Machine Learning Engineer (End-to-End Autonomous Driving Models)

About the Role

Our client, a mobility startup focused on autonomous taxi services, is seeking a Machine Learning Engineer to develop end-to-end autonomous driving models. This role involves building learning-based systems that process sensor data directly into vehicle control commands, leveraging cutting-edge deep learning, foundation models (LLMs/VLMs), and large-scale data processing.

You'll work on one of the most technically challenging problems in AI today: developing autonomous driving systems that are safe, reliable, and deployable in real-world taxi operations. This is a frontier area where Physical AI meets real-world complexity, requiring both deep technical expertise and the ability to navigate high uncertainty.

Key Responsibilities

• Develop end-to-end autonomous driving models that process camera images, LiDAR point clouds, and other sensor inputs to perform path planning and vehicle control
• Establish evaluation and improvement cycles using offline metrics and simulator-based performance testing
• Optimize models for edge devices and conduct real-vehicle performance evaluation
• Conduct research from paper surveys through prototyping to production deployment
• Work with large-scale GPU clusters and proprietary sensor data collected from the company's fleet

Required Qualifications

• 3+ years of experience as an ML Engineer or equivalent
• Hands-on experience developing models using deep learning
• Production experience with PyTorch or TensorFlow
• Software development experience in Python and C++
• Ability to independently drive projects from research through prototyping to production in high-uncertainty environments
• Japanese language proficiency (JLPT N2 or equivalent)

Nice to Have

• Experience developing autonomous driving systems or mobile robot navigation algorithms (Imitation Learning, Reinforcement Learning, Trajectory Prediction)
• Knowledge/experience with NLP/LLMs (Transformer architectures, large-scale model training/inference, multimodal learning)
• Development or fine-tuning experience with Vision-Language Models (CLIP, LLaVA, GPT-4V, etc.)
• Production experience with reinforcement learning models
• Edge device optimization experience (model quantization, TensorRT, etc.)
• Publications at top-tier conferences (CVPR, NeurIPS, ICRA, etc.) or top rankings in Kaggle competitions
• Experience leading engineering teams or mentoring

What We Offer

• Opportunity to work on cutting-edge Physical AI technology in autonomous vehicles
• Access to large-scale GPU infrastructure and proprietary fleet sensor data
• Tackle one of society's most challenging problems: safe, accessible mobility for all
• Be at the forefront of next-generation autonomous driving development in a field where global knowledge is still emerging
• Collaborative environment with flexible work hours (discretionary labor system or flex time with core hours 11:00-14:00)
• Comprehensive benefits including paid leave, parental leave, summer vacation, welcome leave, sick leave
• Full social insurance coverage

日本語版 / Japanese

募集概要

自動運転タクシーサービスの社会実装を目指すモビリティスタートアップが、End-to-End自動運転モデルの開発を担う機械学習エンジニアを募集しています。センサーデータから車両制御まで、深層学習・基盤モデル・大規模データ処理を活用した最先端のシステム開発に携わっていただきます。

安全性が極めて重要な自動運転タクシーという領域で、Physical AIが実世界と相互作用する技術的にハードルの高い課題に挑戦できるポジションです。

業務内容

• カメラ画像やLiDAR点群などのセンサー入力を受け取り、経路計画や車両制御を行うEnd-to-End自動運転モデルの開発
• オフライン評価、シミュレーターを用いたモデルのパフォーマンス評価と改善サイクルの確立
• エッジデバイス向けの最適化および実車を用いたモデルのパフォーマンス評価
• 論文調査からプロトタイピング、実運用まで一貫した研究開発の推進
• 大規模GPUサーバーと自社収集センサーデータを活用した大規模学習の実施

応募要件

• 機械学習エンジニアとしての実務経験3年以上、もしくはそれに相当する経験
• Deep Learningを用いたモデル開発の経験
• PyTorch / TensorFlowなどを用いたモデル開発経験
• Python、C++などを用いたソフトウェア開発経験
• 技術的な不確実性が高い課題に対して、論文調査からプロトタイピング、実運用まで自走して推進できる能力
• 日本語でのビジネスレベルのコミュニケーション能力（JLPT N2相当以上）

歓迎要件

• 自動運転システム、または移動ロボットの自律移動アルゴリズムの開発経験（Imitation Learning / Reinforcement Learning / Trajectory Predictionなど）
• NLP / LLM（Transformerアーキテクチャ、大規模言語モデルの学習・推論、マルチモーダル学習）の知識・経験
• Vision-Language Model（CLIP、LLaVA、GPT-4V等）を用いた開発・ファインチューニング経験
• 強化学習モデルの開発に関する実務経験
• モデル量子化、TensorRT等を用いたエッジデバイス向け最適化経験
• トップカンファレンス（CVPR、NeurIPS、ICRA等）での論文発表実績、またはKaggle等のコンペティションでの上位入賞経験
• エンジニアリングチームのリード、またはメンタリングの経験

提供できるもの

• 自動運転タクシーという高い安全性が求められるプロダクトにおける、技術的に非常にハードルの高い課題への挑戦機会
• 最先端のPhysical AI / VLA技術への取り組み（世界的にもまだ知見が少ないフロンティア領域）
• 大規模GPUサーバーと自社収集の大量センサーデータを活用した開発環境
• 次世代自動運転のスタンダードを作り出すチャンス
• 裁量労働制またはフレックスタイム（コアタイム11:00-14:00）
• 充実した福利厚生（有給休暇、慶弔休暇、出産育児休暇、産前産後休暇、看護/介護休暇、夏季休暇、Welcome休暇、Sick Leave）
• 各種社会保険完備

勤務地

東京都大田区

雇用形態

正社員または業務委託

勤務体系

事業立ち上げフェイズにつき、原則週5日出社

試用期間

3ヶ月