Woven by Toyota

AD/ADAS領域で、MLエンジニアが認識・予測・経路計画のモデルを効率よく開発できるよう、データ整備や学習・評価を支えるプラットフォーム、ツール、クラウドパイプラインを設計・構築・運用し、開発基盤の改善にも取り組みます。

Woven Cityの予約・チケット基盤を支えるバックエンドエンジニアです。 要件整理やAPI連携の設計から機能開発、本番運用まで担い、SQLを用いたデータ設計、テスト、性能・信頼性の改善、障害対応を通じてサービスの安定稼働を支えます。

予約・チケット販売プラットフォームのバックエンド機能を、要件整理から設計、実装、本番導入まで担当します。 API連携や取引処理の正確性に配慮し、自動テストや障害対応、監視の改善を通じてサービスの信頼性を高めます。

東京で、事業部門やエンジニアリング部門のプライバシー相談を受け、データ利用の目的と適用法令を整理してリスクを評価します。PIA、データマッピング、通知・契約の見直し、社内制度の運用改善、トヨタグループ共通の管理策導入まで担当します。

担当事業部門の財務パートナーとして、予算・予測・実績の分析を担います。差異要因の把握、財務モデルや経営向け資料の作成、財務システムの改善を通じ、事業計画と意思決定を支援するポジションです。

Areneの製品ライフサイクルを通じて、顧客・ユーザー・市場の理解からロードマップや機能定義、開発中の判断、リリース、提供後の改善までを担います。エンジニアリング、UX、データ、事業化、提携などの関係者と連携し、意思決定と情報共有を進める役割です。

Decarb Venture StudioのB2B脱炭素化サービスを、ベータ開発から商用化・初期拡大まで技術面とプロダクト面の両面から推進します。顧客業務を整理し、外部開発チームと連携しながら、アーキテクチャや信頼性、セキュリティ、ユーザー体験を含む意思決定を担います。

ビジネス部門と連携し、調達戦略の立案からRFP、サプライヤー選定・交渉・契約、導入までを推進します。AIやRPA、Power BIを活用した業務改善、コスト最適化、コンプライアンス強化、関係部門との調整も担います。

Woven CityのMobility Infrastructureチームで、クラウド基盤に関わるプロダクト方針と事業開発を推進するポジションです。事業部門と技術チームの橋渡しを担い、共通ユースケースの整理、要件定義、基盤ロードマップの策定、複数チーム間の調整、プロダクト展開や市場投入に向けた取り組みを進めます。

CTOを支える戦略担当として、業務プロセスの整備、課題解決、タスクの優先順位付け、対立の調整、関係者間の連携を推進します。問題を先回りして整理し、CTOの意思決定を支援します。Product・Technologyのリーダーや社内外の関係者と、英語と日本語で協働します。

国内の全拠点を対象にEHSロードマップを推進し、危機・インシデント対応、BCP、サステナビリティ施策を統括するポジションです。労働安全や防火、化学物質管理の法令遵守、環境指標の報告、施設・警備部門との連携を担い、交通安全と従業員のウェルビーイング施策も提唱します。

グローバルなエンジニアリング組織の経営・リーダー層に寄り添い、組織戦略、タレントマネジメント、業績管理、従業員エンゲージメント、労務課題に関する助言とHR施策の実行を担うシニアHRBPです。

自動運転・ADAS開発を支えるツール、プラットフォーム、データ基盤のプロダクト戦略とロードマップを担います。社内外の顧客課題を捉え、エンジニアや海外の関連チームと連携して開発生産性向上を推進します。

グローバルな事業担当者を支えるFP&Aポジションです。年間・月次計画、実績分析、予測、予算管理、財務モデルの検証、社内外への報告を担い、Oracle EPMの運用改善を通じて事業判断に必要な財務情報を整えます。

Woven Cityの実証環境を支えるIT環境・都市インフラを企画し、要件定義から設計、開発チームとの調整、導入後の改善まで推進するプロジェクトマネージャーです。企業の実証目的を技術要件へ落とし込み、進捗・課題・品質・リスクを管理します。

Developer Toolsチームで、Woven by ToyotaとToyota Groupが利用するソフトウェア開発・コラボレーション基盤を担当。顧客課題を捉え、製品戦略、要件、ロードマップ、ユーザーストーリー、成果指標を整えるシニアプロダクトマネージャー。

Woven by ToyotaのStrategy & Corporate Development部門で、事業計画・戦略立案、投資対効果分析、横断プロジェクト推進、経営層向け資料作成を担います。

安全・セキュリティ・品質部門の戦略、ガバナンス、リスク管理、業務改善を統括し、経営層と各機能・地域をつなぎながら組織の成長と変革を推進します。

Woven Cityで発生する自然災害、事故、システム障害、データ漏えいなどの危機に対し、初動判断、関係部署への連携、緊急対応チームの設置・運営を担います。平時は対応体制を改善し、機密情報の分類、共有フォルダの権限設計、定期監査も進めます。

国内全施設のEHS方針を推進し、危機管理計画や事業継続計画の整備を主導するポジションです。安全・環境関連法令への対応、サステナビリティ施策、環境指標の報告、海外の安全担当者やFacilities・Securityとの連携、道路安全と従業員のウェルビーイング施策を担います。

Global Procurementチームで、RFP/RFQから交渉、契約、サプライヤー導入までの調達プロセスを統括。Power BI、RPA、AIを活用し、購買効率やコンプライアンスの改善を推進します。

Active Learning Loopを担うシニアTPMとして、データ基盤、クラウド、ML開発にまたがる計画を推進します。 要件や進捗、依存関係を整理し、機能の準備と検証に向けて複数チームの実行を調整。 計画管理や課題解消を通じ、自動運転開発の判断と進行を支え、クラウド費用や計算資源の取り組みにも関わります。

事業部門やエンジニアリングチームの相談に対応し、プライバシーリスク評価、PIA、データマッピング、通知や契約の見直しを進める専門職です。各部門と連携してPrivacy by Designを実務に組み込み、社内のプライバシー体制を整備・運用します。

中長期の事業計画やプロダクト戦略を検討し、投資対効果の分析、部門横断プロジェクトの推進、経営層向け資料の作成を担います。

CTOに直属し、業務プロセスの整備、複雑な課題の解決、優先順位付け、組織間の調整を担うポジションです。必要に応じて日英両言語でCTOを代行し、リーダーシップチームや社内外の主要関係者との信頼関係づくりも進めます。

グローバルなエンジニアリング組織を支えるHRビジネスパートナー。経営層と連携し、組織戦略、人材計画、パフォーマンス、エンゲージメントなどの施策を推進します。日本の労働法に関する知識と、国内人事12年以上、HRBP8年以上の経験、流暢な英語力とビジネスレベルの日本語力が必要です。

EV充電、V2X、太陽光発電、EMSを組み合わせた提案を技術面から支援します。 設備や施工条件の実現性を確認し、顧客提案やパートナーとの調整を進めるほか、現場業務を効率化するツールの要件定義や改善にも携わります。

EV充電、V2X、太陽光発電、エネルギー管理を組み合わせた法人向けサービスの技術提案を担当。 設備や施工の実現性を確認し、現場パートナーの業務課題をデジタルツールの要件に反映します。

Decarb Venture StudioのB2Bサービスについて、顧客の現場理解から導入、定着までを設計します。業務プロセスやデータ・センサーの準備、オンボーディング、研修、継続利用を推進します。

AD/ADASソフトウェア開発を支える開発者向けツール、API、プラットフォームの戦略とロードマップを担います。利用者の課題分析、指標設計、投資優先度の判断を通じ、エンジニアリングチームと連携して開発生産性の向上を推進するポジションです。

先進運転支援システム向けのHMI制御アプリケーションを開発します。車両制御アプリケーションやセンサーと連携し、メーター、HUD、マルチメディアへの通知機能を設計・実装・検証します。

Arene Professional Servicesの一員として、顧客の車両プロジェクトにAreneプラットフォームを適用します。車載アプリケーションや機能の仕様検討、設計、実装、統合、評価を行い、顧客や製品開発チームと連携して次世代車載ソフトウェアの実用化を支援します。

AD/ADASの車両レベル要件を定義し、Sensors、Planner、Perception、MAP、HMIなどのソフトウェアサブシステムへ展開します。 データ駆動型要件の管理、シナリオ分析に基づく遅延設計、性能・機能基準の策定を、関連領域のチームと連携して進めます。

Woven by ToyotaのAD/ADAS組織で、センサーや地図情報を用いた経路計画、車両制御、機械学習ベースの計画アルゴリズムを開発。認識・制御・シミュレーションなどのチームと連携し、安全な自動運転機能を実現します。

配送ロボット、スマートデバイス、シミュレーション技術を活用して、Woven Cityでの物流サービスに関するプロジェクトを扱う職種。人・物・情報の移動を対象とするモビリティ領域で、ロボット配送サービスの実現に向けたプロジェクトマネジメントを担う。

Arene Professional Servicesの一員として、Areneプラットフォームを実車プロジェクトへ適用します。顧客要件に基づく車載アプリケーションの仕様策定、設計、実装、統合、検証を担当し、顧客やパートナーと量産を見据えた導入を進めます。

Woven Cityの実証実験に向け、企業パートナーの目的や要件を踏まえてIT環境・都市インフラ・システム構成を企画し、要件定義から開発・運用改善まで技術面と運用面の両方から推進します。

AD要件チームで自動運転・先進運転支援システムの車両レベル要件を定義し、センサー、プランナー、認識、MAP、HMIなどのソフトウェア要件へ展開します。 関係者との調整に加え、データ主導の要件管理、シナリオ分析に基づく遅延設計、性能・機能基準の策定を担います。

自動運転ソフトウェアの評価・検証に用いるSIL環境を開発します。ClosedSILSではシミュレーターとソフトウェアをリアルタイム接続し、モデル精度や車両制御を改善。OpenSILSでは実車ログから遅延や負荷を再現し、処理高速化と原因究明を進めます。安全性と信頼性を支えるテスト基盤の性能向上にも取り組みます。

自動運転向けに、車両フリートやシミュレーションの大規模データを扱う基盤を設計・構築します。データアーキテクチャの技術方針を定め、ML・プラットフォームチームと連携します。

車内カメラで運転者の脇見や目の閉鎖を検知するDMSと、次世代IMSの開発に携わります。運転者・乗員・走行環境を安定して認識し、眼鏡やひげによる顔認識への影響にも対応。要件分析から製品実装、安全、品質保証、顧客納入まで担当します。

自動運転・先進運転支援システム向けに、車両の速度・経路計画アルゴリズムを開発します。センサーや高精度地図の情報を用い、複雑な環境で安全かつ効率的に走行する組込みリアルタイムアプリケーションを実現します。

BEVを活用するエネルギーマネジメント製品の機械学習・最適化エンジンを開発。複数のソフトウェアから得るデータで充放電を自動制御し、利用者に分かりやすい体験を実現します。モデルの設計・構築・検証を担い、東京で技術・プロダクト・事業部門と連携します。

ADAS HMIや車載コックピットECU向けの組込みソフトウェア開発を担うポジションです。メーター、ヘッドアップディスプレイ、マルチメディアの制御ソフト、SDV開発に加え、HMI、AI活用、機能安全、Agile/Scrum、社内外との要件共有に関する経験が求められます。

Woven CityのVision AIチームで、コンピュータビジョンと深層学習を用いた空間知能の研究開発を担います。物理環境の理解や人と機械の相互作用に関するアルゴリズムを試作し、Web、モバイル、ロボットなどに対応する実用システムへ発展させます。研究成果の発表や論文投稿にも取り組みます。

Woven City向けのVision AI基盤で、空間知能やコンピュータビジョンを研究開発します。新しいアルゴリズムを試作し、研究者や開発者と協力して実運用できるシステムへ発展させます。

車両のCAN信号、車内センサー、ドライバー操作ログなどの時系列データを用い、運転中の負荷を推定する機械学習アルゴリズムを開発します。学習データ基盤や評価パイプラインの整備、他の負荷指標との統合、運転支援機能への連携設計を担います。

MaaSプロダクトのフロントエンドを担い、モビリティサービスの運用システムと利用者向けアプリをつなぐ画面を開発します。 再利用可能なUIの実装や、テスト・利用状況に基づく継続的な改善を進める役割です。

Robot Platform向けのバックエンドサービスを設計・開発・運用します。テスト、CI/CD、監視の改善に加え、ハードウェアやファームウェアなどのチームと連携し、ロボット製品を支えます。

AD/ADAS向けの機械学習プラットフォームを設計・開発し、認識・予測・計画モデルのデータ整備、学習、評価、デプロイを支えるツールやパイプラインを構築・改善します。 MLエンジニアの反復開発と実運用を支援し、関連する開発環境やインフラも整備します。

車室内カメラを使うDMSと次世代IMSの開発を担い、脇見・閉眼などの不注意や顔の遮蔽に対応します。要件分析から実装、機能安全、品質保証、量産車への納入まで携わり、性能・ロバスト性の向上と利用場面の拡大を進めます。

BEVの充電・放電を制御し、家庭のエネルギーコストを抑える最適化エンジンを設計・開発・導入するポジションです。機械学習モデルの構築から本番導入まで担い、Python、Go、AWSなどを用いて複数システムのデータを活用します。

モビリティサービスを利用する人と運営する人に向けた画面を開発します。ReactとTypeScriptで再利用できる部品を設計し、API連携や状態管理、操作性・アクセシビリティ・表示性能の検証まで担当します。

Generative AI Engineeringチームを率い、Developer Productivity向けのエンタープライズAIプラットフォームを設計・提供します。AIゲートウェイやLLM、認証基盤との統合、技術計画、品質・コスト管理、メンバー育成を担います。

AD/ADASソフトウェアのテスト設計、実装、自動化を担うスペシャリスト。PythonやC++でテストスクリプトやツールを開発し、ログ解析、デバッグ、根本原因分析を行います。複数部門と連携し、CI/CDや自動回帰テストを推進します。

自動運転・ADASの量産車向けソフトウェアを統合し、リリース品質を管理するエンジニアです。社内外の開発・テストチームと連携し、CI/CD構築、統合テスト、CPU・メモリ確認、不具合分析、監査文書作成を担当します。Git、Jenkins、C/C++、Pythonなどを扱います。

AD/ADAS製品のソフトウェア開発を担い、要件定義、実装、テスト、評価、コードレビューまで担当します。クライアントや社内外のクロスファンクショナルチームと連携し、シミュレーションと実車試験で品質を確認。開発プロセスやCI/CDの改善にも取り組みます。ハイブリッド勤務では週3日出社します。

自動運転を支えるBehaviorチームで、車両やシミュレーションの大規模データを扱う基盤を設計・運用します。データパイプラインや正規化データセット、分析ツールを整備し、MLによる計画・予測の開発を支援するシニアエンジニア職です。

Teammate Drivingチームで、センサー情報を用いたAD/ADAS製品のソフトウェア開発を担当します。要件定義、実装、統合、テスト、シミュレーションや実車評価、コードレビュー、CI/CD改善まで幅広く携わります。

自動運転・先進運転支援向けの機械学習基盤を設計・開発します。データセット生成、クラウド学習・評価パイプライン、モデル開発ツールの整備を通じて、MLエンジニアの開発を支援します。

AD/ADAS向けソフトウェアのテスト設計、実装、自動化を担当します。ログやトレースを用いた不具合解析、PythonまたはC++によるテストツール開発、CI/CD環境での回帰テストを行い、複数チームと受入基準を調整します。

自動運転・ADAS向けに、周辺環境や高精度マップ、車両・センサー制約を考慮した速度・走行プランニングアルゴリズムを開発します。組み込みリアルタイムアプリケーションの実装から試験データによる評価まで担当します。

Developer Productivity領域で、企業向け生成AI基盤と開発者向けAI機能を提供するチームを率いるポジションです。技術方針、計画、品質、信頼性、コスト、チーム育成まで幅広く担います。

物流拠点・配送センター・工場で起きる課題に向け、コンピュータービジョン／機械学習モデルの設計、学習、評価、最適化を担当します。技術方針や標準を主導し、人・車両・荷物の検知、空間利用、作業分析に取り組みます。小規模チームで裁量を持ち、製品の方向性と実運用への影響を形づくるシニア職です。

ADAS HMIを担う組み込みソフトウェアエンジニアとして、メータ、ヘッドアップディスプレイ、マルチメディア向けコックピットECUの制御ソフトを開発。量産開発、HMI、SDV、AI・機械学習、機能安全、アジャイル開発の経験を生かし、社内外のチームと要件や仕様をすり合わせます。

自動運転ソフトウェアの評価・検証を支えるSIL環境を開発します。ClosedSILSとOpenSILSを用い、車両挙動や制御ロジック、実走行ログを再現しながら、シミュレーションの精度と処理速度を高めます。

複数のエンジニアリングチームを支えるシニアクラウドエンジニア。AWSまたはGCPの環境・ネットワーク設計、Infrastructure as Code、クラウドガバナンス、運用改善、デプロイパイプラインの整備を担います。Python、Go、Java、JavaScript、Shellのいずれかによるコーディング経験と、英語での会話・文書作成能力が必要です。

AD/ADASのプログラム管理チームで、Active Learning Loopの技術推進を担います。 データ基盤、クラウド、MLの各領域を横断し、自動運転スタックの改善に向けた計画や検証の節目を整え、関係者と連携して分散する開発チームの実行を支えます。

Areneのプロダクトライフサイクル全体を担当し、顧客・市場の調査から要件、開発、リリース、改善までを推進します。エンジニアリングやUX、営業企画、パートナーシップ、品質・安全など幅広い関係者と合意形成を行い、継続的な情報共有と意思決定を支えます。

Toyotaの量産車向けAD/ADASソフトウェアを対象に、統合、テスト、リリース運用を担うポジションです。CI/CD環境の構築、アプリケーションやミドルウェアの動作確認、障害分析の調整、監査向け技術文書の作成まで担当します。

自動運転・先進運転支援向けのMLプラットフォームを設計・開発・運用し、データセット作成、学習、評価、モデル展開を支えるツールとパイプラインを整備します。MLチームと連携し、開発効率と運用基盤を高めます。

Woven CityのDigital Twin Platformで、物流拠点や工場などの実環境に向けたコンピュータビジョン・機械学習モデルを設計、学習、最適化します。リアルタイム推論基盤や分析システムの構築に加え、技術方針やモデル評価も主導するシニアポジションです。

Woven Cityで行われる多様な実証実験（PoC）を安全かつ円滑に進めるため、全社の危機管理・機密管理の事務局として、街の物理的安全性と情報資産を守るガバナンス体制の設計・運用、業務プロセスの改善、重大事象への対応基盤整備を主導します。

グローバルな報酬制度を統括し、報酬、福利厚生、給与、インセンティブ、株式報酬、職務体系や市場水準分析を扱います。役員報酬、年次計画、報酬委員会・取締役会関連の手続きを主導し、各国の関係者と連携してチームを育成します。10年以上の関連経験とビジネスレベルの英語が必要です。

Woven CityのInventor Acceleration & Service部門で、会議運営、OKR/KPI管理、部門横断の課題整理を進める。Inventorや現場の声を分析し、予算・収益指標の可視化とサービス改善につなげ、関係者の意思決定と実行を支援するプロジェクトマネージャー。

Woven CityのMobility Infrastructureチームで、複数のモビリティ製品を支えるクラウド基盤の要件定義やロードマップ策定を担当。事業側と技術側をつなぎ、標準化、優先順位付け、合意形成、プロダクト展開を推進します。

Woven Cityで実証する企業を支援する部門の、運営とサービス改善を担当します。会議や目標・予算の管理、部門間の依存関係や判断事項の整理、実行状況の確認を進めます。

ロボット配送サービスを対象とするプロジェクトマネージャー職。静岡県裾野市のWoven Cityで、配送ロボット、スマートデバイス、シミュレーション技術を物流サービスに活用するプロジェクトに関わる。人・モビリティ・社会インフラが連携する実証環境が対象となる。

Decarb Venture StudioのB2Bサービスで、顧客現場の調査から導入設計、オンボーディング、利用定着、運用モデルの標準化まで一貫して推進します。

MaaSプロダクトの戦略とロードマップを担い、利用者や運行現場の調査を、機能要件や優先順位に反映します。 デザイン、エンジニアリング、事業の各担当者と連携し、検証から実運用、継続的な改善までを推進する役割です。

Woven by Toyotaとトヨタグループの開発者向けソフトウェア開発・協業基盤を担うシニアプロダクトマネージャー。顧客課題を捉え、製品ビジョン、戦略、ロードマップ、要件、指標を整え、関係者と優先順位を管理しながら利用状況と成果を分析します。

自動運転システムの開発を支える地図データ調達・コンパイルを担います。 ベンダーデータを社内仕様へ変換するパイプラインを構築し、品質基準と検証を整備。 車載開発や学習・シミュレーション向けの地図リリースを主導し、データ利用やチーム内の知見共有も進めます。

自動運転・ADASの開発を支えるソフトウェア品質評価職。 開発プロセスの定義と導入支援、プロジェクト監査、是正策の提案、品質保証活動の見直しや自動化を通じ、組織横断で成果物の品質向上を担います。 監査結果を経営陣へ報告し、開発者やPMなど関係者と改善を進めます。

Decarb Venture Studioで、顧客設備のインフラデータを統合するB2Bアプリケーションのベータ開発から商用化・初期拡大までを推進します。外部開発の技術統括に加え、次の事業機会の検証にも携わります。

Enterprise AIチームで、機械学習用データのラベリング機能を支えるバックエンドを開発します。大規模データの変換・配信、API設計、複数システム連携を担います。

自動運転・先進運転支援向けの知覚技術を支えるデータサイエンス職です。 車両やシミュレーターなどの大規模データを活用し、収集・整備から機械学習用パイプラインの構築、モデル評価、チーム横断のデータ施策まで担い、カメラ画像の性能改善につなげます。

自動運転・先進運転支援ソフトウェアの品質保証を担うシニア職です。 組織の開発プロセスを整備し、レビュー、テスト、欠陥管理の手順や開発案件を監査。 改善点と是正策をまとめ、関係チームや管理層と連携しながら、安全性と品質を高める仕組みづくりを進めます。

AI製品チーム向けのMLOps／LLMOps共通基盤を設計・運用し、モデルやプロンプト、評価データ、リリース情報を管理する。 CI/CDの自動化、出力品質や安全性の監視、利用状況を活用した改善に加え、コード生成・レビューを支援するエージェントの検証フローや監査性も整備する。

モビリティサービスの製品戦略から公開後の改善までを主導します。ロードマップと成果指標を定め、利用者や運営者を現地で調査し、機能の優先順位や要件へ落とし込みます。

AD/ADAS領域で、認識・予測・経路計画向けの機械学習開発を支える基盤を設計・構築・運用します。データ処理から学習、評価、展開までのMLOpsを効率化し、MLエンジニアと協働して開発環境を改善します。

ベンダー提供の地図データを仕様化・変換・検証し、AD/ADASの車載開発やシミュレーション、評価向けの社内地図リリースを主導。 品質指標の設計や地理空間データ処理の整備に加え、機械学習用の正解地図作成、都市道路への拡張、提供元データの品質・網羅性評価も担う。

AIプロダクトチーム向けにMLOps／LLMOpsの共通基盤やワークフローを設計・運用します。 評価、リリース、監視を自動化し、Agentによるコード生成・修正・レビューの検証やガードレールも整備。 複数プロダクトの開発効率とAI品質の向上を支援します。

自動運転の認識・予測・経路計画に関わるMLエンジニア向けに、データセット管理、学習、評価、実装を支える機械学習プラットフォームを設計・構築・運用します。ツール開発やクラウドパイプライン改善も担います。

市場・テスト車両・シミュレーター由来のデータを用い、AD/ADAS向けカメラ認識モデルの性能向上を推進。 収集・分析方針や学習パイプラインを設計し、評価の自動化、チーム横断のデータ活用、トヨタグループとの連携を担い、数百万台規模の車両への展開を見据えた認識技術開発を支える。