データサイエンティスト・Perception, ADAS Auto-Labeling

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 人中心の自動運転ソリューションを個人用途と商用用途の両方に向けて開発しています。また、AD/ADASシステム向けの認識技術およびその製品化ソフトウェアを開発します。信頼性が高く実用的なシステムを実現するために、大規模データ、機械学習アルゴリズム、さまざまな認識技術を駆使して、実世界の複雑な問題に取り組んでいます。 求める人材 最新技術と安全基準を両立させつつコスト最適化にも配慮します。ニューラルネットワークとソフトウェアエンジニアリングの専門家であり、量産開発に必要なプロセスを粘り強くこなし、「Giver」マインドセットで「何をお手伝いできますか？」と問いかけながら取り組みます。 ハイブリッドな働き方を好み、週に3日日本橋オフィスに出社してAD/ADAS向け認識エンジニアリング部門の責任者に報告します。 業務内容 ・ラベル付けされたデータセットをより有効に活用し、自動ラベリングパイプライン（データサンプリング）のパフォーマンスを向上させるためのデータ戦略を策定します ・データウェアハウスと分散処理ツールを使用して、アノテーション品質指標、モデルの障害パターン、データセットの特性を大規模に監視するためのデータパイプラインを開発・維持します ・MLチームと連携し、統計分析とデータスライシングを通じてモデルのボトルネックを診断し、問題がトレーニングサンプルの不足、分布のシフト、またはアノテーションプロセスにおける体系的なバイアスに起因するかどうかを特定します ・チーム内およびトヨタグループと連携して全社的なデータ関連活動に参加し、チームメンバーのデータサイエンス能力を強化します 必須条件 ・AD/ADAS、ロボティクス、コンピュータビジョンの業界または研究分野で2年以上の経験 ・機械学習（深層学習、統計分析、数学モデルなど）の理論を含むデータサイエンスまたは関連分野で2年以上の経験 ・データサイエンス向けPython（numpy、scipy、scikit、pandas）、データベース、クラウドプラットフォームサービス（AWS、GCP、Azure）を用いたソフトウェア開発経験 ・理工系分野の学士号 ・ビジネスレベルの英語力 歓迎条件 ・関連分野の修士号または博士号 ・データサイエンスまたは関連分野で5年以上の経験 ・製品開発、商用サービスや公共サービス開発などのビジネス用途で、データサイエンスや関連分野における技術リードまたはマネジメントの経験が2年以上 ・以下の実務経験： 　　　・コンピュータービジョンデータセットおよびアノテーションパイプライン、特に自律システムまたはマルチカメラ構成における経験があり、データ品質の問題を特定し解決した実績があること 　　　・能動学習戦略と不確実性定量化手法に精通しており、人間によるレビューまたは再アノテーションが必要なサンプルを優先順位付けできること 　　　・大規模データセット分析のためのデータ可視化ツールと統計手法に精通しており、トレーニングデータにおける分布の変化、ラベルの不一致、または過小評価されているシナリオを迅速に特定できること 　　　・優れたPythonプログラミングスキルを持ち、Gitを使用したバージョン管理とチーム環境での共同開発の経験があること 　　　・データウェアハウス、データ変換のためのdbt、大規模データ処理のためのSparkなどのデータインフラストラクチャツールの実践経験があること ・ビジネスレベルの日本語能力（特に読み書きおよび聴解がスムーズであること）