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Senior Machine Learning Engineer, Vehicle Perception | Woven by Toyota | InterviewCat Jobs - テック企業エンジニア厳選求人検索
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Senior Machine Learning Engineer, Vehicle Perception
Senior Machine Learning Engineer, Vehicle Perception
Woven by Toyota
Tokyo
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技術タグ
Python
業務内容
Lead design and development of perception foundation models for autonomous vehicles, unifying diverse sensor data for scalable 3D scene understanding.
Deploy scalable, efficient ML models on the vehicle platform with emphasis on safety standards and cost effectiveness.
Build end-to-end ML pipelines: data strategy, preprocessing, training, ablations, evaluation, deployment, and inference optimization.
Champion the scientific method and push for state-of-the-art deep learning solutions in a fast, agile environment.
Collaborate closely with Perception, Motion Planning, Simulation, Infrastructure, and Tooling teams to deliver unified solutions.
Work in a hybrid setup (Nihonbashi, Tokyo; Palo Alto; Ann Arbor) with on-site presence three days per week.
技術スタック
必須スキル
MS or PhD in Machine Learning, Computer Vision, Robotics, or related quantitative field (or equivalent industry experience)
3+ years of Python, experience with major DL frameworks, and software engineering best practices
3+ years of DL approaches (supervised/unsupervised, transfer learning, multi-task, and/or deep reinforcement learning)
3+ years of ML workflow experience (data sampling/curation, preprocessing, training, ablations, evaluation, deployment, inference optimization)
Strong understanding of runtime complexity, distributed/cloud ML infrastructure, data pipeline architecture, and resource-aware optimization
Proficiency in C++ for integration with autonomous vehicle platform
Strong leadership and communication skills
歓迎スキル(該当する場合)
Published research at top-tier conferences (NeurIPS, CVPR) or equivalent
Proven deployment of ML models at scale in self-driving or related fields
Experience with production-level coding and deployment onto embedded platforms, optimizing for latency and hardware constraints
Familiarity with large-scale foundation models, multimodal architectures, self-supervised learning
Experience in perception/prediction/mapping/localization/planning/simulation
キャリア成長観点
直接影響を与える perception foundation modelsの設計・実装に携わり、実車での大規模データ活用とリアルタイム推論のスキルを深められる。
データ戦略からトレーニング・評価・デプロイまでのエンドツーエンドなMLライフサイクルを横断的に経験できる。
安全性基準とハードウェア制約を考慮した実装・最適化を通じて、実装力とシステム設計力を同時に鍛えられる。
複数部門(Perception、Motion Planning、Simulation、Infrastructure、Tooling)との協働による技術戦略の形成とリーダーシップ機会がある。
グローバル拠点でのハイブリッド勤務環境を活かし、ハードウェア/レイテンシ最適化やクラウド/エッジデプロイの経験を積み、研究成果の実用化可能性を高められる。
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企業についての所感
高年収かつ高難易度の選考プロセスの企業。何をやっているのか分かりにくい企業だが、車両OSのArene、スマートシティのWoven Cityを支えるプラットフォームの開発など規模感の大きい開発をしている。
データ取得日: 2025年12月11日 04:15
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