシューに取り組みます。モデルの知識・システムアーキテクチャー・デバイス領域のすべての知見を活用して完全自動運転AI実現に貢献してください。 ※入社時に全てのレイヤーの知見が必要なわけではありません。各レイヤーの知見を身につけながら前人未到の完全自動運転AI開発に挑んでください。

• シミュレーションエンジニア / Simulation Engineer（End-to-End自動運転モデル開発）

  ◆本求人は、シミュレーション領域で専門性を持つエンジニアを対象としています◆ チューリングは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。 当社では、End-to-End 自動運転モデルの研究開発を加速させるために、次世代のシミュレーション技術の構築に取り組んでいます。具体的には、評価・学習に使用する 3D Gaussian Splatting ベースのシミュレータ, 大規模分散学習基盤, 制御システム（MPC等）を組み合わせることで、実車実験に依存しない効率的でロバストな自動運転システム開発を推進しています。 本ポジションのシミュレーションエンジニアは、その基盤となるクローズドループシミュレータの設計・開発をリードし、MLエンジニアと連携しながら、自動運転技術の進化を加速させる役割を担います。 ■業務内容 - 3DGSベースのクローズドループシミュレータ開発 - End-to-End自動運転モデル開発支援 - 分散学習基盤との統合 【シミュレータ開発の目的】 大規模に生成された3DGSシーンを活用し、End-to-Endモデルの学習・評価を可能にする高精度シミュレーション環境を構築していきます。制御レイヤーや物理シミュレーションを統合し、実車実験に依存せず制御アルゴリズム探索を行える環境を実現しようと考えています 【モデル開発支援とは？】 強化学習や模倣学習に適したE2Eモデルの事前学習をサポートしていきます。また、制御レイヤーを含めた効率的なE2Eモデル探索を推進をしていただきます。 【分散学習基盤との統合について】 われわれは多様な交通シナリオや物理特性のランダム化に対応した堅牢なモデル学習を支えるシミュレーション環境を拡張していきます。 シミュレーション環境を全社で活用可能な共通基盤にするには、現状のモデル開発のデータパイプライン環境や学習基盤環境とシームレスに接続していく必要があります。 単にシミュレーターを作るのではなく、共通基盤としての構築を目指し、全社のモデル開発を支援していきます。

• コンピュータービジョンエンジニア / Computervision Engineer（画像処理）

  ◆本求人は、機械学習・自動運転・コンピュータビジョンのいずれかの領域で経験のあるエンジニアや、大規模なMLOps・データ基盤開発に取り組んできたソフトウェアエンジニア、あるいはMLや低レイヤ領域のソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方を対象としています◆ チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。 自動運転システム全体ではさまざまなモジュールがあり、それらがPub/Sub間通信でやりとりしています。依存関係はできる限りシンプルに開発しているものの、自動運転モデル開発やモデル精度向上のためにはさまざまなソフトウェアイシューを解決する必要があります。 今回の求人では、自動運転AIのデータパイプラインを画像処理の専門性で支えるポジションです。動画・画像データをメインモダニティとするチューリングにおいて、画像のエンコード/デコードの知見は機械学習パイプライン全体へ寄与する重要な技術イシューです。複数のレイヤーにまたがって技術課題を解決します。 【業務内容】 ※下記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます ・データキャリブレーションや異なるセンサデバイス間の座標変換 ・画像、動画データ処理パイプラインの高速化 ・実車でのモデル評価・実験管理 【自分のつくったシステム・MLモデルを実車で試して改善していく】 「データセットやモデルを作る→走行実験→実験ログ解析実験→モデルの管理」という流れで自動運転AIを進化させていきます。自身のつくったモデルを五感で捉えながら改善サイクルを回していきます。机上だけでなく、現実世界からのフィードバックを開発に活かしてください。 【こんな人が活躍しています】 - 自動運転領域で開発経験のあるソフトウェアエンジニア - カメラなどのエッジ環境で画像処理を経験したエンジニア - 自動車会社でソフトウェア／制御開発をしてきたエンジニア - システム開発会社でのソフトウェアエンジニア/制御エンジニア - 広告系メガベンチャー出身の機械学習/ソフトウェアエンジニア

• データエンジニア / Data Engineer（自動運転モデル評価基盤開発／アナリティクス）

  ◆ 本求人は、データ基盤・アプリケーション開発の経験をもつソフトウェアエンジニアを対象としています。E2E自動運転モデルの評価・分析基盤の設計・構築・運用がミッションです◆ チューリングでは、実世界の運転データログやシミュレーターのデータからモデルの品質・パフォーマンス評価を継続的に行い、モデルトレーニングとシステム改善に活かす評価基盤が不可欠です。分析基盤・BI活用・評価指標体系の設計を通じて、開発の意思決定を支える仕組みづくりを担っていただきます。 【業務内容】 - E2E自動運転モデルの評価指標体系の設計・実装・改善 - 自動運転走行データの分析、レポートプロセスの実装 - MLチームとの密な連携による評価要件の整理・合意形成 - 評価実行基盤および自動評価パイプラインの設計・構築・運用（Amazon EKS, AWS Lambda, Amazon API Gateway, FastAPI, PostgreSQL等） - DWHやBIツールを用いた評価ダッシュボード設計・共有(Databricks, PySpark等) 【正解のない世界で、評価基準をつくる】 自動運転は、AI・ソフトウェア・データが交差する人類規模の挑戦です。 その中で本ポジションが担うのは、自動運転モデルの「良し悪し」を客観的に定義し、共有可能な形にすることです。 E2E自動運転では、人間がルールを定義するのではなく、モデルが世界をどう理解し、どう判断したかが結果として現れます。そのため、「このモデルは本当に良くなっているのか」「どこが改善され、どこが課題なのか」を、感覚ではなくデータに基づいて説明できる評価基盤 が不可欠です。 これまで培ってきたデータ基盤・アプリケーション開発の経験を活かしながら、実走行データやシミュレーション結果をもとに評価指標・可視化を設計することで、モデルの状態を誰もが同じ軸で理解できるようにし、開発の意思決定を前に進める重要なポジションです。

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（Web評価基盤）

  ◆本求人は、Web/SaaS開発を経験してきたWebエンジニア向けの求人です◆ 本ポジションでは、チューリングが開発するE2E（End-to-End）自動運転モデルの性能を評価・分析するためのWebダッシュボードおよびプラットフォームの開発を担当します。 自動運転の開発プロセスでは、膨大な走行データ、シミュレーションを活用したモデルの推論ログを、エンジニアを含めたステイクホルダーも直感的に理解できる形で提示する必要があります。単なる管理画面の制作ではなく、地図情報や空間データ、多系統のセンサーログを高度に融合させ、「自動運転の知能を解剖する」ためのビジュアライゼーション・プラットフォームを構築することがこのポジションのミッションです。 【具体的な業務内容】 ・自動運転AIの評価指標（KPI）、介入ポイントのログ、動画・センサーデータの同期再生機能などを備えたステイクホルダーが利用可能な高クオリティなWebアプリケーションの設計・開発 ・MapboxやDeck.glなどを用いた、空間データや車両ログのビジュアライゼーション ・ビジュアライゼーションサービスのバックエンド開発 ・複雑な自動運転データを「どう見せれば意思決定を加速できるか」という視点でのUI/UX提案と実装

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（学習・推論最適化）

  ◆本求人は、学習最適化、推論最適化に取り組んだMLや低レイヤ領域でソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方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。 今回の求人では、学習・推論最適化に対応できる方を募集しています。チューリングの自動運転技術で安定して車両を動かすために、AI技術や自動運転システムなどのソフトウェアレイヤーの要求を適切に理解し、各種ハードウェアのコントロールを担います。さまざまな機能を開発することはもちろんのこと、信頼性や保守性といった面でも高い性能を達成することがミッションとなります。 【業務のミッション】 自動運転モデルによる推論の実現に責任を持ちます。ハードウェアとコンパイラ、機械学習モデル構築の技術と知見のすべてを駆使し、計算資源の限られる車載環境内での安定した推論実行を実現することが求められます。 【業務内容】 ・自動運転向けSoCへの実装と最適化 ・自動運転モデル全体の高速化 　- モデル学習からデプロイメントまでのMLパイプラインの自動化（MLflow、Airflowなど） 　- CI/CDの導入とエンジニアリング生産性の向上 ・PyTorchで学習されたモデルのonnxへの変換とオペレータの実装 ・現状のモデルのボトルネック分析と最適化 ・車載システムで動作させるための適切なモデル構築と学習方法の選定

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（OS・組み込みシステム、ファームウェア開発 / 自動運転システム）

  ◆本求人は、Linux OSやカーネル、デバイスドライバなどのファームウェア開発経験を持つ方を対象としています◆ チューリングは完全自動運転の実現を目指しています。所属する自動運転システム開発をするチームは自動運転AIモデル開発チーム（E2Eチーム）と車両チームの中間に位置しており、自動運転システムを支えるソフトウェアの開発や試験などを行っています。 チューリングの自動運転技術で安定して車両を動かすために、AI技術などのソフトウェアレイヤーの要求を適切に理解し、自動運転システム向けソフトウェアの開発および評価を担います。さまざまな機能を開発することはもちろんのこと、安全性・信頼性・保守性といった面でも高い性能を達成することがミッションとなります。 具体的な仕事内容 本ポジションのエンジニアが開発するのは、自動運転システム向けECUのOSやカーネル、アプリケーション、センサーなどを対象としたファームウェアです。 ▼車両に近い領域や各センサに関わる領域においては、以下の業務がメインとなります。 ・ベアメタルもしくはRTOSによるファームウェアの開発 ・自社開発回路やセンサ類の仕様に基づいたソフトウェアの実装 ▼自動運転システムに近い領域では、以下の業務がメインとなります。 ・自動運転向けに最適化されたLinux OSの開発 ・各種周辺機器のLinuxデバイスドライバの開発 ・実車両を用いたデバッグや挙動の解析

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（ミドルウェア / 自動運転システム開発）

  ◆本求人は、Linux環境でのソフトウェア・アプリケーション開発を経験している方やLinuxが得意（好き）な方を対象としています◆ チューリングは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。 所属するチームはドライビングシステムチームであり、自動運転AIモデル開発チーム（E2Eチーム）と車両チームの中間に位置しており、自動運転システムに関わるソフトウェアのうち、E2Eチームが担当しているAI以外の範囲すべてを行っています。 具体的には、自動運転システムのソフトウェア開発や自社開発モデル用のデータ収集車両の開発・保守などです。 チューリングの自動運転技術で安定して車両を動かすために、AI技術やUIなどのソフトウェアレイヤーの要求を適切に理解し、自動運転システムにおける各種ハードウェアのコントロールを担います。 さまざまな機能を開発することはもちろんのこと、安全性・信頼性・保守性といった面でも高い性能を達成することがミッションとなります。 【具体的な業務内容】 ・組込みのSoC上で構築された自動運転システムのボトルネック特定やパフォーマンス改善 ・自動運転車で使用するセンサ制御ソフトの開発 ・Linux上で動く自動運転アプリケーションや関連するミドルウェアの開発 ・他開発チームや運用チームと連携した改善活動 など 【E2E自動運転AIに適した自動運転OS・ミドルウェアを作っていく】 チューリングでは国内にまだレファレンスのない独自のアプローチで自動運転AI開発を進めています。 AIモデルの入力に用いるカメラや制御する車両に合わせ、それらの仕様を鑑みた自動運転システム全体としての設計・開発を行う必要があります。 そのため、自動運転システムを支える組み込みソフトウェアやミドルウェア開発の経験がある人を求めています。 自動運転用エッジデバイスの計算能力が一定規模あるため、そのうえで動くソフトウェアやアプリケーション実装の知見が求められます。 下記の領域での開発経験があるとキャッチアップしやすいでしょう。 「家電」「マルチメディア」「テレビ」「パソコン」「音響」「カメラ」「楽器」「ネットワーク機器」「ゲーム」「バックエンドシステム全般」 ◼︎参考になるテックブログ チューリングの自動運転システム開発環境と、それを支える開発ツールたち https://zenn.dev/turing_motors/articles/d76005207e2b87 全プロセスが一秒止まる不具合、原因はLinuxカーネルにあり？ https://zenn.dev/turing_motors/articles/a460fe08b54253 全プロセスが一秒止まる不具合続編: カーネル内部で何が起きたか？ https://zenn.dev/turing_motors/articles/fdfb70b7a9d90b

• ソフトウェアエンジニア / Software Engineer（車載アプリケーション開発）

  ◆本求人は、エッジデバイスやクラウドなど、いずれかの環境でアプリケーション開発のシニア経験をお持ちの方を対象としています◆ チューリングは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。 当社の自動運転のアプリケーション（データ収集システムなど）を中心に、OTA（※1）やフリート管理など自動運転システムを構成するクラウド／サーバーサイド連携機能まで幅広く携わっていただきます。プロジェクトやフェーズに応じてアプリケーション層を主軸に開発しつつ、必要に応じて制御ソフトウェアやミドルウェアなど低レイヤーの開発にも参画できる柔軟な環境です。 【具体的な業務内容】 ・車載計算機上で動くLinuxのアプリケーションの開発 ・Webアプリケーションの開発 ・データ収集システムの開発・運用 ・OTA更新基盤の設計・開発 ・フリート管理プラットフォームの設計・開発 ・パフォーマンスチューニングおよび品質向上施策の実施 ※1: OTA（Over-the-Air）：ソフトウェアを無線通信でアップデートする技術のこと

• 車載インターフェースエンジニア / Car Interface Engineer

  ◆本求人は、高度な低レイヤーソフトウェア開発、車載ソフトウェア開発のいずれかの領域で経験のあるエンジニアや、カーハッキングやE/Eアーキテクチャに精通したソフトウェアエンジニアリングに取り組んできた方を対象としています◆ チューリングのミッションは、完全自動運転レベルの自動運転システムの開発を行うことです。 自動運転システム全体ではさまざまなモジュールによって構成されています。そのシステムが多くの車両で動作するには、車両個別のネットワークやECU・ソフトウェア構成への解像度を高めていく必要があります。 この求人は、自動運転システムと車両のインテグレーションを加速させていくポジションです。機械学習モデル、車両システム、ECUなど複数のレイヤーにまたがって技術課題を解決します。 【業務内容】 ソフトウェア統合プロセス中に発生する問題を特定、分析、解決し、スムーズで信頼性の高いソフトウェアシステムを確保します。具体的には下記のタスクを進めます。 ・ECUやゲートウェイなど車載機器の脆弱性診断・侵入テスト ・CAN通信やEthernet通信の解析・リバースエンジニアリング ・車両と自動運転システム間のインターフェース設計および実装 ・OEM・Tier1との共同研究 ※上記のうちの全てを担当するわけではなく、自身の強みを活かしたドメインで開発を進めつつ、他領域にも染み出しながら開発を進めていただきます。

• インフラエンジニア / Infrastructure Engineer（GPUクラスタ）

  ◆本求人は、GPUクラスタの構築経験者やインフラ・ネットワークエンジニアを対象としています◆ チューリングは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。 大規模なGPU計算環境を利用し、ビジョンベース自動運転のための深層学習モデルやレベル5自動運転に利用するマルチモーダル基盤モデル・世界モデルなどの研究開発を行っています。現在、インフラ基盤であるGPUクラスターを構築・運用していくインフラエンジニアを募集しています。機械学習エンジニアが計算タスクに集中できる環境を整備し、限られた計算資源を最適化することでチューリングの完全自動運転開発を最大化することがミッションです。 ◆インフラ/GPUクラスタエンジニアの業務内容 ・計算環境の物理設計や選定機器の設計 ・ネットワークの設計 ・ストレージシステムの効率化・高速化 ・クラスタリング技術の開発 ・クラウド環境上での計算環境の整備/運用 ◆具体的な業務内容 大規模GPU計算環境を使って完全自動運転の実現に向けたマルチモーダル基盤モデル・世界モデルを開発する。そのためのインフラの構築・運用などを主な業務とします。機械学習エンジニアにとって扱いやすい計算環境を構築してください。同時に、クラウド環境も積極的に活用しており、AWS/Azure/GCP上での計算環境も運用します。 今後、チューリングでは数年先を見据えた計算基盤の選定・設計・構築をしていく必要があります。来年末には次の世代の計算環境を作っていく予定です。2~3年周期でGPUクラスターを構築していくため、事業計画や投資計画などのビジネス/財務メンバーとコミュニケーションも実施していただきます。 【今のチューリングで働く魅力】 KaggleGrandMaster4名など非常に優秀な機械学習エンジニアが多く有する中で、ユーザーと非常に近い距離でコミュニケーションをとりながら計算基盤を最適化していくという経験はインフラエンジニアにおいても非常に大きく貴重な経験となると考えています。

• 車両整備士・メカニック / Fleet Technician（データ収集車両・自動運転車両）

  ◆本求人は、車両の整備などメカニックを経験している方を対象としています◆ チューリングは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。マルチモーダルな基盤AIやEnd-to-Endの自動運転AI開発を行っています。自社でデータ収集から自動運転車へのデプロイまでを行っており、さまざまな技術的な挑戦をしている会社です。 自動運転AI開発においてデータの質は非常に大切です。そのため、チューリングではデータ収集においては、自社で車両を改造して日々データを集めています。こちらのポジションの方には、完成車をデータ収集者や自動運転車へ改造することや、車両の日々の保守運用を行っていただきます。 【具体的な業務内容】 ・車両の点検、整備業務 ・車両の故障診断、探求業務 ・車両のトラブル対応 ・車両のメンテナンス計画の策定及び運用 ・社内外ステークホルダーとの協働 ◾️メンテナンスやトラブル対応とは？ データ収集を長時間・長期間行っていると、タイヤの摩耗や車の各パーツやハードウェアの故障が起きます。故障に対して適切なメンテナンス・整備を行う場合、車両のデータ収集計画を鑑みた対応が必要です。パートナー会社さまとの調整を行い、データ収集が滞りなく行えるように車両改造・メンテナンスの全体進捗管理を行います。

• 法務

  チューリングは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。 昨年度、大型の資金調達を実施し、その資金を活用して技術開発・事業開発を加速させています。事業の順調な成長と組織の拡大に伴い、法務に関する課題も急増しており、このたび法務チームを新設することになりました。そこで、当社の一人目の法務担当として、法務部門の立ち上げをリードする法務スペシャリストを募集します。 【具体的な業務内容】 ビジネスリーガル： ・社外との各種契約対応（契約書作成・レビュー） ・知的財産管理 ・資本提携支援 コーポレートリーガル： ・株主総会の対応 ・取締役会設定検討＆運営サポート その他： ・法務関連のワークフロー構築 など 【今のチューリングで働く魅力】 ◆法務としての魅力 法務部門の立ち上げフェーズだからこそ、ゼロから組織を構築し、会社の成長とともに法務の基盤を築いていく経験ができます。また、単なる契約レビューにとどまらず、株主総会の運営、新たな技術/ビジネスモデルに対応する法務戦略の策定など、幅広い業務に携わることが可能です。 ◆会社としての魅力 急成長するスタートアップならではのスピード感がある中で、自動車という日本の基幹産業の変革に直接関われることが当社で働く魅力の一つだと考えています。 また、まだまだ小さな組織のため、経営陣や事業部と直接対話しながら手触り感をもって業務を行っていただけます。

• 経理事務アシスタント

  チューリングは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、事業拡大に伴う経理・財務関連業務量増加に対応するため、経理業務を中心に幅広い業務をサポートしていただける方を募集します。 【具体的な業務内容】 ・経理全般に関わるサポート業務 ・各種仕訳入力 ・請求書の回収、仕分け・格納、支払い業務 ・社内問い合わせ対応等の庶務 【現在の体制】 現在の財務経理体制は、CFO、財務経理部部長、経理/経営管理担当2名で構成されています。CFOが全体の財務戦略や資金調達を統括し、財務経理部部長と各担当者が経営企画・経営管理・経理業務全体の設計・運用を担当しています。 【今のチューリングで働く魅力】 経理のアシスタント業務を通じて自動運転の開発進捗を間近で感じることができます。 本ポジションではリモートや時短勤務の方も募集しておりますので、ご自身のライフスタイルに合わせて働くことが可能です。（正社員の場合は原則出社ベースの働き方となります） また、意向に応じて経理業務に関連する経営管理領域などの経験を積むことができます。

• 経理リーダー候補

  チューリングは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。 創業から積極的な資金調達・補助金獲得によって事業拡大を行ってきており、2025年11月にはシリーズA 1st closeとして153億円の資金調達を実施しました。 現在のファイナンス組織はCFO、財務経理部部長、経理/経営管理担当2名、業務委託2名（経理業務サポート）で構成されていますが、会社が新たなステージに到達することを見据えてファイナンス組織の組織強化を今のタイミングで行うことに決めました。 現組織体制では、CFOが全体の財務戦略や資金調達を統括し、財務経理部部長と各担当者が経営企画・経営管理・経理業務全体の設計・運用を担当しています。今後、ファイナンス組織に求められる役割や機能の機能が拡大することを見据え、現在の財務経理部長が兼任している経理業務を任せられる方を増員募集します。 【具体的な業務内容】 ・年次/四半期/月次決算業務の統括 ・財務諸表の作成およびレビュー ・税務申告業務全般 ・監査法人、税理士法人対応 ・組織の成長に伴う財務会計プロセス・システムの整備・改善 ・補助金獲得支援および、獲得後の実務支援 ・その他上記に付随する業務 【今のチューリングで働く魅力】 ディープテック企業が継続的に成長していくためには、正確で迅速な会計情報の把握と、経営判断を支える経理体制の構築が欠かせません。チューリングでは、経理部門を単純に「日々の取引を処理する部門」ではなく、会社の信頼性と経営の透明性を支える中核機能として位置づけています。 また、当社の経理は担当する領域が幅広く、制度会計だけでなく、管理会計や業務プロセス設計、監査対応、IPO準備などにも関与いただきます。スタートアップならではのスピード感の中で、経理としての専門性を磨きながら、組織と仕組みをつくる経験を積むことができます。

• ファイナンスマネージャー候補

  チューリングは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。 創業から積極的な資金調達・補助金獲得によって事業拡大を行ってきており、2025年11月にはシリーズA 1st closeとして153億円の資金調達を実施しました。 現在のファイナンス組織はCFO、財務経理部部長、経理/経営管理担当2名、業務委託2名（経理業務サポート）で構成されていますが、会社が新たなステージに到達することを見据えてファイナンス組織の組織強化を今のタイミングで行うことに決めました。 現組織体制では、CFOが全体の財務戦略や資金調達を統括し、財務経理部部長と各担当者が経営企画・経営管理・経理業務全体の設計・運用を担当しています。今後、ファイナンス組織に求められる役割や機能の機能が拡大することを見据え、現在の財務経理部長が兼任しているファイナンスマネージャー業務を任せられる方を増員募集します。 【具体的な業務内容】 ・資金調達サポート ・投資家対応 ・銀行対応 ・証券会社対応 ・パートナー企業対応 ・中期経営計画の作成 ・組織の成長に伴う財務会計プロセス・システムの整備・改善 ・その他上記に付随する業務 【今のチューリングで働く魅力】 ディープテック企業が継続的に成長し、社会的インパクトを最大化していくためには、投資家や銀行との継続的・戦略的なコミュニケーションと信頼構築、そして継続的に大型調達を可能にする資金調達のオペレーションが欠かせません。チューリングではIR・資金調達領域を、単なる情報発信や事務的支援ではなく、事業拡大と組織価値向上の両輪を支える中核機能として位置づけています。 ファイナンスマネージャーのポジションでは、CEO・CFOと密に連携しながら、投資家資料の企画・作成、コミュニケーション設計、デューデリジェンス対応、資金調達プロセスの運営などを主導していただきます。経営に最も近い場所で意思決定に関わり、会社の成長ストーリーを社内外に発信しながら、チューリングの企業価値向上に直接的に貢献できる役割です。 また、本ポジションは担当領域が広く、IR実務に加えて、中期経営計画の作成、パートナー企業との協業推進、さらには中長期的なIPO準備の一部にも関与いただきます。スタートアップならではのスピード感の中で、実務スキルだけでなく、事業とファイナンスを横断的に理解する視点を磨きながら、自ら仕組みをつくっていく経験を得られる稀有な環境です。

• 採用マネージャー候補

  ●会社概要および募集背景 チューリングは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。 「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End(E2E)の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。 現在では、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発するに至り、まさにこれからモデルが指数関数的な成長を見せることを確信しています。 そして、2025年11月にはシリーズA 1st closeとして153億円の資金調達を実施しました。 これからはE2Eモデルをさらに進化させ、物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルを開発します。ビジネスにおいては、量産車への搭載に向けた取り組みを加速させ、日本の自動車産業および社会経済の更なる発展に貢献していきます。 完全自動運転は2025年時点では人類が実現していない技術です。しかし、未来的には必ず実現している技術と強く信じています。 そのためには、チューリングが強く信じている技術への考え方を一緒に信じ、共に自動運転の実現を目指す仲間がまだまだ必要です。 今回は、チューリングの根幹とも言える「人」を、事業成長と連動させながら戦略的にリードできる採用マネージャー候補を募集します。 ●業務内容 ・チューリングの採用活動の包括的なリード ・会社方針や事業戦略と連動した採用戦略・計画の立案及び実行 ・マーケット情報やターゲット人材のインサイト獲得および戦略への反映 ・戦略的な母集団形成の仕組みを構築及び実行 ・社内外のステークホルダーを巻き込む採用活動のリード ・オペレーションメンバーとの有機的な連携 ・採用チームの組織開発およびメンバーマネジメント など

• 採用担当（タレントアクイジション）

  ●会社概要および募集背景 チューリングは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。 「We Overtake Tesla」をミッションに掲げ、創業Day1からEnd-to-End(E2E)の考え方を掲げ、自動運転AIの開発に取り組んできました。 現在では、東京都内を30分以上人間が介入することなく走行できる自動運転システムを開発するに至り、まさにこれからモデルが指数関数的な成長を見せることを確信しています。 そして、2025年11月にはシリーズA 1st closeとして153億円の資金調達を実施しました。 これからはE2Eモデルをさらに進化させ、物理的な振る舞いと世界理解を統合したフィジカル基盤モデルを開発します。ビジネスにおいては、量産車への搭載に向けた取り組みを加速させ、日本の自動車産業および社会経済の更なる発展に貢献していきます。 完全自動運転は2025年時点では人類が実現していない技術です。しかし、未来的には必ず実現している技術と強く信じています。 そのためには、チューリングが強く信じている技術への考え方を一緒に信じ、共に自動運転の実現を目指す仲間がまだまだ必要です。 今回は、チューリングの根幹とも言える「人」を、事業成長と連動させながら獲得できる採用担当を募集します。 ●業務内容 ・戦略的なタレント獲得案の計画および実行 ・採用対象者のリサーチ、マーケット情報獲得および戦略への反映 ・タレント獲得プロセスの改善、データドリブンな振り返り・施策実行 ・採用ペルソナに合わせた求人票の作成・更新 ・AI等を活用した採用プロセス改善 ・社内ステークホルダーとの連携 など

• 【アルバイト】コーポレートバックオフィス

  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。 当社では現在、組織の急拡大に伴い、バックオフィス業務をサポートしていただけるパートタイム・アルバイト・インターンの方を随時募集しています。 主に事務作業を中心としつつ、希望や適性に応じて幅広い業務にチャレンジしていただける環境です。これまでの事務経験を活かし、効率よく業務を進められる方を歓迎します。 【具体的な業務内容】 事務業務全般 ・データ入力・集計 ・書類の整理・ファイリング ・各種申請書や契約書のチェック・管理 ・社内ポータルや書類テンプレートの更新 購買サポート業務 ・備品や機材の発注・在庫管理 ・ベンダーとのやり取りや納期調整 オフィス運営サポート ・備品管理や発注手続き ・オフィス環境の整備・サポート ・必要な手配業務（業者、配送手続きなど） イベント運営補助 ・社内イベントの準備・実施サポート（手配サポート、会場設営など） その他のサポート業務 ・社内ポータルの簡単な更新 ・簡易な資料作成や外部機関向け書類のサポート 【このポジションの魅力】 ・幅広い経験を積むチャンス 総務管理業務や開発部の購買サポートなど、さまざまな分野に携わることで、スキルアップを目指せます。 ・柔軟な働き方 お休みも取りやすく、ご家庭との両立が可能なチーム体制です。 ・成長企業での経験 急成長する企業の裏側を支え、キャリアに直結する経験を積めます。 【参考情報】 ▼会社HP https://tur.ing/ ▼ Turing Tech Blog https://zenn.dev/p/turing_motors 【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

• 【契約社員／業務委託】自動運転開発ドライバー

  チューリングでは完全自動運転実現に向け、自動運転AI開発を行っています。 自動運転AIの開発は実際の走行データをAIに学習させ、車両に自動運転AIを搭載し、評価するサイクルを回します。そこで自動運転AIを開発するためのドライバー（データ収集 / テスト評価）を募集します。 5年後、10年後に完全自動運転を実現するために貢献してください。あなたの仕事が未来の自動運転技術の礎となります。 【具体的な業務内容】 ・一般道や高速道路などでの走行データ収集 ・自動運転AIのテスト走行 ・テスト走行完了後に走行時の状況などの報告（上長やエンジニアへの報告） 【データ収集業務において大事なこと】 いずれは自動運転AIのテストドライブ・評価の支援をしていただきます。そのため、自動運転AIの動きに適切なタイミングで介入することが重要です。あらゆる環境でチューリングが模範とする走行・運転を行ってください。 【1日の流れ】 1.出社 2.走行ルートの確認・当日の注意点など説明を受ける 3.走行を実施（適宜休憩を行う） 4.走行完了後、報告を行う 5.1日の勤務終了 ※運転免許をお持ちで長時間の運転が好きな方からの応募をお待ちしています。 ※簡単な報告やセッティングは発生しますが、運転以外の業務はほとんどありません。

• 【契約社員／業務委託】自動運転開発ドライバー（エキスパート）

  チューリングでは完全自動運転実現に向け、自動運転AI開発を行っています。 自動運転AIの開発は実際の走行データをAIに学習させ、車両に自動運転AIを搭載し、評価するサイクルを回します。そこで自動運転AIを開発するためのドライバー（データ収集 / テスト評価）を募集します。 5年後、10年後に完全自動運転を実現するために貢献してください。あなたの仕事が未来の自動運転技術の礎となります。 【具体的な業務内容】 ・一般道や高速道路などでの走行データ収集 ・自動運転AIのテスト走行 ・テスト走行完了後に走行時の状況などの報告 【データ収集業務において大事なこと】 いずれは自動運転AIのテストドライブ・評価の支援をしていただきます。そのため、自動運転AIの動きに適切なタイミングで介入することが重要です。あらゆる環境でチューリングが模範とする走行・運転を行ってください。 【1日の流れ】 1.出社 2.走行ルートの確認・当日の注意点など説明を受ける 3.走行を実施（適宜休憩を行う） 4.走行完了後、報告を行う 5.1日の勤務終了 ※運転免許をお持ちで長時間の運転が好きな方からの応募をお待ちしています。 ※簡単な報告やセッティングは発生しますが、運転以外の業務はほとんどありません。

• 【アルバイト】ビジネスサポート/業務サポート（障がい者採用）

  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。 現在バックオフィスで受け持つ事務や総務関連業務について、組織拡大に伴いオペレーション担当の増員を行います。会社全体を縁の下の力持ちとして支えてください。 【業務内容】 研究者やエンジニアの在籍が多数を占める開発スタートアップ企業でのバックオフィス総務チームで一般事務庶務や総務サポート業務を行っていただきます。 エンジニアメンバーが働きやすい、自分の仕事に集中できる環境を作ることをミッションとし、幅広い業務に対応します。 【具体的には・・・】 ・オフィスメンテナンス ・備品購入、整理 ・データ集計作業、案件管理作業（Excel、スプレッドシート） ・メール応対・電話応対、郵便宅配対応 ・マニュアル作成 ・役所への書類提出対応 ・バックオフィスメンバーの業務サポート など 業務内容についてはチームとして取り組むことを記載しておりますので、選考時にご経験やご希望を伺う中で内容を擦り合わせたいと考えています。 【現在の体制】 現在、コーポレートは4~5名体制です。総務関連の業務が増えており、チーム体制を強くしていくめに採用を行います。 【就業環境】 ・バリアフリートイレの業務フロア内設置 ・車椅子専用トイレの業務フロア内設置 ・エレベーター：有 ・階段手すり：有 ・建物入口段差：無 ・マイカー通勤：不可 ・障がい者用トイレ：有 ・玄関ドア：手動（基本的に常に開放しています） ・洋式トイレ：有 ・建物内車椅子の移動：可 【参考情報】 ▼会社HP https://tur.ing/ ▼ Turing Tech Blog https://zenn.dev/p/turing_motors 【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