シニアコンピュータビジョン／機械学習エンジニア・Digital Twin Platform

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

産業環境向けに、物体検出、マルチオブジェクトトラッキング、分類、および行動認識のためのディープラーニングモデルを設計・学習・最適化する

物流拠点、配送センター、工場オペレーション向けに、リアルタイムのコンピュータビジョン推論パイプラインおよび分析システムを構築・運用する

CV/MLモデルの性能と信頼性を継続的に向上させるため、データセット戦略、アノテーション基準、モデル評価、および実験設計を主導する

より広範なプラットフォームエコシステム内におけるCV/MLシステムの技術ロードマップ、アーキテクチャ、および統合戦略を定義・推進する

エンジニアリングのベストプラクティスを確立し、技術的リーダーシップ、設計レビュー、および最新のCV/ML技術導入を通じてエンジニアを育成・指導する

必須条件

関連分野の学士号以上を有し、CV/MLエンジニアリングにおける7年以上の実務経験を有すること、または関連分野の博士号を有し、5年以上の応用実務経験を有すること

モデル設計、学習、およびハイパーパラメータチューニングの実務経験があり、PyTorchまたはTensorFlowに精通していること

最先端の物体検出・複数物体追跡システムを含む、スケーラブルなPerceptionパイプラインの開発をリードした経験。また、モデルのトレードオフ、データ品質、評価手法、実環境へのデプロイにおける制約を十分に理解していること

本番環境において、複雑なCV/MLシステムをエンドツーエンドで提供・運用した実績があること

技術プロジェクトを主導し、アーキテクチャ上の意思決定を推進し、エンジニアリングの方向性に影響を与えた実績があること

古典的なコンピュータビジョン幾何学（カメラ内部・外部パラメータ、キャリブレーション、3D再構成の基礎）に関する十分な理解を有すること

英語による優れたコミュニケーション能力（読み書き・会話）を有すること

歓迎条件

コンピュータビジョン・機械学習または関連分野のPhD

人物姿勢推定・骨格ベースの行動認識・動画における時系列アクティビティ認識の経験

エッジ推論の最適化に関する知識（TensorRT、ONNXエクスポート、量子化、プルーニング等）

LiDAR・深度カメラ・マルチカメラキャリブレーションおよびセンサーフュージョン等、3Dセンシングモダリティの経験

物流・倉庫・工場等の産業分野での業務経験

スペース利用分析・在室率推定・歩行者／車両の動線分析の経験

動画アノテーションパイプラインやアクティブラーニングループの構築経験

トップティアのCV/ML国際会議（例：CVPR、ECCV、ICCV、NeurIPS など）での論文発表実績

Vision-Language Model（VLM）またはエージェント型システム設計の経験

MLワークロード向けクラウドプラットフォーム（AWS、GCP）の実務経験