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Posted 1 month ago

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シニア機械学習エンジニア・Behavior

東京都中央区Hybrid

AI Summary

Senior Machine Learning Engineer who leads development of advanced ML models for autonomous driving prediction and planning, working with large-scale driving data and deploying models on vehicle platforms.

About this role

ウーブン・バイ・トヨタについて
ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。

私たちは4つの柱を中心に活動しています:自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV(ソフトウェア定義車両)のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。

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チームについて

Woven by ToyotaのBehaviorチームは、予測やプラニングの分野で、自動運転に関する課題解決に取り組んでいます。膨大な量のマルチモーダルな運転データの分析、車両制御の最適化、ハードウェアアクセラレーションを用いた遅延の最小化、スケーラブルで効率的な機械学習と評価パイプラインの展開、さらに、予測・プラニングの分野で最先端の機械学習を推進するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計を行なっております。私たちは、個人および商業用途向けの人間中心の自動運転ソリューションを実現するため、実行力と創造的な問題解決力を持つ仲間を求めています。

求める人材

私たちは、自動運転における予測・プランニングの分野で、最先端の機械学習システムを進化させるスキルを持つ機械学習エンジニアを募集しています。次世代の自動運転車プラットフォームに向けて革新的な機械学習モデルを設計・実装し、トヨタの何百万台もの市販車に影響を与えることができます。情熱を持って、自動運転技術を開発することで、社会へ貢献します。

業務内容

  • 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
  • 最新の技術と安全基準を組み合わせながら、コスト効率を維持
  • データ戦略の立案から最適化、検証に至るまで、End-to-Endの機械学習に必要なコンポーネントの開発
  • 科学的アプローチと論理的思考を活かし、最先端の深層学習モデルを開発
  • アジャイルで、スピード感のある環境での開発
  • 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密接に協力し、統一されたソリューションの推進
  • ハイブリッドな勤務ポリシーに基づき、週3日の出社
  • 必須条件

  • 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号または博士号、もしくは関連分野での実務経験
  • (3年以上の)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への理解
  • 車両プラットフォームへの実装のため、C++に精通している
  • (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、深層強化学習などの深層学習アプローチに関する経験
  • (3年以上の)機械学習のワークフロー、データのサンプリングとキュレーション、前処理、モデルのトレーニング、アブレーションスタディ、評価、デプロイ、推論の最適化に関する経験
  • コンセプトを明確かつ正確に英語で伝えることができる優れたコミュニケーション能力
  • 歓迎条件

  • NeurIPs、CVPRなどのトップクラスのカンファレンスでの研究発表経験
  • 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(多視点画像幾何学、カメラキャリブレーション、深度推定、NeRF、Gaussian Splatting、SLAM)に関する経験
  • ロボットのMotion Planning(軌道最適化、サンプリングベースの経路計画、モデル予測制御など)に関する経験
  • 時系列データおよび/またはシーケンシャルモデリングに関する経験
  • 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
  • Skills

    C++Data CurationDeep LearningMachine LearningModel DeploymentPythonPyTorchReinforcement LearningTensorFlowTime-series Modeling

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