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。
この求人について
Woven by ToyotaのBehaviorチームで、自動運転のモーションプランニングを支えるデータ基盤を設計・構築します。車両フリートおよびシミュレーションの大規模なマルチモーダルデータを対象に、取り込み、変換、提供、可視化までのデータパイプラインを整備します。再利用可能で信頼性の高い標準データセットを設計し、複数チームで一貫して利用できるデータ基盤へ統合します。スケーラビリティ、信頼性、コストを踏まえてエンドツーエンドのデータアーキテクチャの技術方針を定め、関係者の要件を整理し、技術的なトレードオフを評価してロードマップ形成と合意形成を進めます。データプロダクト、SLA、セルフサービス型のダッシュボードやツールを整備し、監視・アラート・運用手順を設計します。大規模なアーキテクチャ判断に先立ち、プロトタイプや技術調査で不確実性を減らし、アーキテクチャ、データモデル、インターフェース、意思決定を文書化します。シニアメンバーとしてエンジニアを指導し、組織横断でデータエンジニアリングの標準やベストプラクティスを広めます。MLチームやプラットフォームチームと密接に協働するポジションです。勤務地は東京で、週3日、日本橋のオフィスへ出社するハイブリッド勤務が想定されています。
技術的なトレードオフを明確に説明できる高い英語コミュニケーション能力が必要で、ビジネス日本語は歓迎条件です。
応募には、本番環境の大規模なデータパイプライン・基盤の構築と運用経験7年以上が必要です。SQLとPythonなどのプログラミング言語、堅牢なデータモデルとETL・ELTの設計、クラウドデータウェアハウス、処理の統合・変換ツールの実務経験も求められます。大規模システムのデータアーキテクチャを主導した実績、チームを横断した技術リーダーシップ、曖昧な課題を整理して推進する能力が必要です。
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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