スタッフMLプラットフォームエンジニア・AD/ADAS

Job description

**ウーブン・バイ・トヨタについて** [ウーブン・バイ・トヨタ](https://woven.toyota/jp)は、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 ========================================================================= ### チームについて Woven by ToyotaのAD/ADASチームでは、AI、ロボティクス、高度運転技術が交わる領域で自動運転の課題に取り組んでいます。膨大な量のマルチモーダルな運転データの分析、コンピュータビジョンアルゴリズムの最適化、ハードウェアアクセラレーションを用いた遅延の最小化、スケーラブルで効率的な機械学習と評価パイプラインの展開、さらに、認識・予測・プランニングの分野で最先端の機械学習を推進するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計を行なっております。私たちは、個人および商業用途向けの人間中心の自動運転ソリューションを通じて、すべての人々のモビリティを向上させるために、実行力と創造的な問題解決能力を持つ仲間を求めています。 ### 求める人材 私たちは、MLプラットフォームチームにおいて、機械学習チームと密に連携・協力しながら、私たちのML技術の開発を加速・拡大させることのできる優秀なソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアを探しています。認識・予測・経路計画の機械学習モデルや、AD/ADAS技術を自身で開発し、トヨタの何百万台もの市販車へ展開することができます。 私たちは、自動運転技術とのその人類へ与える影響に対して情熱を持ち、最先端技術を活用し、エンジニアの生産性やコスト効率にも配慮しながら、実世界の課題を解決できる方を求めています。また、常に「ギバー」のマインドセットと、仲間との助け合いの精神を持ち、製品開発に向けたソリューションの提供に強い意識を持つ方を歓迎します。 ### 業務内容 - 自動運転における、認識、予測、経路計画の開発にて、多くのMLエンジニアがデータセットのキュレーション、モデリング、学習、評価、実装を効率的に行えるようにするため、機械学習プラットフォームのシステムとツールを設計・構築・保守・最適化・サポート - MLエンジニアリングの開発全体を促進するため、モデリング、性能指標の監視、故障モードの要因分析まで、使いやすいツール、フレームワーク、ライブラリの開発 - 効率的なデータキュレーション、クラウド上でのトレーニング・評価パイプラインの構築・保守 - 他のMLエンジニアおよびプラットフォームエンジニアとともに、コードの開発・レビューを実施、改善を促進 - 現在のプロセス、ツール、インフラを最適化し、MLエンジニアリング開発全体を促進。長期的な戦略の策定にも貢献 - アジャイルで、スピード感のある環境での開発 - ハイブリッドな勤務ポリシーに基づき、日本橋（日本）のオフィスにて、週3日の勤務 - システムの目標アーキテクチャについて部門横断的に協力し、プロセスとシステムをグローバルに最適化する ### 必須条件 - 機械学習、コンピュータサイエンス、ロボティクス、または関連分野の学士号（修士号・博士号あればなお可）、またはそれに相当する実務経験 - データ構造、アルゴリズム、デザインパターン、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに関する10年以上の経験 - UNIX系システム（Linux等）、Python、PyTorchまたはTensorFlowの4年以上の経験 - データクレンジング、サンプリング、キュレーション、前処理、トレーニング、テスト、評価、展開、推論最適化、クラウドおよびエッジでのデプロイなど、MLOpsサイクル全体にわたる4年以上の経験 - 大規模環境での機械学習トレーニングのスケーリングや、それに伴う典型的な課題の解決経験 - DockerおよびGitHub ActionsなどのCIシステムの使用経験 - ソフトウェアドキュメント作成などが可能なビジネスレベルの英語力 ### 歓迎条件 - 4年以上の機械学習パイプライン（Apache Spark、Airflow、Flyte、Flink、Ray）に関する経験 - RustやC++などのモダンなシステムプログラミング言語、およびBazelなどのビルドシステムに関する4年以上の経験。システムレベルのデバッグ知識 - ソフトウェアアーキテクトまたはシニアマネージャーとしての豊富な経験 - SIMD/SIMT並列処理、GPUプログラミング、マルチスレッド処理の経験 - Terraform、AWS、Observability、Kubernetesなどのプロダクション環境での使用経験 - Google Big Query、Snowflake、AWS Redshiftなどの分析基盤の運用経験 - 特定のハードウェアに対して、ディープラーニングモデルの最適化の経験 - 自動運転、ロボティクス、コンピュータビジョン、経路計画に関する経験 - スピード感ある開発環境で、チーム横断で開発した経験 - ビジネスレベルの日本語力