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機械学習エンジニア・Human Simulation AI image - Rise Careers
Job details

機械学習エンジニア・Human Simulation AI

ウーブン・バイ・トヨタについて

ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタグループの一員として、人を想うイノベーションを生み出し、モビリティの変革に挑戦しています。人、モノ、情報、エネルギーの移動を進化させ、モビリティの常識に挑み続けることで、人の可能性が拡がる世界を創造します。自動運転・先進運転支援技術、車両ソフトウェア開発プラットフォーム「Arene OS (アリーン OS)」、モビリティのためのテストコース「 Toyota Woven City(ウーブン・シティ)」、トヨタのグロースファンド「Woven Capital」を通じて、安全でよりつながる社会の実現と幸せの量産をお届けし、移動の未来を紡いでいきます。


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チームについて

トヨタはモビリティの意味を再定義します。ヒト、モノ、情報、そしてエネルギーを動かし、モビリティの常識に挑み続けます。Woven Cityでは、このような様々なモビリティを生み出し、試すテストコースとして、ヒト中心の街・実証実験の街・未完成の街をコンセプトに、幸せの量産を目指します。


Woven Cityには未来のモビリティへの想いを共有する多様な仲間が集まります。Inventors(インベンターズ/発明家)、住民、ビジターは、ヒト・モビリティ・社会インフラが連携する街の形をしたテストコースで、生活をしながら様々なプロダクトやサービスを実証します。


Woven Cityに関する詳細は、以下をご覧ください:

https://www.woven-city.global/jpn/


求める人材

私たちは、様々なデータ(デモグラフィックデータ、サイコグラフィックデータ、写真、エッセイなど)を分析する経験豊富な機械学習エンジニア/データサイエンティストを募集しています。


私たちの日々の業務には、技術的な研究開発(R&D)、概念実証(POC)、システム設計、インフラ設計、モデル推論のためのシステム統合、サービスパイプラインの構築などが含まれます。モダンなソフトウェア開発に関するスキルと、リアルタイムシステム開発の豊富な経験が必要です。


このポジションのレポートラインはファンクションのリーダーとなり、勤務形態はハイブリッドです。


業務内容
  • ヒューマンシミュレーションAIの概念実証(PoC)を研究、開発、デモンストレーションを行う
  • データを収集し、機械学習のプロダクトやサービスを開発する(モデルの構築、検証、デプロイ)
  • クロスファンクショナルチームと連携し、技術的な判断を行う
  • データのキュレーションからオートマティックなモデル提供までのMLパイプラインを構築し最適化する


必須条件
  • コンピュータサイエンスまたは関連分野の修士号
  • 機械学習およびフレームワーク(例:TensorFlow、PyTorch、コンピュータビジョンライブラリ、自然言語処理ライブラリなど)に関する豊富な経験
  • クラウド上(AWSサービス、EKSなど)でのシステムアーキテクチャとインフラ設計の経験
  • ビジネスレベルの英語力と日本語力


歓迎条件
  • 機械学習を使用した製品開発の経験(例:レコメンド、売上予測、AIアシスタント ボットなど)
  • 最新技術のキャッチアップに関する高いモチベーション
  • 最新の研究論文からの迅速な実装スキル
  • 自然言語、視覚、音声、行動データの処理経験


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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。

Average salary estimate

$75000 / YEARLY (est.)
min
max
$60000K
$90000K

If an employer mentions a salary or salary range on their job, we display it as an "Employer Estimate". If a job has no salary data, Rise displays an estimate if available.

What You Should Know About 機械学習エンジニア・Human Simulation AI, Woven by Toyota

ウーブン・バイ・トヨタで機械学習エンジニア・Human Simulation AIを募集しています!このポジションでは、ヒューマンシミュレーションAIの概念実証を通じて、革新的な技術の研究開発をリードしていただきます。当社は、人を想うイノベーションを追求し、モビリティの未来を創造することに情熱を注いでいますので、あなたの専門的なスキルが大いに活かされる場です。日常業務では、データのキュレーションや機械学習パイプラインの構築などに取り組み、クロスファンクショナルチームと連携しながら技術的な判断を行うことが期待されます。配属先チームは多様なバックグラウンドを持った仲間と共に働く機会が多く、創造的な環境が整っています。フレックスタイム制度を導入し、ハイブリッドな勤務も可能ですので、ライフスタイルに合わせた働き方ができます。私たちと共に、全く新しいモビリティの世界を築き上げていきましょう!

Frequently Asked Questions (FAQs) for 機械学習エンジニア・Human Simulation AI Role at Woven by Toyota
機械学習エンジニア・Human Simulation AIの主な業務内容は何ですか?

機械学習エンジニア・Human Simulation AIとして、データ収集や機械学習モデルの構築、検証、デプロイといった技術的業務が主要となります。特にヒューマンシミュレーションAIの概念実証に携わるため、様々なデモグラフィックデータを分析し、新たなAIプロダクトやサービスの開発を目指します。

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ウーブン・バイ・トヨタで求められる機械学習エンジニアの資格は何ですか?

ウーブン・バイ・トヨタで機械学習エンジニアとして働くためには、コンピュータサイエンスまたは関連分野の修士号が必要です。また、TensorFlowやPyTorchなどの機械学習フレームワークの豊富な経験が求められるほか、クラウド上でのシステムアーキテクチャ設計のスキルも重要です。

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ウーブン・バイ・トヨタでの機械学習エンジニアの勤務形態はどうなっていますか?

ウーブン・バイ・トヨタの機械学習エンジニア・Human Simulation AI職は、ハイブリッド勤務が可能です。これは、オフィス勤務とリモート勤務の両方を組み合わせる柔軟な働き方を意味します。

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ウーブン・バイ・トヨタの機械学習エンジニアの仕事環境はどうなっていますか?

ウーブン・バイ・トヨタの仕事環境は多様なバックグラウンドを持つ仲間たちと共に過ごす創造的で協力的な環境です。マルチディシプリナリーチームでの協働が重要視され、刺激的なアイデアを生み出す機会が多く存在します。

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機械学習エンジニア・Human Simulation AIのキャリアパスはどのようになっていますか?

ウーブン・バイ・トヨタでの機械学習エンジニアのキャリアパスは多様で、技術的な専門性を高めることができるほか、リーダーシップやプロジェクト管理のポジションに進むことも可能です。また、自社の先進技術を活かし、次世代のモビリティ領域での活躍も期待されています。

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Common Interview Questions for 機械学習エンジニア・Human Simulation AI
機械学習のプロジェクトで直面した課題とその解決方法は?

過去のプロジェクトについて具体的な課題を一つ説明し、その際にどのような手法を用いたのか、またはチームでどのように協力したのかを詳細に説明することがポイントです。問題解決能力を強調しつつ、結果に結びつけるようにしましょう。

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データ前処理において最も重要なステップは何ですか?

データ前処理には多くのステップがありますが、最も重要なのはデータのクリーニングと正規化です。具体的な事例や、どのようにプロジェクトに影響を与えたかを交えて説明すると良いでしょう。

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使用してきた機械学習フレームワークの中で、なぜそれを選んだのか説明してください。

選んだフレームワークの利点、例えば、パフォーマンスの向上や利便性、または適用範囲広さを挙げ、それらがプロジェクトに与えた影響について述べると良いです。具体的な経験を元に話すことも効果的です。

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TensorFlowとPyTorchの違いについて説明できますか?

それぞれのフレームワークの特徴を比較し、例えばTensorFlowの生産性やスケーラビリティ、PyTorchの動的計算グラフの利便性などを具体的に説明し、どのような状況でどちらを選ぶかの判断基準も示すと良いでしょう。

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クラウドベースのシステム設計について、経験を教えてください。

クラウド上での具体的なプロジェクトを挙げ、どのサービスを利用したか、またその結果どういった効果が得られたかを分かりやすく説明するのがポイントです。

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ヒューマンシミュレーションAIの実装経験はありますか?

もしある場合は、プロジェクトの概要や技術的な挑戦、そして最終的な結果について詳しく説明することで、理解力と適応能力を示すことができます。

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データ分析の結果をどのように活用しましたか?

分析結果がどのようにプロジェクトやビジネスの意思決定に影響を与えたか、具体的な事例を挙げることで、データを活用できるスキルをアピールします。

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チームでのコミュニケーションはどう与えていますか?

具体的なコミュニケーションの手法や、成功事例を挙げることで、コラボレーション能力やリーダーシップを強調します。

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AI技術のトレンドや新技術の情報収集をどのように行っていますか?

自身がどのように最新の技術トレンドを追い続けているのか、特定のリソースや方法を挙げつつ、積極的な学習姿勢を示しましょう。

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過去のデータプロジェクトの成果を示してください。

具体的な成果を数値や事例で示し、その時の取り組みやアプローチについて詳しく説明することで、成果を持続可能にするためのスキルをアピールできます。

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