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スタッフMLプラットフォームエンジニア・AD/ADAS

Woven by Toyota東京プラットフォーム
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業務内容

  • 自動運転の認識・予測・経路計画開発を支援するMLプラットフォームの設計・構築・保守・最適化・サポート
  • モデリング・性能指標の監視・故障要因分析までをカバーする使いやすいツール・ライブラリの開発
  • データキュレーションの効率化とクラウド上のトレーニング/評価パイプラインの構築・保守
  • MLエンジニア・プラットフォームエンジニアと協働したコード開発・レビューを推進
  • 現状プロセス・インフラの最適化と長期戦略の策定への貢献
  • アジャイルでスピード感のある開発、ハイブリッド勤務(日本橋オフィス週3日)
  • 部門横断で目標アーキテクチャを協力・グローバル最適化を推進

技術スタック

必須スキル

  • 学士以上(機械学習/CS/ロボティクス等)または同等の実務経験
  • データ構造・アルゴリズム・デザインパターン・ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティス10年以上
  • UNIX系/Linux、Python、PyTorchまたはTensorFlowの4年以上
  • MLOps全般(データ加工〜推論最適化、クラウド/エッジデプロイ含む)4年以上
  • 大規模環境でのMLトレーニングのスケーリング経験
  • DockerとGitHub ActionsのCI経験
  • ビジネスレベルの英語で技術ドキュメント作成可

歓迎スキル

  • MLパイプライン(Spark/Airflow/Flyte/Flink/Ray)4+年
  • Rust/C++などのシステムプログラミング4+年、Bazel等ビルド
  • ソフトウェアアーキテクト/シニアマネージャー経験
  • SIMD/SIMT、GPUプログラミング、マルチスレッド
  • Terraform/AWS/Observability/Kubernetes
  • BigQuery/Snowflake/AWS Redshift等の分析基盤運用
  • 特定ハードウェア向けDL最適化、自動運転・ロボティクス・CV・経路計画の経験
  • 迅速な横断開発経験、ビジネスレベル日本語

キャリア成長観点

  • 自動運転ML基盤の設計・最適化を通じ、量産車への展開を経験
  • MLとプラットフォームの橋渡し役として組織横断の影響力を拡大
  • 大規模データ処理・クラウド/エッジデプロイの高度要件を解決する能力を強化
  • ハイブリッド勤務・アジャイル環境で技術リーダーシップと実務を同時に成長

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

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