データ取得エンジニアリング・Data Infrastructure, AD/ADAS

Team: AD/ADAS

Location: 東京都中央区

Commitment: 正社員

Workplace Type: hybrid

チームについて

私たちのクラウド・データエンジニアリング組織は、自律走行車および非自律走行車の大規模フリートから収集されたペタバイト級のデータへのアクセスを提供することで、自動運転の加速に取り組んでいます。大規模なデータへの効率的、高速、かつコスト効果的なアクセスは、知覚や人間の運転パターン予測のための機械学習（ML）モデルの開発から、稀で興味深い実世界の運転状況を特定することによる検証とシミュレーションの高度化まで、AD/ADASにおける最も困難な問題に取り組む上で重要です。データ取得エンジニアリングチームが開発したLakehouseインジェストプラットフォームは、数百万の顧客に影響を与える現代のAD/ADAS製品の開発・テストにおける基本的な構成要素です。

私たちのLakehouseシステムとFleetnikモバイルアプリの主な目標は、フリート車両データがクラウドに流入する際に、シームレスに取り込み、強化し、監視することです。私たちのパイプラインは、AWSにデプロイされた業界標準フレームワークに基づいています。私たちは、世界中の多数のインジェストサイトから日々数百テラバイトを処理する大規模データ取得パイプラインを設計しています。私たちのデータ取得製品は、Java、Golang、Python、JavaScriptを活用し、AWS上にデプロイされた業界標準フレームワークを利用しています。私たちは、堅牢で正確なシステムの提供を確実にするため、自動化とテストを強く信じています。私たちは日本、英国、米国で活動する分散チームです。

求める人材

データ取得チームでは、次世代の自動車ソフトウェア開発に情熱を持ち、それを可能にするエンジニアを募集しています。適切な候補者は、優れたコミュニケーション能力、確かなコーディングスキル、データインフラストラクチャとウェアハウス、データインジェスト、分散データベース、コンピュートフレームワーク、ストリーム処理、観測可能性、ビルドインフラストラクチャなどの分野におけるソフトウェアエンジニアリングの幅広い知識を有している必要があります。

業務内容

• 大規模なクラウドネイティブデータインジェスト、データストレージ、データ処理、データサービングシステムの設計、構築、保守、最適化、サポート
• 現代のML開発の複雑なデータ要件を理解し、これらのニーズに合わせてデータエコシステムを調整
• 他のデータインフラストラクチャエンジニア、サイト信頼性エンジニア、MLプラットフォームエンジニア、コンピュータビジョンおよびMLエンジニアと密接に協力し、自動運転分野の問題に対する革新的なソリューションを創出する高インパクトプロジェクトに取り組む
• 日常業務でジュニアエンジニアをメンターし、組織全体でベストプラクティスを推進
• 複数のシステムおよび製品の長期戦略に貢献

必須条件

コンピュータサイエンス、関連分野の学士号、または同等の実務経験
データ構造/アルゴリズムおよび1つ以上のプログラミング言語（Python、Go、Javaなど）での専門的ソフトウェアエンジニアリング経験3年以上
データ集約型、並行処理、スケーラブルアプリケーションの設計・構築経験2年以上
データプラットフォーム、データパイプライン、ワークフローオーケストレーション、バッチ処理、および/または分散データベースの経験2年以上
クラウドベース（AWS、GCPなど）のマイクロサービスアーキテクチャ、イベント駆動型、分散アーキテクチャの経験
英語でのビジネスレベルの読み書き・会話能力（技術文書、ソフトウェア文書など）
日本語レベル：日常会話以上の日本語能力を有する方

歓迎条件

• Pythonでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上
• Golangでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上
• Javaでのテスト可能でモジュラーなコードの記述経験２年以上
• サイト信頼性エンジニアとしての実務経験
• Terraform、Docker、クラウドネイティブ技術、ネットワーキング、本番環境でのKubernetesの経験
• マルチリージョンおよび／またはマルチクラウドシステムの設計、デプロイ、保守経験
• ペースの速い環境で、チームや分野を超えて協力した経験
• データガバナンス、データプライバシー、セキュリティの経験