シニアMLエンジニア・Digtital Twin Platform

at Woven by Toyota

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ウーブン・バイ・トヨタについてウーブン・バイ・トヨタは、トヨタグループの一員として、人を想うイノベーションを生み出し、モビリティの変革に挑戦しています。人、モノ、情報、エネルギーの移動を進化させ、モビリティの常識に挑み続けることで、人の可能性が拡がる世界を創造します。自動運転・先進運転支援技術、車両ソフトウェア開発プラットフォーム「Arene OS （アリーン OS）」、モビリティのためのテストコース「 Toyota Woven City（ウーブン・シティ）」、トヨタのグロースファンド「Woven Capital」を通じて、安全でよりつながる社会の実現と幸せの量産をお届けし、移動の未来を紡いでいきます。
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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。
Woven Cityに関する詳細は、以下をご覧ください：https://www.woven-city.global/jpn/
求める人材革新的なデジタルツイン・プラットフォームの実現に、情熱を持つSenior Machine Learning Engineerを求めています。このプラットフォームは Woven City におけるイノベーションを促進する重要な原動力の一つです。Woven Cityは“リビングラボ”ですが、発明者のアイデアを実際の都市空間で試す前に、まずは仮想環境で検証できることが望ましいと考えています。本プラットフォームは、発明者のアイデア、サービス、製品に対し、都市規模のテスト環境を提供することで、そのイノベーションの加速を支援します。
具体的には、住民の日常生活、交通の動態、エネルギー消費など、都市で起こりうる多様な活動をシミュレートし、デジタルで再現します。そこで必要となるのは、エージェント（行動主体）と周囲の環境が引き起こす複雑な相互作用を高い計算能力で扱うことです。また、エージェント数やシミュレーション対象となる活動の範囲は今後のユースケースに合わせて増加する可能性があるため、それに対応できる柔軟かつスケーラブルなインフラの構築がが求められます。
私たちは、このデジタルツイン・プラットフォームのビジョンに共感し、ML エンジニアリングの取り組みをリードしながら強固な技術的指針を示せる方を求めています。特に、ML モデルのトレーニングやサービングに関わる戦略的な方針を打ち出し、プラットフォームや関連サービスの運用・監視・スケールに必要となる ML 関連システムおよびサービスの設計・開発に深く携わっていただきます。

業務内容

AIソリューションを提供するためのプラットフォームのロードマップを策定・推進
MLOpsのライフサイクル全体を支えるパイプラインやコンポーネントを設計・開発・運用し、トレーニングパイプライン、MLワークフロー、モデルサービング、アーティファクト管理などを適切に管理・監視・保守
研究開発を支えるインフラの設計・実装
モデルやアルゴリズムの評価を実施
チーム内外と連携し、ベストプラクティスを踏まえた開発を主導し、適切なドキュメントを作成

必須条件

コンピュータサイエンスまたは関連分野の学士号を有し、実務経験6年以上（博士号取得者は3年以上）
C++、Java、C#、Pythonなどのプログラミング言語のいずれかを用いた開発経験
MLOpsに関する開発経験
PyTorch、KerasなどのPythonでのMLフレームワークを用いた開発経験
英語での優れたコミュニケーション能力

歓迎条件

MLの新しい手法やテクノロジーの研究および実装経験
プロダクション環境で生成AI、動画理解、NLP、強化学習、グラフィカルモデル（例: GNN）などのモデルの開発・導入経験
Hadoop、Kafka、Sparkなどのビッグデータプラットフォームやテックスタックの経験
大規模なバッチ処理および/またはストリーム処理の豊富な経験
最新データエンジニアリングツール（例: Spark、DBT、Airflow）を用いたデータ取り込み、オーケストレーション、変換処理などへの経験
クラウド環境（例: AWS）におけるDevOpsおよび/またはDataOpsのベストプラクティスへの経験

=========================================================================注意事項・通常、すべての面接はGoogle Meetで実施いたします。・現在募集中の求人票は英語版と日本語版の両方で掲載しております。つきましては、いずれか一方のみにご応募いただきますようお願い申し上げます。・ご応募の際には、できるだけ英文レジュメのご提出をお願いしておりますが、何らかの理由で日本語職務経歴書をご提出いただいた場合、ポジションによっては選考過程で英文レジュメの提出をお願いすることがございますので、あらかじめご了承ください。
待遇・福利厚生・経験に基づく業界水準に見合った給与・勤務時間：フレキシブルな勤務時間・年次有給休暇：年間20日（初年度は入社月により日数が異なる）・私傷病休暇：年間6日（初年度は入社月により日数が異なる）・休日：土日、祝日、その他当社が定めた日・社会保険：健康保険、厚生年金保険、労災保険、雇用保険、介護保険・住宅手当・退職金制度・レンタカーサポート・社内研修制度（ソフトウェア学習・語学学習）
私たちのコミットメント・当社は機会均等な雇用を実現し、多様性を尊重しています。・お預かりした個人情報は、採用および入社手続きにのみ使用いたします。詳細については、個人情報規約をご覧ください。

Location

東京都中央区

Machine Learning

Job Overview

Job Posted:

2 months ago

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Job Type

Full Time

業務内容

必須条件

歓迎条件

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