業務内容

• 自動運転車向けの先進MLモデルの設計・実装
• 大規模データ分析を用いた学習・評価・デプロイのパイプライン推進
• 安全性とコスト効率を両立する技術統合と運用
• データ戦略から最適化・検証までのエンドツーエンドML開発を主導
• 科学的手法とクリティカルシンキングで最先端ソリューションを創出
• 複数チームと協働し高速、アジャイル開発を実践
• ハイブリッド勤務条件に応じた柔軟なオペレーション

技術スタック

必須スキル

• Pythonと主要ディープラーニングフレームワーク、ソフトウェア工学の実践
• C++での統合開発
• 監督型/非監督型学習、転移学習、マルチタスク学習、深層強化学習の実務2年以上
• MLワークフロー全般（データ選定・前処理・訓練・評価・デプロイ・推論最適化）

歓迎スキル（該当する場合）

• トップ会議での論文公表経験
• 自動運転分野での大規模デプロイ実績
• コンピュータビジョン（多視幾何・カメラ校正・深度推定等）経験
• ロボット運動計画（軌道最適化・MPC等）経験
• 時系列データ・シーケンシャルモデリング
• Perception/Prediction/Mapping/Localization/Planning/Simulation領域の経験

キャリア成長観点

• エンドツーエンドのMLパイプライン構築・運用力を鍛えられる
• 大規模データと低遅延の技術習得で実務価値を高められる
• 複数部門と連携する統合設計力と影響力が拡大
• 学術成果を実務へ転用する機会や論文公表の道が開ける
• Toyotaの製品へ直接的な影響力を持つリーダーシップを育成