チームについて

自動車業界におけるソフトウェア開発には、特有の課題があります。開発者は、クラウド環境、モバイルデバイス、組み込みシステム、車両にまたがって、ソフトウェアをビルド、テスト、セキュア化、デプロイする必要があります。また、安全で、ガバナンスが効き、可観測性があり、エンタープライズシステムと統合された、最新のAI活用ツールも必要とされています。
Developer Productivity部は、ウーブン・バイ・トヨタおよびトヨタグループ全体のエンジニアリングチームが、安全性、セキュリティ、品質を最優先にしながら、より速く開発を進められるようにするためのツール、プラットフォーム、ワークフローを構築しています。
この部の一員として、生成AIチームは、エンタープライズグレードのAIプラットフォームと、開発者向けのAI機能を構築しています。私たちは、大規模言語モデルへの安全なアクセス、AIゲートウェイ、社内AIツール、モデル利用のガバナンス、アイデンティティを考慮した認可、コスト管理、可観測性、エンジニアリングシステムとの統合に注力しています。
私たちの目標は、エンタープライズ規模でAIを有用で、信頼性が高く、安全なものにすることです。

求める人材

エンタープライズグレードの生成AIプラットフォームおよびサービスを設計、構築、運用できる、ハンズオンのソフトウェアエンジニアを求めています。バックエンドシステム、クラウドインフラ、アイデンティティおよびアクセス管理、APIゲートウェイ、LLMプロバイダー、社内開発者向けツールにまたがって業務を進められる方を歓迎します。
本番環境で利用されるAIシステムには、プロンプトやチャットインターフェース以上のものが求められます。リクエストルーティング、認証、認可、ポリシー適用、監査可能性、コスト管理、評価、運用サポートなど、AI活用を支える信頼性、セキュリティ、可観測性、保守性の高いシステムを構築できる方を求めています。
曖昧さのある状況でも業務を進め、複数のアプローチを比較し、トレードオフを明確に説明しながら、ユーザーのニーズ、エンタープライズ環境における制約、長期的な保守性に基づいて実践的な技術判断ができる方を歓迎します。ソフトウェアエンジニア、プラットフォームエンジニア、セキュリティチーム、アイデンティティチーム、社内ステークホルダーと密に連携して業務を進めます。
このポジションはハイブリッド勤務であり、週3日以上の出社が必要です。

業務内容

Developer Productivityおよび幅広いエンジニアリングユースケースに向けて、エンタープライズ向け生成AIプラットフォーム機能を構築、運用、改善します
社内ツールやワークフロー全体でLLMを安全かつ信頼性高く利用できるようにするための、バックエンドサービス、API、インテグレーションを設計・実装します
Envoy AI Gateway、Kong AI Gateway、LiteLLM Proxy、または同等のAIゲートウェイ技術を活用し、モデルルーティング、ポリシー適用、可観測性、コスト管理に取り組みます
Microsoft Entra IDなどのエンタープライズ向けアイデンティティおよびアクセス管理プラットフォームと生成AIシステムを統合し、認証、認可、グループベースのアクセス制御、サービスプリンシパル、監査要件に対応します
社内エンジニアリングシステム、開発者向けツール、エンタープライズデータソース、MCPサーバーまたはクライアントとのインテグレーションを構築します
MCPに関するアーキテクチャおよび実装上の意思決定に貢献します。これには、エンタープライズ向け認可パターンや、MCPのEnterprise-Managed Authorization拡張などの新しい標準も含まれます
Python、TypeScript、または類似の言語を用いて、信頼性、テスト容易性、可観測性、保守性を重視した本番環境向けサービスを開発します
AIプラットフォームサービスに関連するCI/CDパイプライン、Infrastructure as Code、クラウドリソース、Kubernetesワークロード、運用手順の整備に貢献します
生成AIフレームワーク、モデルプロバイダー、ゲートウェイ技術、新しい標準を評価し、技術者および非技術者のステークホルダーに対してトレードオフを明確に説明します
プラットフォームの挙動、インテグレーションパターン、セキュリティ上の前提、運用手順、既知の制約について、明確なドキュメントを作成します

必須条件

本番環境向けシステムの構築および運用に関する4年以上のソフトウェアエンジニアリング実務経験
Python、TypeScript、Java、Go、または類似の言語を用いた、バックエンドサービス、API、プラットフォームサービス、または開発者向けツールのハンズオンでの構築経験
クラウドインフラ、CI/CD、Infrastructure as Code、コンテナ、Kubernetesまたは同等のオーケストレーションプラットフォームを用いた、本番環境向けシステムのデプロイおよび運用経験
Microsoft Entra ID、OAuth2/OIDC、SAML、サービスプリンシパル、RBAC、グループベースのアクセス制御など、エンタープライズ向け認証・認可システムとアプリケーションまたはサービスを統合した経験
OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini、Vertex AI、Bedrock、または同等のLLM APIやモデルプロバイダーを利用するシステムの構築経験
アクセス制御、プロンプトおよびリクエスト処理、モデルルーティング、レート制限、可観測性、評価、コスト管理、データ保護など、生成AIシステムを本番環境で運用する上での考慮事項に関する理解
システム設計、テスト、デバッグ、インシデント対応、コードレビュー、保守性の高いソフトウェア設計を含む、強固なエンジニアリングの基礎力
チーム横断で業務を進め、明確な質問を行い、トレードオフを説明し、曖昧なプラットフォーム要件を実践的なエンジニアリング計画に落とし込む能力
英語でのコミュニケーション能力

歓迎条件

Envoy AI Gateway、Kong AI Gateway、LiteLLM Proxy、OpenAI互換ゲートウェイ、または同等のシステムなど、AIゲートウェイまたはLLMプロキシ技術の経験
MCPサーバー、MCPクライアント、認可パターン、ツール権限、エンタープライズ環境でのデプロイに関するトレードオフを含む、Model Context Protocolの経験
Enterprise-Managed Authorization拡張など、MCPに関する新しい標準への理解
エンタープライズ向け開発者ツール、プラットフォームエンジニアリングシステム、社内ツール、または安全なセルフサービスプラットフォームの構築経験
ポリシー適用、監査ログ、シークレット管理、アイデンティティ認識型プロキシ、APIゲートウェイ、またはゼロトラストアーキテクチャに関する経験
Retrieval-Augmented Generation、エージェント型ワークフロー、またはLLM評価フレームワークに関する経験
AI、アイデンティティ、ネットワーキング、プラットフォームサービスに関連するAWSインフラの経験