⁨Machine Learning⁩関連の求人⁨19⁩選

◆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。

Craifについて 人々が天寿を全うする社会の実現 —— がんという人類最大の課題から、医療の未来を変える Craifは、2018年に創業した名古屋大学発のバイオAIスタートアップです。「人々が天寿を全うする社会の実現」を掲げ、がんをはじめとする病によって人生の可能性が失われることのない未来を創ろうとしています。がんは、日本では2人に1人が罹患するといわれ、4000年もの間、人類が克服できていない最も大きな課題のひとつです。一方で、がん検診の受診率は40%前後にとどまり、多くの人が早期発見の機会を逃しているのが現状です。誰もが検診の重要性を頭では理解していても、日々の忙しさや「病気は治療するもの」という意識の根強さから、行動にはなかなかつながりません。 Craifは、こうした心理的・社会的なハードルをテクノロジーで乗り越え、誰もが自然に予防・早期発見へと行動できる社会の実現に向けた根本的な課題解決に挑んでいます。 About Craif Realizing a society where people can live out their natural lifespan — changing the future of medicine, starting with cancer, humanity’s greatest challenge. Craif is a Bio-AI startup founded in 2018, originating from Nagoya University. Under the mission of “realizing a society where people can live out their natural lifespan,” the company aims to create a future where lives are no longer cut short by diseases like cancer. In Japan, it’s said that 1 in 2 people will develop cancer — a challenge humanity has been unable to overcome for over 4,000 years. Meanwhile, cancer screening rates remain around 40%, meaning many people miss the chance for early detection. Craif is using technology to overcome these psychological and social barriers, tackling the fundamental challenge of creating a society where everyone can naturally take steps toward prevention and early detection. Recruitment Background & Career Path Advanced data science expertise spanning both machine learning and biology is essential for improving the accuracy of testing systems like miSignal and developing new methods. As the business expands, there is an urgent need to strengthen the team with people who can handle everything from model development to operational automation and advancement. This position seeks someone who can lead omics data analysis and new test system development, driving the creation of clinically valuable models. In the future, this role can grow into a core R&D career involving architecture design for the entire ML pipeline and planning of new tests. Job Description Japanese is not required for this p

Machine Learningエンジニアとして、物流自動化ソリューションの開発に従事します。小型自動倉庫システムやロボットピッキングシステムの機械学習アルゴリズムの設計・実装、データ分析、性能最適化など、最先端の技術を駆使して革新的な物流ソリューションの研究開発に携わります。