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【自動運転技術を活用した社会インフラを構築し日本の物流を支える】
物流業界は、宅配需要の増加等により、ドライバー不足が社会問題となっています。今後、労働人口の減少や法改正により問題がさらに深刻化すると考えられている中、T2は日本の物流業界を支えるべく、自動運転技術を活用した社会インフラの構築を目指します。

弊社が目指すのは、自動運転トラックによる安心・安全・効率的な物流。つまり、次世代の物流を担うリーディングカンパニーとなることです。私たちと一緒にこの夢を追いかけてくれる、仲間を求めています。多岐にわたる技術にコアメンバーとして携わり、世の中にないソリューションを作り出すことで、物流の未来を支える一員になりませんか？

【仕事内容】
自動運転技術の発展とともに、大規模なデータ処理基盤やAIシステムの高度化が求めら
れています。高度な技術的挑戦を楽しみながら、社会的インパクトの大きい開発に関わ
りたい方を歓迎します。
2025年度中に1ヶ月間に1PB以上の走行データを新規に保存・解析・開発に利用できる
クラウド基盤の構築を目指し、最先端のデータインフラ設計・構築・運用に携われる機
会をご提供致します。
クラウドネイティブな最新技術を駆使し、ゼロから大規模システムを構築できます。
取り扱うデータは、カメラ、LiDAR、RadarおよびGNSSなどセンサーデータに加え、自
動運転システム内部状態など様々な特性・形式を持っております。

例えば以下のような業務があります。

自動運転データの収集・検索・分析基盤の設計・構築・運用
大規模な走行データを処理するパイプラインの開発・最適化
データの品質管理および異常検知のためのシステム開発
機械学習・AIモデルの学習・評価に適したデータ管理戦略の立案
リアルタイムデータストリーミングやETLパイプラインの開発

■休日：完全週休二日制, 土, 日, 祝日, GW, 夏季休暇, 年末年始

■必要な経験・スキル
データエンジニアとしての開発経験（3年以上）
大規模データ処理基盤の設計・構築経験
データレイク、データウェアハウスの設計・運用経験

■望ましい経験・スキル
分散システムやクラウドネイティブアーキテクチャの知識
機械学習モデルのデータパイプライン最適化経験
リアルタイムデータ処理・異常検知システムの構築経験
画像・点群などテキストデータ以外のデータ基盤の開発経験
Github ActionやAWS/GCPを用いたCI/CD Pipelineの構築および運用経験
Terraform/Kubernetesの利用経験

■職種未経験者：不可