機械学習エンジニア・Behavior（インターンシップ）

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。 共に未来を創る仲間へ すべての人へモビリティを届けることを実現するために、私たちと共に新しい未来を創りませんか？当プログラムでは、みなさんをチームメンバーの一員としてお迎えし、私たちの将来にとって重要なプロジェクトに取り組んでいただきます。インターンシップ期間中は、世界から集まる優れたエンジニアがメンターとなり、みなさんのインターンシップ経験が充実したものとなるよう、サポートいたします。テクノロジーを通して人々の生活をよりよく、幸せにしたい、世界にイノベーションをおこすプロダクトを一緒につくりたい。そんな熱い想いを持った方からのご応募を心からお待ちしております。 応募資格 ・短期大学、学士、修士、または博士課程に在籍中で、2028年3月末までに卒業予定であること  ※インターン期間終了まで在学している必要があります ・2026年に3か月間のオンサイト（対面）インターンシップに参加可能であること  ※インターン期間中のリモート勤務は不可 ・テクノロジー分野での正社員としての職務経験が24ヶ月以内であること  （インターン、研究、TA、軍務経験は除く） ビザサポートが必要な留学生の方は、以下も満たす必要があります： ・修士課程以上に在籍している場合、応募時点で学士号の学位証明書を保持していること  ※単位修了のみで学位証明書がない場合は対象外 ・本インターンシップが、学位取得に必要なカリキュラムの一部、または単位認定の対象であること 勤務条件 ・開始日： 2026年6月1日 または 2026年8月3日 ・期間：3ヶ月 ・勤務時間：週5日（40時間）  ※ビザ条件や授業スケジュールにより、短時間勤務の調整が可能な場合あり ・給与形態：時給制 ・勤務地：日本橋（本社） ・その他： 　　　・原則オンサイトでの実施 　　　・海外在住の留学生：航空券、ビザサポート、仮住まいを提供 　　　・国内在住（東京圏外）の学生：仮住まいを提供 応募締切（日本時間） 開始日：2026年6月1日 ・東京在住の日本人学生：2026年3月20日（金） ・海外在住の日本人学生／海外在住の永住権保持者／国内在住で東京での住居支援が必要な方：2026年3月17日（火） ・国内在住の留学生：2026年2月19日（木） ・日本での就労資格を持たない海外在住学生：2026年2月2日（月） 開始日：2026年8月3日 ・国内在住の日本人学生：2026年5月22日（金） ・海外在住の日本人学生／海外在住の永住権保持者／国内在住で東京での住居支援が必要な方：2026年5月19日（火） ・国内在住の留学生：2026年4月15日（水） ・日本での就労資格を持たない海外在住学生：2026年4月6日（月） ※応募状況により、締切前に募集を終了する場合があります。  ※ビザサポートが必要な方、または学生ビザでの参加を希望される方は、手続きに最低2.5ヶ月を要するため、早めのご応募をおすすめします。 ========================================================================= チームについて 私たちのチームは、個人用および商業用の人間中心の自動運転ソリューションを開発しています。自動運転車が周囲の環境を理解し、安全かつ信頼性の高い判断を行うための行動基盤モデルを構築し、予測および経路計画を可能にしています。堅牢で実用的なシステムを実現するために、ペタバイト規模のマルチモーダルデータ、機械学習アルゴリズム、最適化手法、そして高度なプランニング技術を駆使して、複雑な現実世界の課題に取り組んでいます。 求める人材 最新の機械学習に関する知識を持ち、動的な環境において自律システムがどのように安全で信頼性の高い行動計画を立て、実行するかについて深く理解し、それを活用できる方を求めています。特に、**第一原理に基づく機械学習（First‑principles ML）**の研究・開発に強い意欲を持ち、エージェント間の相互作用を考慮した行動モデリング、報酬設計、厳密な評価フレームワークの構築、大規模データセットを用いた堅牢なモデルの効率的な学習に興味を持つ方を歓迎します。また、「自分は何ができるか？」と常に問いかける“Giver”マインドセットを持ち、トヨタの量産プロセスに対する深い理解を忍耐強く身につけていく姿勢を備えた人材を求めています。インターンとして、Perception、Prediction、Motion Planning、Simulationなど当社のフルスタックについて理解を深め、テックリードのもとで業務に取り組んでいただきます。 業務内容 ・大規模なマルチモーダル走行データを活用し、自動運転向けの堅牢かつスケーラブルな行動基盤モデルを構築する ・生成モデル、模倣学習、強化学習などの手法を適用し、プランニングおよび推論能力を向上させる ・学習データセットの多様性と品質を高めるため、データ生成手法およびシミュレーション基盤の調査・活用を行う ・行動基盤モデルを堅牢かつコスト効率よく学習させるため、スケーリング則（データ量、パラメータ数、計算量）を検証・適用する ・厳格な安全基準を遵守しつつ、スケーラブルで効率的な機械学習モデルを自動運転プラットフォームにデプロイする 必須条件 ・コンピュータサイエンス、工学、またはそれに準ずる分野における修士号以上の学位取得中 ・Pythonおよび主要な機械学習フレームワーク（PyTorch、TensorFlow、JAX）に対する高い習熟度最適化手法、損失関数、モデルアーキテクチャなど、ディープラーニングの基礎に対する十分な理解と、安定した学習を行うための実践的な知識 ・以下のいずれかの分野における経験： 　　　・模倣学習（Imitation Learning） 　　　・強化学習（Reinforcement Learning） 　　　・Transformer／Diffusion を用いた時系列モデル 　　　・Vision‑Language‑Action（VLA）モデル ・Jupyter、NumPy、SciPy、Pandas、scikit-learn、Matplotlibなどのデータ処理・分析・可視化ライブラリの使用経験英語力（技術文書の読解やコミュニケーションが可能なレベル） 歓迎条件

C++の使用経験

軌道最適化、サンプリングベース経路計画、モデル予測制御（MPC）など、ロボットのモーションプランニング手法に関する理解

経路計画向けのTransformer／Diffusionモデルの学習・スケーリング経験

SQL、BigQueryなどの大規模データ管理ツールの使用経験

AWSサービスの利用経験

日本語での高いコミュニケーション能力