AWSAzureDockerGCPGitHubGitHub ActionsJenkinsKubernetesPython
業務内容
- Develop data strategies to collect, sample, label, and utilize large-scale data from market, test vehicles, and simulators to improve camera-based perception models deployed across millions of vehicles.
- Design and scale data pipelines and automation for ML workflows and performance evaluation.
- Analyze large-scale data to identify characteristics and propose data-driven ML and performance improvements.
- Lead data-related activities within the team and across Toyota groups, elevating teammates’ data science capabilities.
技術スタック
必須スキル
- AD/ADAS, Robotics, Computer Vision
- 3+ years in data science, including ML theory, statistical analysis, and mathematical modeling
- Python for data science (NumPy, SciPy, scikit-learn, pandas), databases, and cloud platforms (AWS, GCP, Azure)
- Bachelor’s degree in science or engineering
- Business-level English
歓迎スキル(該当する場合)
- Master’s degree or PhD
- 5+ years in data science or related areas
- 2+ years tech lead or management experience in DS for production/business apps
- Experience: large-scale (petabyte-scale) data analysis, perception tech (CV, ML/DL), data annotation rule design
- Build/manage infrastructure (Docker, Kubernetes, Jenkins, GitHub Actions)
- Japanese proficiency
キャリア成長観点
- Production-grade perception MLのデータ戦略立案と大規模データ処理を通じ、安全性重視のモビリティ領域でエンジニアとして深い専門性を獲得できる。
- チーム横断・TOYOTAグループとの連携を通じたリーダーシップ機会、データサイエンスの育成・後進の指導を含むキャリア成長。
- データ収集からデプロイまでのエンドツーエンドなMLライフサイクルとインフラ運用(Docker/Kubernetes/Jenkins/GitHub Actions)を横断的に経験できる環境。
企業についての所感
高年収かつ高難易度の選考プロセスの企業。車両OSのArene、スマートシティのWoven Cityを支えるプラットフォームの開発など規模感の大きい開発をしている。
データ取得日: 2026/9/10