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Edge Computerチームの紹介 エッジ(主に⾞両内)で動作するデバイスやアプリケーションの開発‧運⽤

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Edge Computerチームがやってること エッジ(主に⾞両内)で動作するデバイスやアプリケーションの開発‧運⽤ 主に2つのイシューに取り組む ● データ収集⾞両ソフトウェア開発‧運⽤ ● ⾃動運転ソフトウェア‧デバイス開発 1

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Tokyo30に向けた⾛⾏データ収集⾞両 2 データ収集⾞両 Tokyo30のために2024-2025 年で通算40000時間の⾛⾏ データを収集する。 そのためのソフトウェアの開 発‧運⽤をする。 機械学習に使える⼤量のデー タを適切に収集し続けられる システムを構築することがポ イント。 複数台で運⽤中。

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⾛⾏データ収集システム 3 データ収集システム概念図 データ収集システムとは? カメラ、LiDAR、オドメトリな どのセンサーを動作させて、 データをファイルに書き出 す。 各々のセンサーを適切に動作 させ続けることがポイント。 ⼀つの計算機でいろんなプロ グラムが動いているので複 雑。

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データアップロード環境 4 20TB HDD x6 (RAID6 80TB) データアップロード 1⽇10時間運⾏とすると、1台あたりの データ量は〜3TB ⾞両拠点に専⽤回線とデータアップ ロード専⽤PCを配備している。 専⽤PCの機能 ● データアップロード ● データバッファ(80TB) ● 事前バリデーション

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データ収集モニタリング環境 5 モニタリング画⾯ 監視 リアルタイムモニタリング 環境の構築 その他運⽤環境 ● アラート整備 ● SSHログイン

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機械学習モデル以外の⾃動運転ソフトウェアの開発、および⾃動運転の 主要ハードウェアの調査‧開発をしています。 ソフトウェア ● アプリケーション ● OS(Linux) 主要ハードウェア ● 計算機(SoC、IO) ● カメラ ● and more ⾃動運転ソフトウェア‧デバイス開発 9

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エンジニア構成⽐率‧チーム⼈数 0 67 %
 38 %
 全体に占めるエンジニアの人数 
 Edge Computerチームの人数
 ※他チームは約24%、約38%
 全体職種別構成比率
 Edge Computerチーム構成比率


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エンジニアバックグラウンド 0 AI Talent Software Engineer Kaggle Grandmaster
 Kaggle Master


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採⽤求⼈⼀覧 ⽣成AIチームでは下記のポジションを求めています。5名体制のチームを3~4倍規模に拡張予定で、 多くのエンジニアを募集中です。 0 Software Engineer
 AI Edge Deployment Engineer
 Software Engineer_Edge Application
 Hardware Engineer(回路設計)


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Recruit Process|正社員 0 柔軟な選考フロー 左に記載している選考フローはあくまでも基本的な形 式です。 皆さんのご状況に応じて、面談・オフィス見学・ Open Officeなどの調整が可能です。 もちろん他社選考状況に応じて当社の選考プロセス を早めたい等というご相談も可能です。 また、ポジションによっては技術試験やワークサンプ ルなどを追加で実施するケースがあります。 ※選考期間の目安は、およそ 2〜3週間です。

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Recruit Process|インターン 0 体験入社について 体験入社では、SlackやNotionなど社員と同じレベ ルで社内情報にアクセスできる情報を共有し、配属予 定チームの社員と最長 2日間一緒に働いていただくプ ロセスです。 チューリングのカルチャーを体感いただき、お互いに ミスマッチがないかを確認するための場になります。

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よくある質問 0 Q.リモートでも働けますか? 
 ご自身やご家族の体調や事情(荷受けが必要など)など事前承認があった場合はリモートでの就業が可能です。 出社をベースとしつつも状態に合わせてリモートをフレキシブルに活用できる状況になっています。 
 
 
 
 Q.フレックスタイム制度について教えてください 
 10:00~15:00がコアタイムのフレックス制度があるので柔軟な働き方ができます。 15時に退勤してプライベートを楽 しむ社員が多いです。 
 
 
 
 Q.社内で情報はどのようにオープンにされていますか? 
 チューリングでは所属する各メンバーが自律して意思決定ができるよう、可能な限り情報を公開しています。具体 的には経営陣の意思決定や開発進捗は毎週の全体会議や Slackなどオープンな場で、センシティブな項目(特に 採用条件など人事的な決定)を除き全てを公開しています。 


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