MLOpsエンジニア・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 トヨタのWovenは、個人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、実装、拡大しています。私たちのチームは、AD/ADASシステムのための認識技術とその生産ソフトウェアの開発を担当しています。完全に信頼でき、高機能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、およびさまざまな認識技術を活用して、複雑な現実世界の問題に取り組んでいます。 求める人材 理想的な候補者は、複雑な現実世界の問題に対する解決策を見つけることに自発的に取り組み、クロスファンクショナルなチームに貢献しながら影響を与えることができる人です。あなたは最先端技術と堅牢な安全基準を組み合わせ、コスト効率も考慮します。また、製品開発に必要なプロセスに取り組む忍耐力があり、「何ができますか？」という「与える者」のマインドセットでそれらにアプローチします。 業務内容

機械学習ワークフローにおける大規模な課題に取り組み、特にデータパイプライン、継続的インテグレーション、評価、組み込みシステムへのデプロイメントに注力します

クラウドにおいて、CI/CDのベストプラクティスでスケーラブルなMLOpsおよびDevOpsパイプラインを設計・実装します

ホスト構成、Dockerイメージ、トレーニングコード、データセットといったMLトレーニング環境を維持します

大規模な車両データの効率的な管理・活用を可能にする、信頼性の高いデータパイプライン、ワークフロー、およびツール群を構築し、機械学習モデルの開発とデプロイを加速させます

認識スタックのための可視化、分析、およびモニタリングを開発します

MLシステムの周辺要素が高いセキュリティ基準で実装されていることを確認する手助けをします

必須条件

コンピュータサイエンスの学士号/修士号、または同等の経験と卓越した能力を示す証拠

特にMLOps、DevOps、または関連分野でのソフトウェア開発における3年以上の経験

クラウドプラットフォーム上でのソフトウェア構築に関する専門的な経験

MLインフラストラクチャ、CI/CD、および可視化ツールに関する専門的な経験

クラウド環境におけるデータウェアハウスの管理および、モダンなデータ変換ワークフローの構築・運用経験。

ビジネスレベルの英語

歓迎条件

コンピュータビジョンにおけるディープラーニングモデルと技術に関する知識

DevOpsツール（例：GitHub Actions）、MLOpsツール（例：SageMaker、Kubeflow、Flyte）、およびインフラストラクチャ管理ツール（例：k8s、Terraform）の経験

データベース（リレーショナル、キー・バリュー、ドキュメント）、データウェアハウス（例：Snowflake、BigQuery）、およびデータ変換（例：Spark、Ray）に関する経験

アプリケーションセキュリティおよびインフラストラクチャセキュリティに関する知識または強い関心