
Posted 3 months ago
ドライバー運転負荷推定AIエンジニア・Info Mobility Car
AI Summary
Leads the design and implementation of ML-based driver workload (load level) estimation algorithms using vehicle CAN signals and in-vehicle sensor data, collaborating with software and simulation teams to improve performance and integrate into driver support functions.
About this role
チームについて
トヨタはモビリティの意味を再定義します。ヒト、モノ、情報、そしてエネルギーを動かし、モビリティの常識に挑み続けます。Woven Cityでは、このような様々なモビリティを生み出し、試すテストコースとして、ヒト中心の街・実証実験の街・未完成の街をコンセプトに、幸せの量産を目指します。
Woven Cityには未来のモビリティへの想いを共有する多様な仲間が集まります。Inventors(インベンターズ/発明家)、住民、ビジターは、ヒト・モビリティ・社会インフラが連携する街の形をしたテストコースで、生活をしながら様々なプロダクトやサービスを実証します。
モビリティBUのInfo Mobility Carチームは、運転者への運転方法提案・声掛けを行うドライバーサポート機能を開発しています。
車内・車外の画像や各種車両センサ情報を活用し、運転者の「忙しさ」や状態を推定するアルゴリズムをコア技術として、より安全で快適な運転体験を実現することを目指しています。
ソフトウェア開発チームやシミュレーションベースの評価チームと連携しながら、機能そのものの性能向上を継続的に推進していきます。
Woven Cityに関する詳細は、以下をご覧ください:
https://www.woven-city.global/jpn/
求める人材
ドライバー状態または車両運動・センサフュージョン・機械学習の知見を活かしつつ、他の忙しさ指標(周辺車両やVisionベース指標など)とのバランスも意識しながら、より妥当でロバストな運転負荷インデックスを設計・改善できる方を歓迎します。
不確実性の高い領域でも、データから仮説検証を繰り返しながら、関係者と協働してプロダクト価値に結びつけられる方を想定しています。
業務内容
必須条件
Python および主要な ML/DL フレームワーク(例:PyTorch, TensorFlow 等)を用いた開発経験
複数ステークホルダーと連携し、技術内容や評価結果をわかりやすく説明できるコミュニケーション能力