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仕事の詳細

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企業名

トヨタ自動車株式会社

職種

【東京】新たな自動運転・先進安全システムのデータ活用基盤企画・開発・運用

仕事内容

【特色】 トヨタは、情熱をもって世界トップレベルの自動運転・先進安全・運転支援技術の開発・製品開発に貢献できる即戦力人材を求めています。 【業務内容】 自動運転・先進安全・運転支援システムに関連する開発は、非常にチャレンジングな仕事です。サプライヤを含む関係ステークホルダーと共に、世界トップレベルのエンジニアを目指して専門性を広げ続け、学び続ける意欲を持った方々にとって、能力発揮と成長のチャンスに溢れている仕事です。 本職種では以下の業務を中心にご活躍いただきます。 ◇自動運転・先進安全システムのデータ基盤開発 ビッグデータ活用は、今後の自動運転や先進安全システムの企画・開発に必要不可欠な要素です。 この領域ではトヨタ内の関係部署やサプライヤと共にグローバル市場をにらんだ活躍が期待されます。 企画書の作成や、仕様開発、日程管理など様々な業務を通じて成長が約束されるポジションです。 リモート勤務も多く、勤務地は応相談です。 ■本求人の想定役割:メンバー・チームリーダー・マネージャー 【採用の背景】 自動運転・先進安全領域の競争激化により、従来の自動車技術の範疇では収まらない開発業務や新規事業などの必要性が年々増加しています。その牽引役となっていただきたいです。

求める人物像

<MUST> 下記に関するご経験のいずれかを有している方 ・クラウドを用いたシステムまたはプラットフォーム開発 ・データ分析、またはデータ活用サービスの開発 ・複数のステークホルダーやエンジニアと積極的にコミュニケーションを取り、チームで目標達成を目指せる方 ・新たな技術領域や課題に積極的に取り組む意欲とチャレンジ精神がある方 ・ビジネスレベルの英語力(コミュニケーション、ドキュメント作成) ・AWSを用いた大規模プロジェクトやサービス開発におけるプロジェクトマネジメント経験 ・データガバナンス(プライバシー含む)関連業務の経験 ・Jira、GitHubなどを活用したアジャイル開発やプロジェクト管理の経験 ・データ収集・分析基盤(Snowflake、Databricksなど)に関する知識または実務経験 ・自動車業界向けソフトウェア開発(自動運転、運転支援システムなど)または関連プロジェクトに関する知識または実務経験 ・データエンジニアリング、データパイプライン、データウェアハウス設計・構築の知識または経験 ・ソフトウェアアーキテクチャ設計に関する知識または経験

勤務予定地

東京都(千代田区) ソフトウェア開発 通信・インフラ・NWエンジニア​ セキュリティ・プライバシー・データガバナンス​

博士卒の初任給

想定年収 5,000,000円~15,700,000円

本選考の採用フロー

STEP01|応募 現在募集している職種の中から選択しご応募ください。 STEP02|書類選考 ご登録いただいた情報を元に、書類選考を実施いたします。 ※結果につきましては、合否に関わらず、2週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、応募者が多数の場合は選考に時間がかかることがございますのでご了承ください) STEP03|1次面接+適性検査 書類選考を合格された方に個別面接を実施いたします。 適性検査は、通常、面接日3日前までにWEB上で受験いただきます。 ※求人によっては選考プロセスが異なる場合があります。 ※結果につきましては、合否に関わらず、通常1週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、部門により多少日数に違いがあります) STEP04|最終面接 一次面接で合格された方に個別面接を実施し、さらに詳細の確認をさせていただきます。 STEP05|最終面接合否連絡 通常1週間以内にメールにてご連絡いたします。 (但し、部門により多少日数に違いがあります) STEP06|内定 提示の入社条件に同意いただいた後、正式内定となります。 内定された方は、合格連絡から約3か月後(最長最終面接日より6か月以内)に入社となります。 (入社月は毎月1日です) ※入社月は、ご本人と相談の上調整させていただきます。

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株式会社ティアフォー

職種
1022_Senior Machine Learning Engineer, (自動運転End to Endモデル)

End to Endの自動運転技術開発に関する機械学習の専門家を募集いたします。 【背景】 ティアフォーは、オープンソースの自律走行ソフトウェアであるAutowareの開発・運用を行い、自律走行に関連する幅広いアプリケーション、ソリューション、サービスを提供しています。 End to End Machine Learning Engineerのポジションは、自動運転2.0に向けて機械学習モデルの設計・実装・学習・評価に責任を持っていただきます。素早いプロトタイプング能力と、最新の機械学習の研究に精通している必要があります。加えて、車載ECUは計算資源が限られていることも多いため、時間制約を守りつつ高い性能を実現する機械学習モデルの開発を目指します。 【仕事内容】 - 自動運転車両における高性能でロバストなEnd to End 機械学習モデルの開発 - 最新論文のサーベイ、再現実装やベンチマーク - 機械学習モデルの学習・最適化・車載ECUへの実装 - 大規模データセットを対象とした データ管理(収集・選別・前処理)、データ品質向上、データパイプライン構築 - End to End モデル学習のための 学習基盤(MLOps、分散学習、評価基盤)の設計・運用 - OSSへの自律走行技術の貢献 - End to Endな機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げ、および、各コミュニティや企業との連携 【チャレンジ・やりがい】 自動運転社会の実現に向かって、高性能かつロバストなEnd to End機械学習モデルの開発を行っていく。また、End to End機械学習モデルをオープンソース化していき、Autoware FoundationでEnd to End機械学習モデルのオープンソースコミュニティを立ち上げていく。 【参考情報】 - ティアフォー、松尾豊氏(東大教授)の研究組織と協働し、自動運転AIの研究加速https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000022.000040119.html - ChatGPTの次は「世界モデル」、東大・松尾教授が予言する自動運転AIの可能性https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02252/052500022/ 【従事すべき業務の内容】 - 雇入れ直後: 本求人に記載のある業務 - 変更の範囲: 上記に加え、会社が指定した業務