Backend Engineer - MLOps Platform

自動運転の開発に重要な機械学習基盤の開発を担当していただきます。 【背景】 ティアフォーでは、自動運転の安全性を高め、可用性を向上させる機械学習基盤を構築しています。 自動運転の普及に伴って様々な運行環境に素早く対応するために、大規模なデータを取り扱い、継続的なモデルの改善を実現する機械学習基盤が求められています。 モデルモニタリングからデータ検索、データ変換、学習、モデル管理まで幅広く機械学習のワークフローに携わり活躍していただけるエンジニアを募集しています。 【仕事内容】 自動運転の開発に重要な機械学習基盤の開発をしていただきます。 - 物体検出モデル等の学習パイプラインの開発・運用 - モデル性能のモニタリングから自動運転車両へのデプロイまで一貫して行う運用基盤の開発・運用 - データ選定のための大規模な非構造データを可視化・解析するパイプラインの開発・運用 - アノテーションの管理と多様なセンサーモデルに対応した変換処理のパイプラインの開発・運用 【チャレンジ・やりがい】 - 画像や点群データを活用した物体検出タスクや分類タスクなど様々な機械学習への対応 - シミュレーション基盤と連携した機械学習モデルの安全な評価・リリース基盤の構築 - 自動運転走行データからモデルの性能を評価し継続的な改善を実現する基盤の構築 - 大規模な非構造データを可視化・解析しデータ選定を効率化する基盤の構築 - 様々なセンサータイプに対応したデータ変換とアノテーションの基盤の構築 【参考情報】 - TIER IV Meetup Web.Auto編 自動運転クラウドサービス開発者のキャリアパス https://www.docswell.com/s/TIER_IV/K1J6W3-TIERIVMeetupWeb.Auto - 自動運転を支えるクラウドシステムとエンジニアリングチーム https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=5KlJMexmAHQYhyBc1zD4wM&category=BLOG - 自動運転を支えるMLOpsと学習基盤 https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=6KqHR2MZXIcdwV3CZqquBs&category=BLOG - TIER IV TALKS #3 走れば走るほど賢くなるを実現する自動運転のMLOps基盤 - 自動運転のMLOpsワークフロー https://www.docswell.com/s/TIER_IV/KV18P2-2025-02-21-121239 - 第14回 Data-Centric AI勉強会 自動運転の運用を支えるデータ基盤とMLOps https://docs.google.com/presentation/d/1q_DGfsHhTA_DjKY0mk6flaUhCpZhpw6Zkyjhg1Jjo0k/edit 【ソフトウェア開発関連ポジションの方へ】 コンピュータサイエンス専攻の学位は必須ではありません。同等の実務経験があれば歓迎します。 - データ構造、アルゴリズム、計算量などのコンピュータサイエンスの基礎知識 - 保守性・テスト容易性・性能を考慮したソフトウェア設計・実装の実績 - 並行・並列処理およびネットワーク・通信プロトコルの基本的な理解 - チーム開発におけるデバッグ・コードレビューの経験 - プロダクション環境で稼働するソフトウェア開発における3年以上の実務経験 - 企画・設計からリリース、その後の運用まで、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を一貫して経験していること（1回以上） 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務 必須スキル 自動運転の開発に重要な機械学習基盤の開発を担当していただきます。 【背景】 ティアフォーでは、自動運転の安全性を高め、可用性を向上させる機械学習基盤を構築しています。 自動運転の普及に伴って様々な運行環境に素早く対応するために、大規模なデータを取り扱い、継続的なモデルの改善を実現する機械学習基盤が求められています。 モデルモニタリングからデータ検索、データ変換、学習、モデル管理まで幅広く機械学習のワークフローに携わり活躍していただけるエンジニアを募集しています。 【仕事内容】 自動運転の開発に重要な機械学習基盤の開発をしていただきます。 - 物体検出モデル等の学習パイプラインの開発・運用 - モデル性能のモニタリングから自動運転車両へのデプロイまで一貫して行う運用基盤の開発・運用 - データ選定のための大規模な非構造データを可視化・解析するパイプラインの開発・運用 - アノテーションの管理と多様なセンサーモデルに対応した変換処理のパイプラインの開発・運用 【チャレンジ・やりがい】 - 画像や点群データを活用した物体検出タスクや分類タスクなど様々な機械学習への対応 - シミュレーション基盤と連携した機械学習モデルの安全な評価・リリース基盤の構築 - 自動運転走行データからモデルの性能を評価し継続的な改善を実現する基盤の構築 - 大規模な非構造データを可視化・解析しデータ選定を効率化する基盤の構築 - 様々なセンサータイプに対応したデータ変換とアノテーションの基盤の構築 【参考情報】 - TIER IV Meetup Web.Auto編 自動運転クラウドサービス開発者のキャリアパス https://www.docswell.com/s/TIER_IV/K1J6W3-TIERIVMeetupWeb.Auto - 自動運転を支えるクラウドシステムとエンジニアリングチーム https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=5KlJMexmAHQYhyBc1zD4wM&category=BLOG - 自動運転を支えるMLOpsと学習基盤 https://tier4.jp/media/detail/?sys_id=6KqHR2MZXIcdwV3CZqquBs&category=BLOG - TIER IV TALKS #3 走れば走るほど賢くなるを実現する自動運転のMLOps基盤 - 自動運転のMLOpsワークフロー https://www.docswell.com/s/TIER_IV/KV18P2-2025-02-21-121239 - 第14回 Data-Centric AI勉強会 自動運転の運用を支えるデータ基盤とMLOps https://docs.google.com/presentation/d/1q_DGfsHhTA_DjKY0mk6flaUhCpZhpw6Zkyjhg1Jjo0k/edit 【ソフトウェア開発関連ポジションの方へ】 コンピュータサイエンス専攻の学位は必須ではありません。同等の実務経験があれば歓迎します。 - データ構造、アルゴリズム、計算量などのコンピュータサイエンスの基礎知識 - 保守性・テスト容易性・性能を考慮したソフトウェア設計・実装の実績 - 並行・並列処理およびネットワーク・通信プロトコルの基本的な理解 - チーム開発におけるデバッグ・コードレビューの経験 - プロダクション環境で稼働するソフトウェア開発における3年以上の実務経験 - 企画・設計からリリース、その後の運用まで、ソフトウェア開発のライフサイクル全体を一貫して経験していること（1回以上） 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後： 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲： 上記に加え、会社が指定した業務 歓迎スキル - 機械学習基盤の構築・運用経験 - LLM等の大規模モデルを活用したシステムの開発・運用経験 - 開発チームのリード経験 求める人物像 - 不確かな課題に対しても、道筋を立てて主体的に業務を推進できる方 - 自動運転を支える機械学習基盤の開発に興味のある方 - データ活用を通じて自動運転のR&Dを促進したい方 - グローバル展開に関心があり、多様なメンバーと協働できる方 - 技術的な好奇心が強く、積極的に挑戦・成長できる方 応募概要 給与 想定月収 / Estimated Monthly Salary：483,334円 ~ 1,666,667円 月額基本給 / Base Monthly Salary ：357,334円 ~1,232,667円 （固定残業手当を除く額/excluding fixed overtime pay） 固定残業手当 / Fixed Overtime Pay：時間外労働の有無に関わらず45時間分の時間外手当として126,000円 ~ 434,000円を支給（45時間を超える時間外労働分、休日労働及び深夜労働分についての割増賃金は追加で支給 / A fixed overtime allowance of ¥126,000 ~ ¥434,000will be paid, regardless of whether overtime is performed. Any overtime exceeding 45 hours, as well as holiday work and late-night work, will be paid separately as additional premium wages. 勤務地 （雇入れ直後 / Initial Assignment） 東京都品川区北品川一丁目12-10 ジャコムビル、東京都品川区北品川一丁目19-4 泉北品川ビル及び労働者の自宅 Jakom Building, 1-12-10 Kitashinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo, Izumi Kitashinagawa Building, 1-19-4 Kitashinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo, and Employee’s home （変更の範囲 / Potential Changes） 会社の定める場所（テレワークを行う場所を含む）/Any location designated by the company (including remote work locations) 雇用形態 正社員（雇用期間の定め：なし）/Full-time employee (no fixed term of employment) 勤務体系 勤務時間 / Working Hours：フレックスタイム制/Flextime system applied （始業）午前6時00分 / Start: 6:00 AM （終業）午後10時00分 / End: 10:00 PM （所定労働時間 / Standard working hours）8時間/日 / 8 hours per day （休憩時間 / Break time）1時間 / 1 hour （所定労働時間を超える労働の有無 / Overtime）あり 休日：完全週休二日制（土曜日・日曜日）、国民の祝祭日 　　　夏期休暇：3日（7月～9月の間で各自取得） 　　　※当年7月8月入社の場合を除く 　　　年末年始：6日 ※元日を含み会社カレンダーによる 　　　【年間休日120日以上】 Holidays and Leave : Days off : Full five-day workweek with Saturdays, Sundays, and national holidays off Summer vacation : 3 days, to be taken individually between July and September(Excludes employees who join in July or August of the same year) Year-end and New Year holidays : 6 days, including New Year's Day, based on the company calendar Annual total : At least 120 days off per year 試用期間 あり(二か月) / Two months probation period 福利厚生 - 社会保険完備(厚生年金、健康保険、雇用保険、労災保険) - 通勤手当支給（社内規定に準ずる） - ライフサポート（育児休暇や介護休暇、時短勤務など） - 企業型確定拠出年金制度 - Social insurance coverage(Includes health insurance, employee pension (厚生年金), employment insurance, and workers’ compensation insurance) - Commuting allowance:Provided in accordance with company policy - Life support programs:Includes childcare leave, nursing care leave, and shortened working hours - Corporate Defined Contribution Pension Plan (401k-style plan): company-sponsored retirement savings plan