AI プラットフォームエンジニア (MLOps/LLMOps)

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

MLOps／LLMOps基盤および共通ワークフローの設計、実装、運用

モデル、プロンプト、Agent設定、評価データ、実験結果、リリース情報を管理・追跡可能にする仕組みの整備

AI品質評価エンジニアおよびプロダクト開発チームと連携した、評価の実行・回帰評価・リリース判定を支えるフィードバックループ構築

LLM出力の品質、安全性、一貫性、レイテンシ、コスト、利用状況などを可視化・監視する仕組みの構築・運用

LLMアプリケーションの変更に伴う品質劣化や安全性リスクを早期に検知するための、テスト・監視・アラート・ロールバックの仕組み化

CI/CD、Infrastructure as Code、コンテナ／クラウド基盤、ログ・メトリクス・トレース等を活用した、AIワークロードの開発・運用の自動化

Agentを活用したコード生成・修正・レビューを安全かつ効果的に利用するための、Agent code review、検証フロー、ポリシー、監査可能性を備えた仕組みの設計・実装

必須条件

MLOps、LLMOps、Platform Engineeringのいずれかにおける２年以上の実務経験

LLMを活用したシステムについて、開発・評価・デプロイ・運用を支える基盤やワークフローを設計・実装・運用した経験

CI/CD、Infrastructure as Code、コンテナ技術、クラウドサービス等を用いて、開発または運用プロセスを自動化した経験

Pythonを用いたソフトウェア開発経験

ビジネスレベルの英語力および会話レベルの日本語力

歓迎条件

ユーザフィードバック、利用ログ、評価結果、問い合わせ、インシデント情報等を活用した、AI品質改善のフィードバックループ構築経験

LLM API利用におけるコスト、レイテンシ、レート制限、可用性、セキュリティを考慮した設計・運用経験

AIの安全性、セキュリティ、ガバナンス、監査性に関する仕組みづくりの経験

AI Agentを活用したコード生成、コードレビュー、テスト、開発支援の仕組みを設計・導入・運用した経験

新しい技術領域において、自ら課題を発見し、プロトタイピングから運用可能な仕組みの導入まで主体的に推進した経験