業務内容

• 自動運転車の多様な3D環境理解のため、センサデータを統合した認識基盤モデルの設計・開発をリード
• スケーラブル・効率的な機械学習モデルを自動運転プラットフォームへ展開
• 最新技術と安全基準を組み合わせ、コスト効率を維持
• データ戦略の立案から検証までEnd-to-Endの機械学習コンポーネントを開発
• 深層学習モデルを科学的アプローチで設計・実装
• アジャイルな開発環境でスピード感を持って作業
• 認識・プランニング・シミュレーション・インフラ・ツール等のチームと協調し、統一ソリューションを推進
• ハイブリッド勤務ポリシーのもと、週3日出社

技術スタック

必須スキル

• 機械学習/コンピュータビジョン/ロボティクス分野の修士号・博士号、または同等の実務経験
• Python 3年以上、主要深層学習フレームワーク（例: PyTorch/TensorFlow）経験
• 3年以上の教師あり/教師なし学習、転移学習、マルチタスク学習、深層強化学習の経験
• 3年以上のMLワークフロー（データ前処理、トレーニング、評価、デプロイ、推論最適化）の経験
• アルゴリズムの計算複雑性・分散・クラウド向けMLインフラ、データパイプライン設計・リソース最適化の知識
• 車両プラットフォーム実装のC++熟練
• 技術英語でのコミュニケーション能力
• センサデータ統合・3D認識/ビジョンの基礎知識

歓迎スキル（該当する場合）

• NeurIPS/CVPR等での研究発表経験
• 自動運転または関連分野での大規模MLモデルの実装経験
• 組み込みシステム/レイテンシ最適化の経験
• 事前学習・マルチモーダル・自己教師あり学習を含む大規模基盤モデルの経験
• コンピュータビジョン領域（多視点幾何・カメラキャリブレーション・深度推定・NeRF・Gaussian Splatting・SLAM）
• 自動運転の認識・予測・マッピング・位置特定・プランニング・シミュレーションの経験

キャリア成長観点

• 大規模マルチモーダルセンサデータを活用した最先端MLシステムの設計・進化をリードする機会
• 次世代自動運転車プラットフォームへの影響力と、トヨタの量産車への実装機会
• アジャイル・ハイブリッド勤務環境で高度技術とリーダーシップを両立する経験
• 科学的アプローチで研究成果を現場へ落とし、技術戦略へ影響を与える能力の養成
• 「ギバー」マインドセットの文化の中で、組織横断のソリューション推進力を高められる