業務内容
- 市場、テスト車両、シミュレーターから膨大なデータを収集、サンプリング、ラベリング、取り扱い、活用するためのデータ戦略を立案し、数百万台の車両に展開されたカメラ画像の認識スタックの機械学習モデルのパフォーマンス向上を図る
- 機械学習およびパフォーマンス評価のためのスケーラブルなデータパイプラインと自動化を設計・改善する
- 大規模データを分析し、その特性を特定して、機械学習およびパフォーマンス評価のための技術的解決策を提案する
- トヨタグループと協力し、チーム内および社内でデータ関連の活動をリードし、データサイエンスにおけるチームメンバーの能力を向上させる
必須条件
- 理系または工学の学士号
- データサイエンスまたは関連分野での1年以上の経験
- 機械学習(深層学習、統計分析、数学的モデリング)など、データサイエンスの理論的側面に関する経験
- データサイエンス用のソフトウェアをPythonで記述する経験(numpy、scipy、scikit、pandas)、SQL(または他の種類の)データベースの使用経験、およびAWSサービスの利用経験
- ビジネスレベルの英語能力
歓迎条件
- 関連分野の修士号または博士号
- データサイエンスまたは関連分野での5年以上の経験
- ビジネスアプリケーション(生産、商業サービス、公共サービスの開発など)のためのデータサイエンスまたは関連分野での2年以上のテックリードまたは管理職の経験
- 以下の実務経験:
- 巨大(例:ペタバイト規模)のデータベースの分析
- カメラ画像処理、コンピュータビジョン、機械学習、深層学習などの認識関連技術の開発
- 機械学習のためのデータアノテーションルールの設計
- Docker、Kubernetes、Jenkins、GitHub Actionsなどのインフラストラクチャの構築または管理
- 自動車業界(特にAD/ADAS分野)での勤務経験
- ビジネスレベルの日本語能力(特にスムーズな読み書きとリスニング)
- すべての面接はGoogle Meetを通じて調整されます(特に記載がない限り)
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