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
自動運転のデータ基盤を担うBehaviorチームで、車両データやシミュレーションデータを活用したデータエンジニアリングを担当します。ペタバイト規模のマルチモーダルデータを対象に、MLベースのMotion Planningを支える正規化データセットや指標、セルフサービスツールを整備します。
データ取り込みから変換、提供、可視化までのアーキテクチャとパイプラインを設計し、データプロダクトやSLA、監視・アラートの仕組みを構築します。組織横断の技術方針を定め、設計判断の文書化、プロトタイピング、エンジニアのメンタリングも行います。SQL、Python、BigQuery、Snowflake、Redshift、dbt、Airflow、Spark、Ray、Parquet、Apache Icebergなどが挙げられています。
本番データパイプラインまたはデータプラットフォームを大規模に構築・運用した7年以上の経験が必要です。堅牢なデータモデルやETL/ELTの設計、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、チーム横断で合意形成を進める技術リーダーシップも求められます。
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。ハイブリッド勤務で、日本橋オフィスに週3日出社できることが期待されます。
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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