AIエンジニア・Driver Workload Estimation

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。 ========================================================================= ========================================================================= 注意事項 ・通常、すべての面接はGoogle Meetで実施いたします。 ・現在募集中の求人票は英語版と日本語版の両方で掲載しております。つきましては、いずれか一方のみにご応募いただきますようお願い申し上げます。 ・ご応募の際には、できるだけ英文レジュメのご提出をお願いしておりますが、何らかの理由で日本語職務経歴書をご提出いただいた場合、ポジションによっては選考過程で英文レジュメの提出をお願いすることがございますので、あらかじめご了承ください。 待遇・福利厚生 ・経験に基づく業界水準に見合った給与 ・勤務時間 ：フレキシブルな勤務時間 ・年次有給休暇：年間20日（初年度は入社月により日数が異なる） ・私傷病休暇：年間6日（初年度は入社月により日数が異なる） ・休日：土日、祝日、その他当社が定めた日 ・社会保険：健康保険、厚生年金保険、労災保険、雇用保険、介護保険 ・住宅手当 ・退職金制度 ・レンタカーサポート ・社内研修制度（ソフトウェア学習・語学学習） 私たちのコミットメント ・当社は機会均等な雇用を実現し、多様性を尊重しています。 ・お預かりした個人情報は、採用および入社手続きにのみ使用いたします。詳細については、個人情報規約をご覧ください。

チームについて

求める人材

業務内容

車両のCAN信号や各種車載センサ、ドライバーの操作ログなど時系列データを入力とした、MLベースのドライバー運転負荷（忙しさ）推定アルゴリズムの設計・実装・高度化

教師データ設計、アノテーション方針、データ前処理・特徴量設計を含む学習データ基盤および評価パイプラインの構築・運用

CANベースの運転負荷指標と、周辺車両の情報や画像ベースの指標など他の忙しさ指標を組み合わせるためのロジック検討・改善

忙しさ推定結果を運転方法提案・声掛け機能のロジックに取り込むためのインタフェース設計・仕様検討と、機能全体の性能改善の継続的な実施

ソフトウェアエンジニア／テストエンジニア／UXメンバー等との協働による要件・評価指標のすり合わせ、および実験結果・技術知見の整理・共有

プロジェクト・業務上の必要に応じ、出張を含め、シミュレータおよび実車試験での評価計画の立案・実施に参加し、実環境での確認と改善サイクルを推進

必須条件

主に車両のCAN信号や各種車載センサ、ドライバーの操作ログなど時系列データを対象としたソフトウェア開発・アルゴリズム開発の実務経験（目安：3年以上）

機械学習／深層学習、もしくは統計的モデリングを用いたアルゴリズム開発の実務経験
Python および主要な ML／DL フレームワーク（例：PyTorch, TensorFlow 等）を用いた開発経験

データ前処理〜特徴量設計〜学習〜評価まで、ML開発プロセス全体を自走できるスキル
複数ステークホルダーと連携し、技術内容や評価結果をわかりやすく説明できるコミュニケーション能力

プロジェクトまたは業務上の必要に応じて出張が可能であること

ビジネスレベルの日本語能力と日常会話レベルの英語力

歓迎条件

裾野勤務できる方

車載システム、運転支援（ADAS）、ドライバーモニタリング、ロボティクス等の分野における開発・評価経験

車両CAN信号や各種車載センサ・ドライバー操作ログなど時系列データを用いた特徴量設計や運転負荷／ドライバー状態推定アルゴリズムの開発経験

MLモデルのプロダクション導入経験（エッジ／組込み向け最適化、推論パイプライン構築、モデル運用など）

シミュレータ（Unity等）を用いたアルゴリズム評価やデータ生成の経験

コンペティションや論文投稿など、ML・信号処理等の分野での対外的なアウトプット実績

コンピュータサイエンス、電気／電子工学、制御工学、または関連分野における学士号、もしくは同等の実務経験