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| 部署・役職名 | MLOpsエンジニア |
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| 仕事内容 |
【当事業部の役割】 「当社 Lab」は、当社の車のあらゆる道路での安全性を高めていく事を目的に、 2020年12月に新たに渋谷の地にオープンしました。 当社のコアテクノロジーのステレオカメラの画像認識に、 AIをはじめとした最先端技術を融合していく事で新たな技術革新を生み出していきます。 新しい技術を世の中に役立てたいといった方、技術を進化させることに喜びを感じられるような方に、チームに加わっていただけることを期待しております。 【事業部のビジョン】 リアルワールドの視点でクルマをつくり「2030年死亡交通事故ゼロ※」を目指し、 新時代でも安心と愉しさで選ばれる存在となることを目指しております。 ※当社車乗車中の死亡交通事故および当社車との衝突による歩行者・自転車等の死亡交通事故ゼロを目指す。 【職務内容】 車載向けエッジモデルおよび机上評価用の大規模モデル開発を支える MLOps 基盤の構築・運用 をお任せいたします。 <具体的には> 膨大な量の運転データを効率的に活用するための計算基盤とモデル学習・評価パイプラインの構築、データの質と量でモデル改善に貢献するデータセットのキュレーション、モデル分析を支援するBIツール環境の整備など、ML エンジニア／MLリサーチャーの開発を加速する仕組みづくりを行っていただきます。 【業務遂行いただくうえで必要になる技術例】 ・クラウド／オンプレミス上における学習・評価パイプライン（MLOps）の設計・構築および保守・運用 ・大規模データ学習の高速化を目的とした計算基盤・分散処理・アルゴリズム最適化の検討と実行 ・データセットのキュレーション（バランス設計、データリーク防止、品質管理）およびデータセット生成パイプラインの構築 ・データやモデル評価指標を統合的に可視化する BI ツール環境の設計・構築 【使用するツール】 ※状況により柔軟に変わります ・開発言語／データ操作言語：Python、SQL ・クラウド：GCP、AWS ・OS：Linux、Windows ・深層学習フレームワーク：TensorFlow（Keras）、PyTorch ・実験管理／設定／可視化：MLflow、Hydra、TensorBoard ・MLプラットフォーム／パイプライン：Vertex AI、SageMaker ・CI/CD：GCP Cloud Build、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline ・データETL／分散処理：Dataflow、EMR（Spark/Hadoop） ・データ分析：BigQuery、Amazon Redshift ・BIツール：Looker Studio、Amazon QuickSight ・オーケストレーション：Apache Airflow、Amazon MWAA ・コンテナ：Docker ・その他：GitLab、Confluence、Jira、Teams 【働く環境について】 研究に必要な物は基本的に自由に利用できます。 ハイスペックデスクトップ環境（例：GeForce RTX 4080搭載PC、5Kモニタ） オンプレミス計算環境（例：NVIDIA H200搭載マルチGPUサーバーなど） 自動運転用の試験車両および、シミュレーション環境、 海外主要学会への発表/聴講、海外サプライヤやメーカとの協議、 世界中の環境での評価など、グローバルに活躍する機会があります。 そのほかにも「当社 Lab」はエンジニアの方が集中してアウトプットを高められるよう、エンジニアファーストの環境を目指し続けています。 【変更の範囲】 会社の定める業務（※） （※）業務の都合によっては会社外の職務に従事するため出向又は転属を命じることがあります。 |
| 労働条件 |
■雇用形態：正社員 ■勤務時間 フレックスタイム制、標準労働時間8H 標準労働時間帯 9:00～18:00（本社/Lab/休憩1時間） 8:00～17:00（事業所/休憩1時間） ■休日・休暇 ：年間休日121日 完全週休2日制/土日、GW、夏季休暇、年末年始休暇、 有給休暇※、特別休暇、慶弔休暇、産前産後休暇 育児休暇（子が満2歳到達後の4月末まで）、介護休業 ※有給休暇取得率：93.4％（2024年度実績） ■処遇 ・想定年収：550万円以上 ※想定年収は、時間外手当30時間/月を含んだ例。 経験、能力を考慮の上、決定 ※年収事例 ★25歳 610万円/大卒、時間外手当（30時間/月）含む ★30歳 740万円/大卒、時間外手当（30時間/月）含む ★35歳 860万円/大卒、時間外手当（30時間/月）含む ・賃金形態：月給制 月給267,000円以上 ・通勤手当：会社規定に基づき支給 ・時間外手当全額支給 ・昇給：年1回 ・賞与：年2回2025年度実績6.3ヶ月（2026年度予定5.4ヶ月） ・試用期間：2ヶ月 ■福利厚生 ・退職金あり ・社会保険完備（健康/厚生年金/雇用/労災） ・寮、社宅あり ・公的資格取得・自己啓発（通信教育等）支援 ・住宅預金、企業年金制度 ・持ち株会制度 ・財形貯蓄制度 ・食堂施設 ・カフェテリアプラン（住宅補助等選択可） ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 育児支援制度として、ライフイベントごとに「子育て応援祝金」を支給いたします！ ＜支給額（お子さんお一人あたり＞ 出生時：50万円 小学校入学時：50万円 中学校入学時：100万円 高校入学時：100万円 高校卒業時：100万円 ＜支給タイミング＞ 出生時：出生時期・申請時期に応じて夏季賞与または年末賞与 小学校入学時：満6歳になる年度の年末賞与 中学校入学時：満12歳になる年度の年末賞与 高校入学時：満15歳になる年度の年末賞与 高校卒業時：満18歳になる年度の年末賞与 ★ライフイベント時に在籍し、賞与支給対象であること等諸条件あり リファレンスチェックに関して ※必要に応じて、選考を通じてご承諾を得たうえで第三者にリファレンスチェックを依頼することがあります |
| 応募資格 |
【必須（MUST）】 【必須要件】・MLOps 基盤（学習パイプライン、データ処理、CI/CD 等）の設計・構築・運用経験 ・深層学習フレームワーク（TensorFlow / PyTorch）の基礎理解 ・AWS / GCP 等のクラウド環境構築・運用経験 ・Python を用いた開発経験（実務または個人/研究での継続的な開発とプロダクション品質のテスト／コードレビュー経験） 【歓迎（WANT）】 【歓迎要件】・商品化、実用化したシステムの開発経験 ・チームマネジメント経験またはチームの技術リード経験 ・Docker / Kubernetes を用いたコンテナ環境構築・運用経験 ・Kafka / Spark / Dask などを用いた分散データ基盤の構築・運用経験 ・SQL / PySpark 等を用いたデータ処理・ETL・特徴量生成の経験 ・Vertex AI による量子化・モデル最適化など、エッジ推論・高速化の実務経験 【求める人物像】 ・自ら進んで新しい技術開発に携わることが出来る方 ・失敗を恐れず、挑戦することが出来る方 【備考】 ご応募の際、対外的にわかる成果（学会発表、論文執筆、特許出願、KaggleやAtcoderなどの結果、githubやQiitaなどのアカウント）をお持ちであれば、記載をお願いします。 |
| リモートワーク | 可 「可」と表示されている場合でも、「在宅に限る」「一定期間のみ」など、条件は求人によって異なります |
| 受動喫煙対策 | 屋内禁煙 |
| 更新日 | 2026/05/29 |
| 求人番号 | 8477292 |
採用企業情報
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- 平日10:00～21:00 土日10:00～20:00 前日18時までいただければ調整するようにいたします。 お気軽にご連絡ください。
- (2026/05/18)
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