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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

空のモビリティの品質保証

仕事内容

【特色】 トヨタの「空の道」・空のモビリティ実現に向けて、スピード感を持ってプロジェクトを推進し、空のモビリティづくり、空の事業づくりに挑戦したい人材を求めています。 ＃Joby ＃整備 ＃新規事業 【業務内容】 【概要】 Joby社が開発するeVTOLの実用化に向けた開発・生産協業、事業企画を推進しています。航空機開発・品質のつくり込みを学びながらトヨタの空のモビリティ事業を実現することで、移動の距離と時間の感覚が変わるモビリティサービスを提供していきます。 新たに空のモビリティとしてeVTOLという新しい選択肢が加わる未来は、多くの人たちの生活をさらに豊かにしていくと期待されています。このeVTOL開発には多くの企業が参画していることから、機体開発に加え、各国の航空当局も航空機や離着陸場、運航に関する認証基準、ルール整備に本腰を入れています。 【詳細】 <航空機部品サプライヤー 品質保証> ・Joby社向け航空機部品の生産事業における顧客対応、市場不具合発生時の初動対応/再発防止の推進 ・顧客の部品承認プロセスに関する帳票類の届出等、顧客品質担当とのコミュニケーション ・顧客監査、JISQ9100認証審査の対応事務局 ・新規基幹部品生産に向けた認定事業場要件検討、業務規程準備 ■本求人の想定役割：メンバー・チームリーダー 【採用の背景】 ・自動車事業で培った電動技術・軽量化技術・量産化技術を活かした空のモビリティ事業への参画 ・航空業界ならではの文化・知見を取り入れ、新領域でもグローバル競争優位性の獲得を目指す ・キャリア入社者の保有する航空業界の知見やノウハウを活かし、トヨタの保有する自動車技術、知見への融合を進めて体制を強化していく

求める人物像

（下記に関するご経験のいずれかを有している方） ■製造メーカーにおける品質保証、市場品質不具合改善、サプライヤーマネジメント等の経験 ■部品サプライヤーにおける顧客品質対応、品質不具合改善の経験 ■製造業におけるQMS構築または管理の経験 【必須要件】 ■英語コミュニケーション能力、技術文書の理解、ドキュメント作成 ■航空機製造事業、航空機整備事業分野での品質管理業務の経験 ■ISO9001/IATF16949/JISQ9100の取扱い経験があり、内部監査の対応が可能

勤務予定地

愛知県（名古屋市） 愛知県（豊田市） 生産・製造技術 品質管理・保証 施設/設備管理・建設​

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。

外部サイトの情報を見る

https://toyota-career.snar.jp/jobboard/detail.aspx?id=IlPRHM6_xmMaPMdL4vIvwg

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[The Role] We are looking for a Bioinformatics Scientist who will work across the full spectrum of antibody discovery—from mining screening data to computationally designing new candidate sequences. Working at the front line of our antibody discovery engine, you will own the end-to-end NGS analysis pipeline, partner directly with wet-lab scientists to close the loop between computation and experiment, and collaborate with ML engineers to apply generative AI approaches for sequence design and optimization. This is not a downstream analysis role. You will shape which candidates enter our optimization pipeline—whether discovered from screening data or computationally designed—and your biological interpretation will directly influence lead selection decisions. As an early member of the computational team, you will have the autonomy to define how our discovery informatics evolves. [ポジション概要] スクリーニングデータのマイニングから、生成AIによる新規候補配列のデザインまで、抗体探索の全領域を横断するBioinformatics Scientistを募集します。抗体探索エンジンの最前線で、NGS解析パイプラインのエンドツーエンドのオーナーシップを持ち、ウェットラボサイエンティストと直接連携して計算と実験のループを閉じるとともに、MLエンジニアと協働して配列デザイン・最適化への生成AIアプローチを推進する役割です。 これは下流の解析業務ではありません。スクリーニングから発見された候補であれ、計算的にデザインされた候補であれ、どの分子が最適化パイプラインに入るかを決定し、あなたの生物学的解釈がリード選定の意思決定に直接影響します。計算チームの初期メンバーとして、ディスカバリーインフォマティクスの進化の方向性を自ら定義する自律性を持つポジションです。 What You Will Do • NGS Pipeline Development & Execution Build, execute, and continuously refine pipelines for processing high-throughput sequencing data from antibody display and screening campaigns. Ensure reproducibility, scalability, and rapid turnaround to keep pace with experimental cycles. • Candidate Discovery & Prioritization Analyze clonal enrichment, sequence diversity, and predicted developability to identify and rank antibody leads. Provide data-driven rationale for which candidates advance to downstream characterization. • AI-Driven Sequence Design Collaborate with ML engineers to leverage generative AI and protein language models for de novo antibody sequence design and optimization. Evaluate computationally designed candidates using the same biological and developability criteria applied to screening-derived hits, bridging the gap between generative models and experimental validation. Wet-Lab Partnership Serve as the primary computational partner to bench scientists. Interpret screening results collaboratively, provide rapid feedback on experimental outcomes, and co-design iterative screening strategies based on data insights. • Pipeline & Codebase Evolution Maintain and improve our Python-based analysis codebase. Architect flexible, modular systems that can incorporate new algorithms, public datasets, and evolving experimental formats as the field advances. • Scientific Intelligence Monitor the rapidly evolving landscape of AI-driven antibody discovery and NGS methodology. Evaluate emerging tools and approaches, and bring validated improvements into our production workflows. [担当業務] • NGSパイプラインの開発・実行 抗体ディスプレイ・スクリーニングキャンペーンから得られるハイスループットシーケンシングデータを処理するパイプラインを構築・実行し、継続的に改善する。再現性、スケーラビリティ、迅速なターンアラウンドを確保し、実験サイクルに追従する。 • 候補抗体の発見と優先順位付け クローナルエンリッチメント、配列多様性、予測される開発可能性を分析し、抗体リードを特定・ランク付けする。どの候補が下流の特性評価に進むべきか、データに基づく根拠を提供する。 • AIを活用した配列デザイン MLエンジニアと協働し、生成AIやタンパク質言語モデルを活用したde novo抗体配列デザイン・最適化を推進する。計算的にデザインされた候補に対しても、スクリーニング由来のヒットと同じ生物学的・開発可能性の基準で評価を行い、生成モデルと実験バリデーションの橋渡しを担う。 • ウェットラボとの連携 ベンチサイエンティストの主要な計算パートナーとして機能する。スクリーニング結果を共同で解釈し、実験結果に対する迅速なフィードバックを提供し、データインサイトに基づく反復的なスクリーニング戦略を共同設計する。 • パイプライン・コードベースの進化 Pythonベースの解析コードベースを維持・改善する。新しいアルゴリズム、公開データセット、進化する実験フォーマットに対応できる柔軟でモジュラーなシステムを設計する。 • サイエンティフィックインテリジェンス AI駆動の抗体探索とNGS方法論の急速に進化する動向をモニタリングする。新興ツールやアプローチを評価し、検証済みの改善をプロダクションワークフローに導入する。

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