業務内容

• 自動運転における認識・予測・経路計画の機械学習モデル開発を、データキュレーション、学習・評価・デプロイを含むMLプラットフォームの設計・構築・保守・最適化・サポートを通じて支援する。
• MLエンジニアリング全体を促進するためのツール・ライブラリの開発、クラウド上のトレーニング・評価パイプラインの構築・保守、他チームとのコード開発・レビューと長期戦略の策定を推進する。

技術スタック

必須スキル

• 学士号以上（修士・博士可）または同等の実務経験、機械学習/CS/ロボティクス等での10年以上の経験
• UNIX系/Linux、Python、PyTorchまたはTensorFlowの4年以上の経験
• ML/Ops全般（データクレンジング〜推論最適化、クラウド/エッジ展開）4年以上の経験
• 大規模MLトレーニングのスケーリング経験
• DockerとGitHub Actions等のCI環境の経験
• ビジネスレベルの英語力

歓迎スキル（該当する場合）

• 4年以上のMLパイプライン（Apache Spark、Airflow、Flyte、Flink、Ray）経験
• Rust/C++、Bazelなどのビルド/システム言語・デバッグ経験
• アーキテクトまたはシニアマネージャー経験
• SIMD/SIMT、GPUプログラミング、マルチスレッド
• Terraform、AWS、Observability、Kubernetesなどの実運用経験
• BigQuery/Snowflake/AWS Redshift等の分析基盤運用経験
• ハードウェア向けDL最適化、自動運転/ロボティクス/CV/経路計画の経験
• スピード感ある横断開発経験
• ビジネスレベルの日本語

キャリア成長観点

• 自動運転の最前線で認識・予測・経路計画を支えるMLプラットフォームの設計・最適化を通じ、エンジニアリングリーダーシップと長期戦略策定の経験を積める。
• トヨタ規模の商用展開へ直接寄与する影響力と、アジャイル/ハイブリッド勤務環境でのスキル深化。
• データエンジニアリング、MLオペレーション、システム設計の横断経験を積み、将来的にアーキテクトやマネージャーなど上位職へ進む機会。