About Woven by Toyota Woven by Toyota is enabling Toyota’s once-in-a-century transformation into a mobility company. Inspired by a legacy of innovating for the benefit of others, our mission is to challenge the current state of
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて Woven by ToyotaのAD/ADASチームでは、AI、ロボティクス、高度運転技術が交わる領域で自動運転の課題に取り組んでいます。膨大な量のマルチモーダルな運転データの分析、コンピュータビジョンアルゴリズムの最適化、ハードウェアアクセラレーションを用いた遅延の最小化、スケーラブルで効率的な機械学習と評価パイプラインの展開、さらに、認識・予測・プランニングの分野で最先端の機械学習を推進するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計を行なっております。私たちは、個人および商業用途向けの人間中心の自動運転ソリューションを通じて、すべての人々のモビリティを向上させるために、実行力と創造的な問題解決能力を持つ仲間を求めています。 求める人材 私たちは、MLプラットフォームチームにおいて、機械学習チームと密に連携・協力しながら、私たちのML技術の開発を加速・拡大させることのできる優秀なソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアを探しています。認識・予測・経路計画の機械学習モデルや、AD/ADAS技術を自身で開発し、トヨタの何百万台もの市販車へ展開することができます。 私たちは、自動運転技術とのその人類へ与える影響に対して情熱を持ち、最先端技術を活用し、エンジニアの生産性やコスト効率にも配慮しながら、実世界の課題を解決できる方を求めています。また、常に「ギバー」のマインドセットと、仲間との助け合いの精神を持ち、製品開発に向けたソリューションの提供に強い意識を持つ方を歓迎します。 業務内容 自動運転における、認識、予測、経路計画の開発にて、多くのMLエンジニアがデータセットのキュレーション、モデリング、学習、評価、実装を効率的に行えるようにするため、機械学習プラットフォームのシステムとツールを設計・構築・保守・最適化・サポート MLエンジニアリングの開発全体を促進するため、モデリング、性能指標の監視、故障モードの要因分析まで、使いやすいツール、フレームワーク、ライブラリの開発 効率的なデータキュレーション、クラウド上でのトレーニング・評価パイプラインの構築・保守 他のMLエンジニアおよびプラットフォームエンジニアとともに、コードの開発・レビューを実施、改善を促進 現在のプロセス、ツール、インフラを最適化し、MLエンジニアリング開発全体を促進。長期的な戦略の策定にも貢献 アジャイルで、スピード感のある環境での開発 日本橋（日本）のオフィスにて、週5日の勤務 必須条件 機械学習、コンピュータサイエンス、ロボティクス、または関連分野の学士号（修士号・博士号あればなお可）、またはそれに相当する実務経験 データ構造、アルゴリズム、デザインパターン、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに関する5年以上の経験 UNIX系システム（Linux等）、Python、PyTorchまたはTensorFlowの2年以上の経験 データクレンジング、サンプリング、キュレーション、前処理、トレーニング、テスト、評価、展開、推論最適化、クラウドおよびエッジでのデプロイなど、MLOpsサイクル全体にわたる2年以上の経験 DockerおよびGitHub ActionsなどのCIシステムの使用経験 ソフトウェアドキュメント作成などが可能なビジネスレベルの英語力 歓迎条件 2年以上の機械学習パイプライン（Apache Spark、Airflow、Flyte、Flink、Ray）に関する経験 RustやC++などのモダンなシステムプログラミング言語、およびBazelなどのビルドシステムに関する2年以上の経験。システムレベルのデバッグ知識 SIMD/SIMT並列処理、GPUプログラミング、マルチスレッド処理の経験 Terraform、AWS、Observability、Kubernetesなどのプロダクション環境での使用経験 Google
About Woven by Toyota Woven by Toyota is enabling Toyota’s once-in-a-century transformation into a mobility company. Inspired by a legacy of innovating for the benefit of others, our mission is to challenge the current state of
ウーブン・バイ・トヨタについて ウーブン・バイ・トヨタは、トヨタの100年に一度のモビリティ・カンパニーへの変革に寄与していきます。「自分以外の誰かのために」発明を続けたという歴史からインスピレーションを受けた私たちのミッションーそれは、モビリティの定義を拡げ、そしてモビリティが社会に貢献する方法を拡張し、人を想うイノベーションで、モビリティの常識に挑み続けることです。 私たちは4つの柱を中心に活動しています：自動運転・先進運転支援システム技術のAD/ADAS、SDV（ソフトウェア定義車両）のための車両ソフトウェア生産プラットフォームであるArene、モビリティのテストコースであるWoven City、そして協業基盤を支えるデジタル・インフラストラクチャのCloud & AIです。また、ビジネスに不可欠な機能がこれらのチームの実装を下支えし、一丸となって「事故ゼロ社会」と「幸せの量産」の実現に向けて取り組んでいます。 = チームについて Woven by ToyotaのAD/ADASチームでは、AI、ロボティクス、高度運転技術が交わる領域で自動運転の課題に取り組んでいます。膨大な量のマルチモーダルな運転データの分析、コンピュータビジョンアルゴリズムの最適化、ハードウェアアクセラレーションを用いた遅延の最小化、スケーラブルで効率的な機械学習と評価パイプラインの展開、さらに、認識・予測・プランニングの分野で最先端の機械学習を推進するための革新的なニューラルネットワークアーキテクチャの設計を行なっております。私たちは、個人および商業用途向けの人間中心の自動運転ソリューションを通じて、すべての人々のモビリティを向上させるために、実行力と創造的な問題解決能力を持つ仲間を求めています。 求める人材 私たちは、MLプラットフォームチームにおいて、機械学習チームと密に連携・協力しながら、私たちのML技術の開発を加速・拡大させることのできる優秀なソフトウェアエンジニアまたは機械学習エンジニアを探しています。認識・予測・経路計画の機械学習モデルや、AD/ADAS技術を自身で開発し、トヨタの何百万台もの市販車へ展開することができます。 私たちは、自動運転技術とのその人類へ与える影響に対して情熱を持ち、最先端技術を活用し、エンジニアの生産性やコスト効率にも配慮しながら、実世界の課題を解決できる方を求めています。また、常に「ギバー」のマインドセットと、仲間との助け合いの精神を持ち、製品開発に向けたソリューションの提供に強い意識を持つ方を歓迎します。 業務内容 自動運転における、認識、予測、経路計画の開発にて、多くのMLエンジニアがデータセットのキュレーション、モデリング、学習、評価、実装を効率的に行えるようにするため、機械学習プラットフォームのシステムとツールを設計・構築・保守・最適化・サポート MLエンジニアリングの開発全体を促進するため、モデリング、性能指標の監視、故障モードの要因分析まで、使いやすいツール、フレームワーク、ライブラリの開発 効率的なデータキュレーション、クラウド上でのトレーニング・評価パイプラインの構築・保守 他のMLエンジニアおよびプラットフォームエンジニアとともに、コードの開発・レビューを実施、改善を促進 現在のプロセス、ツール、インフラを最適化し、MLエンジニアリング開発全体を促進。長期的な戦略の策定にも貢献 アジャイルで、スピード感のある環境での開発 ハイブリッドな勤務ポリシーに基づき、日本橋（日本）のオフィスにて、週3日の勤務 システムの目標アーキテクチャについて部門横断的に協力し、プロセスとシステムをグローバルに最適化する 必須条件 機械学習、コンピュータサイエンス、ロボティクス、または関連分野の学士号（修士号・博士号あればなお可）、またはそれに相当する実務経験 データ構造、アルゴリズム、デザインパターン、ソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスに関する10年以上の経験 UNIX系システム（Linux等）、Python、PyTorchまたはTensorFlowの4年以上の経験 データクレンジング、サンプリング、キュレーション、前処理、トレーニング、テスト、評価、展開、推論最適化、クラウドおよびエッジでのデプロイなど、MLOpsサイクル全体にわたる4年以上の経験 大規模環境での機械学習トレーニングのスケーリングや、それに伴う典型的な課題の解決経験 DockerおよびGitHub ActionsなどのCIシステムの使用経験 ソフトウェアドキュメント作成などが可能なビジネスレベルの英語力 歓迎条件 4年以上の機械学習パイプライン（Apache Spark、Airflow、Flyte、Flink、Ray）に関する経験 RustやC++などのモダンなシステムプログラミング言語、およびBazelなどのビルドシステムに関する4年以上の経験。システムレベルのデバッグ知識 ソフトウェアアーキテクトまたはシニアマネージャーとしての豊富な経験
AIフレームワーク開発: TensorFlowやPyTorchなどで作成された学習済みAIモデルを、ルネサスの車載SoC（R-Car）上で高速かつ低消費電力で動作させるための変換ツールや推論エンジンを開発する。 パフォーマンス最適化: CNN（畳み込みニューラルネットワーク）やTransformerなどのディープラーニングモデルを、専用ハードウェアアクセラレータ（CNN IP / DSP）向けに量子化・プルーニング（軽量化）し、最適化を行う。 SDK/ツールチェーンの提供: 自動車メーカーやTier1サプライヤーのAIエンジニアが利用する開発キット（SDK）や、クラウドベースの開発環境（RoX AI Studio等）のバックエンド機能を拡充・整備する。 顧客サポートとユースケース開発: 顧客の実際のAIモデルが意図通りに動作しない場合の技術的なトラブルシューティングや、新しいSoC機能を活用したデモアプリケーション（物体検出、セグメンテーション等）の作成を行う。...
About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
AIエンジニア 私たちについて Limit Breakは、深い専門知識、個人と業界の成長、そして卓越した技術を基本理念としています。モバイルゲーム業界の世界的リーダーとして、ゲームの枠を超えたデジタル市場の変革と活気あるコミュニティの構築に取り組んでいます。最新技術や暗号通貨を活用し、創造力豊かなビジョンで世界中の人々を繋げる体験を提供しています。 Limit Breakは、Buckley VenturesやParadigm Venturesなどの著名な投資家からの支援を受けています。共にゲーム業界の未来を形作る才能溢れる人材を探しております。 Limit Breakの一員として、あなたの創造性と情熱、私たちと共に限界を超える挑戦に参加しませんか。 このポジションのミッション ゲーム制作現場（アーティスト／TA／ゲームデザイナー／開発チーム）と並走しながら、生成AI（LLM等）やプロシージャル生成を「実制作に耐える道具」として定着させることがミッションです。 リアルタイム生成に限定せず、主に「事前生成（バッチ生成）」を前提としたワークフローで、意図の言語化 → 生成 → 評価 → フィードバック → 改善のループを回し、品質・スピード・再現性を継続的に高めます。 本ポジションは、研究開発（R&D）を主目的とした役割ではなく、ゲーム制作のプロダクションに組み込まれる機能・ツールとして実装し、運用まで含めて価値を出す役割です。 業務内容 生成AI（LLM等）やプロシージャル生成を活用し、アート／シナリオ／レベル制作を支援するAI機能・制作ツールの開発 制作意図（目的・制約・評価軸）の言語化、テンプレート／制約設計、制作ツールUXの最適化、生成体験の改善 生成品質（完成度／一貫性／再現性）の向上と、制作パイプラインの効率化（生成フロー、レビュー導線、データ管理、再生成・差分管理など） 生成速度・コスト・品質の観点での評価設計と継続的改善（ベンチマーク、比較評価、運用モニタリング） 自社製ノードベースエディタの拡張開発（制作現場向け機能追加／UX改善） 定型型シナリオの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（テンプレート化、構造化出力、レビュー前提の生成フロー） パズルレベルの事前生成（バッチ生成）機能の設計・実装（制約充足、可解性／難易度などの評価設計を含む） ゲームリソースの事前学習データベースの作成・最適化（スキーマ設計、タグ付け、重複排除、検索性／再利用性の向上） 応募条件 エンジニアとしてゲーム制作に関わる経験、またはコーディングスキルを持つTAとしての実務経験 機械学習／自然言語処理、または自動生成（プロシージャル生成、探索／最適化等）に対する基本的な理解 大規模データセット／コンテンツデータベースを扱った経験（収集／加工／品質管理／検索性・再利用性の設計等） 生成物を「検品」で終わらせず、評価設計
About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
About BJAK The original mission of BJAK is we believe people deserve smarter ways to plan, save and grow their money. This is the origin of our name. Started in 2019, we built the first mobile-first,
About KIRA Our mission is to make money smart, reliable and within reach for everyone. In 2019, we built the first mobile-first, insurance platform, enabling insurance to be accessible online by millions in the region. Today,
About KIRA Our mission is to make money smart, reliable and within reach for everyone. In 2019, we built the first mobile-first, insurance platform, enabling insurance to be accessible online by millions in the region. Today,
About KIRA Our mission is to make money smart, reliable and within reach for everyone. In 2019, we built the first mobile-first, insurance platform, enabling insurance to be accessible online by millions in the region. Today,
Choosing Capgemini means choosing a company where you will be empowered to shape your career in the way you’d like, where you’ll be supported and inspired bya collaborative community of colleagues around the world, and where
About Appier Appier is an AI-native Agentic AI as a Service (AaaS) company that uses artificial intelligence (AI) to power business decision-making. Founded in 2012 with a vision of democratizing AI, Appier’s mission is turning AI
SUMMARY Provides pre-sales technical support to field sales teams during the sales process. Responsible for ensuring the technical validity and interoperability of the solution, as well as aligning it directly with the customers strategic business plans.
Appealing Points: Lead cutting-edge AI initiatives by developing Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI solutions for real-world business applications. Work with the latest AI technologies including LLMs, RAG, AI Agents, PyTorch, TensorFlow, Kubernetes, and cloud-based MLOps
Appealing Points: Lead End-to-End MLOps on Vertex AI – Design and implement scalable ML pipelines covering data ingestion, training, deployment, monitoring, and model lifecycle management on Google Cloud. Build Enterprise-Grade AI Platforms – Work with Vertex
AI/ML技術を活用し、次世代ADAS（先進運転支援システム）および自動運転向けの認識・センサーフュージョンモデルの開発を担います。 グローバルな開発チームと連携しながら、安全性と品質を重視した量産対応ソリューションの実現に貢献いただきます。 Client Details 大手グローバル自動車関連企業向けプロジェクトです。モビリティ領域におけるデジタルトランスフォーメーションを推進し、AI、IoT、クラウド、サイバーセキュリティを活用したソフトウェア定義型車両（SDV）の開発に取り組んでいます。 Description * ADAS向け認識・センサーフュージョン用ディープラーニングモデルの設計・学習・最適化 * カメラ、LiDAR、レーダーデータを活用したAIアルゴリズム開発 * 物体検知、セグメンテーションなどの認識モデル開発 * システム、組込み、検証チームとの連携による開発推進 * モデルのデプロイ、性能チューニング、エッジ環境への最適化 * テスト、検証、エッジケース分析の実施 * 自動運転・ADASシステムの品質向上および量産化支援 Profile * PyTorchまたはTensorFlowを用いたディープラーニング開発経験 * Pythonによる開発経験 * ADAS領域における認識モデル（物体検知、セグメンテーション等）の実務経験 * マルチセンサーデータおよびセンサーフュージョン技術の知識・経験 * トラッキング／予測モデル（SORT、LSTM、Transformerなど）の知識または実務経験 * 日本語・英語ともに上級ビジネスレベル以上 Job Offer * 正社員採用
職務内容 【業務内容】 エンドツーエンドの機械学習（ML）およびAIパイプラインの構想、設計、構築、導入および運用（運用定着）をリードする エンタープライズ全体を見据えた堅牢なAIアーキテクチャを構築し、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者、運用、セキュリティチームと連携しながら推進する 以下のプロセスを含むAIシステムのライフサイクル全体を主導する 要件分析：組織の課題やニーズを分析し、AIによる解決可能性を明確化する ソリューション設計：拡張性・コスト効率・ビジネス戦略との整合性を考慮したAIソリューションを設計する 技術選定：AIシステム構築に必要な最適な技術スタックおよびツールを選定する 監査（Audit）：データ、モデル、ソフトウェアエンジニアリングを含むAIツールおよび開発・運用プロセス全体を対象とした監査を実施し、継続的改善を推進する フィードバックループを確立し、AIサービスの評価、モデルの再調整、再学習を適切に実施する 実装管理：AIシステムの実装全体を統括し、組織要件を満たしていることを保証する 監視・保守：AIシステムのパフォーマンスを継続的にモニタリングし、課題対応、運用保守、定期的なアップデートを行う ビジネス全体の構造や業務理解とAI技術への理解を併せ持ち、AIプロジェクトを成功に導くための意思決定および方向付けを行う テクニカルアーキテクト、データエンジニア、ドメインエキスパートなどのクロスファンクショナルチームと協働し、ビジネス要件を深く理解した上で実効性の高いAIソリューションを開発する データサイエンスおよびAI分野において、自発的かつ継続的に学習・スキル向上に取り組み、自身の専門性とキャリアの高度化を追求する 登録資格 Nice to have 【望ましいスキル】 機械学習、ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、コンピュータビジョンなどのAI関連技術に関する深い理解および実務経験 AIアーキテクチャおよびパイプライン設計に関する知識と経験 ML／ディープラーニングワークロードにおけるワークフローおよびパイプライン構成の理解 データ管理、ガバナンス、モデル構築、デプロイメント、本番運用に至るまでの各コンポーネントおよびアーキテクチャ上のトレードオフに関する深い知識 ソフトウェアエンジニアリングおよびDevOpsの原則に関する理解 Git、コンテナ技術、Kubernetes、CI/CDなどのDevOpsワークフローやツールの利用経験 データサイエンスおよび高度分析に関する知識・経験 SAS、R、Pythonなどの高度分析ツール 応用数学、機械学習、ディープラーニングの理論理解 ランダムフォレスト、ニューラルネットワーク等の機械学習手法 TensorFlow、PyTorch、KerasなどのAIフレームワークを用いた大規模モデル開発経験 Google Cloud、AWS、Azureなどのクラウドプラットフォームを活用したAIシステムの設計・開発経験 AIモデルの運用・展開（MLOps）に関する知識・経験（モデル最適化、監視、バージョン管理、ライフサイクル管理等） BigQuery、Spark、Hadoopなどの大規模データ処理技術に関する実務経験 AI倫理およびプライバシーに関する知識を有し、それらを考慮したAIシステム設計ができること ビジネス要件を正確に理解し、拡張性・信頼性の高いAIプラットフォームを設計できる能力