Web/MLOps Engineer

事業内容

株式会社T2は自動運転技術を活用した物流サービスを提供することにより、2024 年問題を始めとする物流危機という社会課題の解決に寄与し、物流インフラの維持・向上に貢献することを目指しております。

仕事内容

自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求められています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わりたい方を歓迎します。

MLOps Engineerとして、機械学習モデル開発・運用サイクル構築をリードいただきます。
2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できるクラウド基盤の構築を目指しております。
膨大な量のデータから、機械学習用モデル開発に必要となるデータを半自動的に収集し、アノテーションデータの構築までを1週間以内に実現するオペレーションを構築します。
クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。
取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。
クラウド上に機械学習用GPU100台以上を運用し効率的な学習基盤を構築します。

例えば以下のような業務があります。

• 機械学習モデルの開発・デプロイ・モニタリング基盤の構築・運用・最適化
• 物体検出・Occupancy Prediction・Online HD Mapping・Drivable Area Estimation・VLM などのモデル開発を支援するデータパイプラインの構築
• 機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案
• アノテーションパイプラインの構築および最適化
• 実験管理の構築および自動化（Weights & Biasesなどの導入、内製開発）
• コンテナ化（Docker, Kubernetes）によるスケーラブルなML基盤の構築
• CI/CDパイプラインの設計・運用
• クラウド上での大規模分散学習環境の構築・最適化

求める人物像

• 自動運転業界の最前線で技術を磨きたい方
• 大規模データを活用した高度なエンジニアリングに興味がある方
• 機械学習とエンジニアリングの両方を極めたい方
• 大規模なAIモデルの運用基盤を設計・構築したい方
• 新しい技術を積極的にキャッチアップし、実践できる方
• 不確実な課題に対して積極的にチャレンジできる方

必要な経験・スキル

• MLOpsエンジニアとしての開発経験（3年以上）
• Python、C++、Go、Typescriptなどのプログラミング経験
• 機械学習ワークフロー（PyTorch, ONNX など）の知識・経験
• Kubernetes、Docker、Terraformなどを活用したインフラ構築経験
• AWS/GCP/Azureでの機械学習環境の運用経験
• GPUクラスタを活用した大規模分散学習の設計・運用経験
• データエンジニアリングやストリーミングデータ処理の知識
• リアルタイムモニタリングやA/Bテストの設計・実装経験
• クラウドネイティブなアーキテクチャ設計・実装経験
• SREの知識・経験（SLI/SLOの設計、可観測性の向上など）
• gitもしくは類するバージョン管理システムを用いた開発経験
• 自発的にさまざまな課題に取り組める方
• チームメンバーと連携しつつ業務に取り組める方
• 日本語でコミュニケーションが可能な方

望ましい経験・スキル

• 分散システムやクラウドネイティブアーキテクチャの知識
• 機械学習モデルのデータパイプライン最適化経験
• リアルタイムデータ処理・異常検知システムの構築経験
• システムアーキテクチャ、APIの設計経験
• 画像・点群などテキストデータ以外のデータ基盤の開発経験
• Github ActionやAWS/GCPを用いたCI/CD Pipelineの構築および運用経験
• Terraform/Kubernetesの利用経験
• テックリードまたはエンジニアリングマネージャー相当のポジションでの2年以上の経験
• 英語でのコミュニケーションが可能な方

魅力・やりがい

• 自動運転システムの走行データという特殊なデータを扱うことができます。
• 0から新しくシステムの立ち上げに関わることができます。

開発環境

• 開発言語：TypeScript、Python
• インフラ：Google Cloud Platform
• 構成管理：Terraform
• ソースコード管理：GitHub
• CI/CD：Github Action、Cloud Run
• コミュニケーションツール：Slack、Google meet
• タスク管理：Jira