Senior Data Engineering Manager, AD/ADAS

仕事内容

• 自律運転（AD/ADAS）チームで、Data Scientists、Data Engineers、ML Ops Engineersからなるチームを率いる。
• Perception、Planning、Simulation、Infrastructure、Toolingなどの横断領域と連携し、チームの短期・長期の技術方針を策定する。
• データ収集、キュレーション、ラベリング、サンプリング、評価を含むデータ戦略およびエンドツーエンドの自律運転データパイプラインのロードマップを推進する。
• データアルゴリズム、データ効率化、パイプラインの設計・開発・デプロイ・最適化・評価を技術的にリードする。
• 機械学習モデル開発のための統計的評価・評価フレームワークを推進する。
• プロセスの効率化、技術リスクの軽減、組織のパフォーマンス・安全性・品質指標の向上を担う。
• メンバーの育成、コーチング、設計レビュー、技術指導を行う。
• アジャイル開発を実践し、米国・日本・英国のグローバルチームと協働する。

必須要件

• 機械学習、コンピュータサイエンス、ロボティクス、応用数学、統計学などの定量分野の修士号または博士号、または同等の実務経験。
• 自動車業界における技術リーダーシップ、チーム育成、高インパクトなプロジェクト遂行を含む、エンジニアリングチームのマネジメント経験3年以上。
• データサイエンス、データのサンプリング・キュレーション、機械学習ワークフロー、前処理、モデル訓練、アブレーション研究、評価、デプロイ、推論最適化を含む経験8年以上。
• 大規模データソースと高効率なパイプラインを活用したデータサイエンスの経験。
• 大規模ロボティクスデータセット、時系列データ、またはシーケンシャルモデリングの経験。
• 概念を明確かつ正確に伝えるコミュニケーション能力。
• データサイエンス向けのPython（NumPy、SciPy、scikit-learn、Pandas）、データベース、クラウドプラットフォームサービス（AWS、GCP、Azure）を用いたソフトウェア開発経験。

歓迎要件

• Data ArchitectまたはSenior Managerとしての経験。
• 自動運転製品、自動運転チャレンジ、または関連分野で機械学習モデルを大規模にデプロイした実績。
• 本番データパイプライン、または安全性が重要なアプリケーション向けのSafety & Qualityプロセスの経験。
• ペタバイト規模などの巨大データベースの分析経験。
• カメラ画像処理、コンピュータビジョン、機械学習、ディープラーニングなど、Perception関連技術の開発経験。
• 機械学習向けデータアノテーションルールの設計経験。
• Docker、Kubernetes、Jenkins、GitHub Actionsなどのインフラ構築・管理経験。
• 行動予測、模倣学習、強化学習、またはエンドツーエンドモデルの経験。
• 日本語スキル。

勤務地

• 記載なし。