シニア機械学習エンジニア・Energy Products

Team: Woven City Management

Location: 東京都中央区

Commitment: 正社員

Workplace Type: hybrid

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。

このチームは、BEVオーナー向けのサービスの企画開発を行っています。チームには、電力、ソフトウェア、UX、新規事業開発等の専門家が集まっています。チームメンバーは、Woven City の電力関連部署やトヨタ自動車株式会社内の他の関連部署と協力し、新しい電力サービスを創出することでトヨタの「モビリティカンパニー」への移行をサポートしています。このポジションは Produt Delivery Manager, Energy Productsに報告します。

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

本ポジションの目的は、BEV（バッテリー式電気自動車）を活用し、最適なユーザー体験（UX）を通じてエネルギーコストを手間なく最小限に抑えるエネルギーマネジメントシステムの核となる最適化機能の設計をリードすることです。担当するプロダクトは、取得したデータを活用した最適化エンジンを構築するために多種多様なソフトウェアと連携する必要があるため、LLMやAIなどを活用したシステムの設計と開発の経験が求められます。本ポジションのチームには、システムの基盤を構築した優秀なエンジニアが在籍していますが、ターゲット顧客層を拡大し事業を成長させるため、最適化の機能をより充実させるための機械学習および最適化モデルの設計、構築、検証を行い複数の連携したソフトウェアシステムからのデータを活用するための専門的な技術を要した人材を求めています。
また、技術面だけでなくユーザーの視点に立ちチーム横断的に協働し、テック・プロダクト・ビジネスの各ステークホルダーと多角的にコミュニケーションをとれる能力が求められます。担当するプロダクトは、社内の他の開発チームやトヨタ社内のチームにも理解されやすいものである必要があります。そうすることで、メンテナンス、信頼性、そして自社のニーズに応じた拡張性を実現します。チームはアジャイルなアプローチで運営されており、プロジェクト計画においてスピードと効率性を重視していて、このダイナミックな環境とそのため生じる様々な問題をいかに解決するかの過程を楽しめる人材を求めています。

業務内容

• 最新の技術を用いて家のエネルギーコストを最小限に抑えるためのBEVの充電・放電を制御する最適化エンジンを設計、開発、導入
• 機械学習 / 最適化モデルの構築、学習、評価（例えば、エネルギー価格、需要、車両利用状況の予測、制御 / 最適化問題の定式化および解法）
• 他のエンジニアやプロダクトマネージャーと連携し、複雑な環境のニーズを把握した上でそれに応じた開発の方向性の調整
• 社内外のステークホルダーとのコミュニケーションをリードし、技術的な課題を明確にした上で解決に導く
• 関連するプロダクトの開発チームと連携し、自分のプロダクトの技術が有効的でかつシームレスに機能することを保証
• チームメンバーを指導し、ドキュメントの作成・コラボレーション・コード品質の向上を通じて、エンジニアリングにおけるベストプラクティスを推進

必須条件

• 情報工学または類似の分野における学士号
• 7年以上の機械学習 / 最適化 / データサイエンス関連業務の経験
• 高いプログラミングスキル（特にPythonやGo機械学習フレームワークにおいて）
• 機械学習モデルをプロトタイプから本番製品へ導入した経験
• AWSなどのクラウドコンピューティングプラットフォームに関する知識
• ステークホルダーとの円滑なビジネスコミュニケーション能力
• 中核的な構成要素の設計に関連する分野での豊富な経験
• ユーザーの視点に立って考え、設計し、コーディングする能力
• 複雑な問題の解決や新しい技術・手法の習得に対する情熱
• 日本語 / 英語 ビジネスレベル

歓迎条件

• Dockerなどのコンテナ技術や、Kubernetesなどのコンテナ管理システムの経験
• ビルドシステム、継続的インテグレーション（CI）および／または継続的デプロイメント（CD）の経験
• GPUコンピューティング（機械学習コンポーネント向け）の運用経験