業務内容

• 技術的なロードマップを策定し、部門横断的な連携を促し、影響力の大きいプロジェクトを推進
• 深層学習と大規模データ分析を活用した自動運転車向けの高度な機械学習モデルの設計・開発をリード
• スケーラブルで効率的な機械学習モデルを自動運転車プラットフォームの展開へ適用
• 最新技術と安全基準を組み合わせつつ、コスト効率を維持した実装を推進
• データ戦略の立案から最適化、検証までを含むEnd-to-Endの機械学習コンポーネントを開発
• 認識・プランニング・シミュレーション・インフラ・ツールなどのチームと協力し、統一ソリューションを推進
• アジャイル環境での開発、週3日の出社などのハイブリッド勤務を前提とする

技術スタック

必須スキル

• 機械学習、コンピュータサイエンス、ロボティクス、または関連分野の修士/博士、または実務経験（5年以上が目安）
• Pythonおよび主要な深層学習フレームワークを用いた開発経験とソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスの理解（5年以上）
• 車両プラットフォームへの実装のためのC++に精通
• 教師あり/教師なし学習、転移学習、マルチタスク学習、深層強化学習などの深層学習アプローチに関する経験（5年以上）
• MLワークフロー（データサンプリング・キュレーション・前処理・トレーニング・アブレーション・評価・デプロイ・推論最適化）の経験（5年以上）
• 関係者に影響を与えるリーダーシップと、英語での明確な技術コミュニケーション能力

歓迎スキル（該当する場合）

• NeurIPSやCVPR等の学会での研究発表経験
• 自動運転または関連分野での大規模MLモデルの実装実績
• 組み込みシステムの実装・量産経験
• コンピュータビジョン（多視点幾何・キャリブレーション・深度推定・NeRF・Gaussian Splatting・SLAM）経験
• ロボットのMotion Planning（軌道最適化・サンプリングベース経路計画・MPD）経験
• 時系列データ/シーケンシャルモデリングの経験
• 自動運転の課題（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）に関する経験

キャリア成長観点

• 次世代自動運転プラットフォーム設計・実装を通じ、トヨタの何百万台の市販車へ直接影響する機会
• 最先端MLシステムのリード職としての技術戦略・リーダーシップ能力の強化
• End-to-EndのML開発を複数チームと協働で推進する経験により、横断的な技術力と調整力を獲得
• 学術発表や大規模モデル実装など、研究と実装の両輪でキャリアを拡張できる機会
• 組み込み・量産対応の実務経験を積み、現場適用力と運用視点を深化
• ハイブリッド勤務環境・アジャイルな開発体制の中で、プロジェクトマネジメントと組織内影響力を高められる