業務内容

• 複数の交通参加者（車両・歩行者・自転車等）の時系列位置情報を用い、将来挙動を推論する機械学習モデルの設計・開発・運用
• Woven Cityでの実証試験を前提とした人・車両・モノの物理アクセス制御システムの設計・実装・運用
• 要件定義・アーキテクチャ設計・コーディング・テスト等、他エンジニアと協働したソフトウェア開発全般
• 多様なチーム（シティプラットフォーム・オペレーション・セキュリティなど）との協働により安全・包括的な要件を策定・調整
• ステークホルダー（TMC・トヨタグループ等）との連携・調整と、技術力向上を促すメンターシップの推進

技術スタック

必須スキル

• 機械学習・データサイエンス・統計・CS系の学士号、または同等の実務経験
• PythonとPyTorch/TensorFlow/scikit-learnを用いた商用系または同等の開発経験（3年以上）
• MLの設計・実装・運用・改善の実務経験、MLOpsの知識
• Git・Docker・CI/CDを用いた基本的なソフトウェア開発スキル
• データ準備・前処理・モデル学習・評価・デプロイを含むMLOps全体の知識
• 問題発見・解決・主体性・コミュニケーション能力
• 日本語ビジネスレベル、英語学習意欲

歓迎スキル（該当する場合）

• 時系列位置情報や地図情報を用いた移動体推定・衝突予測の経験
• 時系列データ解析・モデリング、GISデータの解析経験
• 確率的生成モデル・状態推定の理解と応用
• 交通・自動運転領域の知識
• ビジネスレベルの英語力

キャリア成長観点

• 実世界の安全性・交通効率に直結するプロダクト開発を通じ、AI/インフラの総合力が養われる
• AD/ADAS・SDV・クラウド&AIの統合環境で、設計から運用まで一貫して経験可能
• 複数部門・ステークホルダーと連携する機会が多く、技術力だけでなく組織横断の調整力・リーダーシップが育成される