シニア機械学習エンジニア・ Vehicle Perception

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。 ========================================================================= チームについて Woven by Toyota の Vehicle Perception チームでは、自動運転における3D物体認識、センサフュージョン、コンピュータービジョンのための機械学習技術に関する核心的な課題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、コンピュータビジョンアルゴリズムの最適化、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、認識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、自動運転における大規模なマルチモーダルセンサデータを活用した認識基盤モデルの分野で、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。仲間と協力し、「ギバー」のマインドセットを持ってアプローチできる方を求めています。 業務内容

自動運転車の走行する多様な3D環境の理解に向けて様々なセンサデータを統合した認識基盤モデルの設計・開発をリード

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

自動運転車の走行する多様な3D環境の理解に向けて様々なセンサデータを統合した認識基盤モデルの設計・開発をリード

（非シニア向け）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認識モデルの設計・開発

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

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・量産やレイテンシとハードウェア制約を考慮した最適化の経験

事前学習、マルチモーダルアーキテクチャ、自己教師あり学習を含む大規模基盤モデルに関する経験

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

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