業務内容

• 機械学習ワークフローにおける大規模な課題に取り組み、データパイプライン、CI/CD、評価、組み込みデプロイを主導・実装します
• クラウド上でCI/CDのベストプラクティスを適用した、スケーラブルなMLOps/DevOpsパイプラインを設計・実装します
• MLトレーニング環境（ホスト構成、Dockerイメージ、トレーニングコード、データセット）の維持管理を行います
• 大規模な車両データの管理・活用を加速する、信頼性の高いデータパイプライン・ワークフロー・ツール群を構築します
• 認識スタックの可視化・分析・モニタリングを開発します
• MLシステム周辺のセキュリティ基準遵守をサポートし、品質と安全性の向上に寄与します

技術スタック

必須スキル

• コンピュータサイエンスの学士号/修士号、または同等の経験と証明
• MLOps/DevOps領域での実務経験3年以上
• クラウドプラットフォーム上でのソフトウェア構築の経験
• MLインフラストラクチャ、CI/CD、可視化ツールの実務経験
• クラウド環境のデータウェアハウス管理とモダンなデータ変換ワークフローの運用経験
• ビジネスレベルの英語力

歓迎スキル（該当する場合）

• コンピュータビジョンのディープラーニング知識
• DevOpsツール（例：GitHub Actions）、MLOpsツール（例：SageMaker、Kubeflow、Flyte）、インフラ管理ツール（例：k8s、Terraform）の経験
• データベース（リレーショナル/キー・バリュー/ドキュメント）、データウェアハウス（Snowflake、BigQuery）、データ変換（Spark、Ray）の経験
• アプリケーションセキュリティ・インフラストラクチャセキュリティの知識または関心

キャリア成長観点

• 大規模データと認識スタックのMLOps/DevOps領域で専門性を深め、エンドツーエンドの技術力を高められる
• 可視化・モニタリング・セキュリティを含む全体最適の観点から品質保証スキルを強化できる
• クロスファンクショナルなチームと協働し、製品開発プロセスの理解と影響力を拡げられる
• クラウドCI/CD・データウェアハウス・データ変換の統合スキルを習得し、総合的なMLOpsエンジニアとして成長できる
• トヨタWovenのビジョンのもと、信頼性とコスト効率を重視した実装能力を実務で磨く機会が得られる