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。

私たちのミッションは、お客様のニーズを丁寧に検証・発見し、それに基づいた新たな製品やサービスを創出して、トヨタの「モビリティカンパニー」への進化のサポートをすることです。
ダイナミックかつ不確実な環境下においては、各メンバーが自ら考え、柔軟に適応し、主体的に成果を出すことが求められます。細部まで気を配りつつ、限られたリソースでも柔軟かつ大胆にやり切る環境にやりがいを感じる方にぴったりのチームです。

チームには国籍・言語・性別の多様性がある一方で、トヨタの文化に対する尊重も大切にしています。
働き方はハイブリッド（オフィスもしくはリモート）となります。今後の状況によっては、静岡県裾野市にあるWoven Cityへの日帰り出張や短期業務が発生する場合があります。

Woven Cityの詳細はこちらをご覧ください： https://www.woven-city.global/

求める人材

新しいモビリティプロダクトにおいて、創業期のエンジニアの一人として参画できる非常に魅力的な機会です。本プロダクトは安全性の向上と交通事故ゼロの実現を目的としており、PoC（概念実証）を通じてコンセプトはすでに検証済みです。現在は、Woven Cityを実証フィールドとして活用し、実環境への展開に向けた開発を進めています。
本ポジションでは、レイテンシとプライバシーに厳しい制約を持つシステムにおいて、映像処理およびマッチングコンポーネントの設計・構築を担います。位置情報と映像処理の両方にまたがる役割です。
技術的な不確実性の中でも柔軟に対応し、さまざまなアプローチを試しながら最適解を見つけ、パフォーマンスとユーザープライバシーのバランスを取りつつ、Woven Cityでの実環境検証を通じて継続的に改善できる方を求めています。

業務内容

• 認識パイプラインの設計・構築を担い、初期設計から実装・デプロイ・運用まで、開発サイクル全体をオーナーシップを持って推進する
• マッチングおよびランキングアルゴリズムの設計・実装を行い、空間的・時間的推論を活用して最も関連性の高いコンテンツを特定し、実環境からのフィードバックをもとに精度を継続的に改善する
• プライバシー保護メカニズムの設計・実装を担い、検出およびリダクション技術の評価・適用を行いながら、チームと連携してプライバシーガバナンス要件を満たす
• コンテンツフィルタリング手法（必要に応じて検出アルゴリズムを含む）の評価・統合を行い、反復的な実験を通じて配信コンテンツの関連性を向上させる
• 実環境での障害分析と改善サイクルを通じた継続的な品質向上を推進し、アーキテクチャおよびインテグレーションにおいてクロスファンクショナルに連携するとともに、処理パフォーマンス・精度・配信レイテンシに関するオブザーバビリティ指標を担当する

必須条件

• 画像処理、コンピュータビジョン、または関連するエンジニアリング分野における4年以上の実務経験（画像処理パイプラインの構築・運用実績を含む）
• Python、Goなどのプログラミング言語における高い技術力、および動画・画像データの処理（ファイルフォーマット、圧縮、フレームレベルの操作）に関する実務経験
• プライバシーを考慮した画像処理に関するバックグラウンド
• レイテンシが重要なシステムにおける処理パフォーマンスの最適化経験（ボトルネックの特定、複数アプローチの検証、効果測定）
• MLフレームワークを活用した画像処理または検出システムの構築・デプロイ経験
• バックエンドシステムとの統合経験（REST API、メッセージキュー、ストリーミングデータプラットフォームなど）
• ビジネスレベルの日本語能力と日常会話レベルの英語

歓迎条件

• スタートアップまたは少人数の立ち上げチームにおいて、プロダクトをゼロからローンチまでリードした経験
• 監視システム、IoT、スマートモビリティ、自動車技術、エッジコンピューティングなどの領域におけるバックグラウンド
• リアルタイム推論システムに関する経験（モデル最適化、GPU活用、エッジデプロイなど）
• 大規模な時系列データおよび地理空間データの取り扱い経験
• AWSやGCPなどのクラウドプラットフォームへの認識系・MLワークロードのデプロイ経験
• MLまたは画像処理パイプラインのデプロイ・運用に向けたコンテナ化およびCI/CDプラクティスへの理解