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。
この求人について
Woven by ToyotaのInfo Mobility Carチームで、ドライバーの負荷（busyness）を推定する機械学習アルゴリズムの開発を主導します。同チームは、運転者への運転提案や音声プロンプトなどのドライバー支援機能を開発しており、車内・車外カメラの映像や車両センサーデータを活用して、より安全で快適な運転体験を目指しています。
車両のCAN信号、各種車内センサー、ドライバー操作ログを時系列データとして組み合わせ、MLベースの負荷推定アルゴリズムを設計・実装・改善します。ラベル付けやアノテーション方針の設計、データ前処理、特徴量エンジニアリングを含む学習データ基盤と評価パイプラインの構築・運用も担当します。
さらに、CAN信号から得られる負荷指標と、周辺車両情報や画像・視覚ベースの指標を組み合わせるロジックを検討・改善します。推定結果を運転提案や音声プロンプトのロジックへ渡すためのインターフェースと仕様を設計し、機能全体の性能向上を継続します。ソフトウェアエンジニア、テストエンジニア、UX担当者などの関係者と協働し、データに基づく仮説検証を重ねながら、技術成果をプロダクト価値へつなげます。
ドライバー状態推定、車両運動、センサーフュージョン、機械学習に関する知見を活かし、複数の負荷指標のバランスを考慮した堅牢な推定指標の設計に取り組むポジションです。勤務地は東京都です。
これは企業の公式求人情報をもとにAIで作成した要約です。情報が不完全、古い、または誤っている可能性があります。応募前に必ず公式の求人情報ですべての内容をご確認ください。
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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。
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